Künstliche Intelligenz & das liebe Texten, oder: In ein paar Jahren bin ich arbeitslos?

Terminator, Ex Machina, Blade Runner und und und – es gibt zahllose Filme, in denen Künstliche Intelligenzen den Menschen von seinem Thron an der Spitze der Nahrungskette verstoßen haben. Sie zeichnen dystopische Bilder vom Menschen als Gejagten und Unterdrückten. Im Angesicht von Industrie 4.0 und immer innovativeren Digitallösungen scheint der Sprung zu solchen Vorstellungen nicht mehr so weit entfernt. Als Onlineredaktion stellen wir uns deshalb die Frage, ob unsere Haupttätigkeit – das Texten – von künstlichen Intelligenzen übernommen wird.

KI: Was ist das überhaupt? 

Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ ist an sich einfach zu verstehen, weist aber eine gewisse Schwammigkeit auf. Das liegt an der Ungenauigkeit der Definition von „Intelligenz“.  Grundsätzlich ist eine KI der Versuch, etwas zu entwickeln, das sich in seiner Entscheidungsfindung menschlich verhält. Diesem Idealbild entsprechen sogenannte starke KIs. Sie sind Maschinen, die wie Menschen denken. Starke KIs sind allerdings auch eine Vision, ein Wunsch. Denn es ist noch keinem Entwickler gelungen, eine solche Intelligenz zu erschaffen.

Das Erschaffen einer starken KI scheitert an der grundsätzlichen, philosophischen Fragestellung. Bewusstsein zu entwickeln ist maschinell nicht möglich.

Ganz anders sieht es dafür im Bereich schwacher KIs aus. Sie sind Simulationen, die intelligentes Verhalten nachahmen, indem auf Prozesse aus Informatik und Mathematik gesetzt wird. Die Basis dafür sind zwei Hauptkriterien:

1. Eigene Lernfähigkeit
2. Umgang mit zu erwartenden Informationen und Unsicherheiten

Die Kombination der beiden Kriterien ergibt KIs, die auf einem gewissen Gebiet absolute Experten sind. Sie können Menschen in ihrer Nische übertreffen. Entnimmt man sie aus ihrer Komfortzone, werden sie aber schnell nutzlos. Angewendet werden schwache KIs in den unterschiedlichsten Bereichen, sie begegnen Dir ganz unauffällig in deinem Alltag:

• Navigationssysteme

• Übersetzungsprogramme

• Musikfinder-Algorithmen

• Produktempfehlungen

Ohne schwache KIs könnte Spotify Dir nicht deinen nächsten Lieblingstrack vorschlagen oder Deine Sucheingabe bei Google vervollständigen.

NLP, BERT und Kontexte

Das Stichwort „Google“ ist ein äußerst wichtiges. Der Suchmaschinengigant und -marktführer ist eine treibende Kraft bei der Entwicklung künstlicher Intelligenzen. Sie haben allerdings den Spieß umgedreht: Eine künstliche Intelligenz zu entwickeln, die perfekte Suchergebnisse eigenständig produziert, ist Wunschdenken. Stattdessen werden die Rollen getauscht. Googles KI will die Suchanfragen so verstehen wie die Person, die sie eingibt.

Neuro-linguale Programmierung war gestern, Natural Language Processing ist heute

Bei Google, ebenso wie bei anderen Entwicklern, setzt man auf Natural Language Processing, kurz NLP. Dabei handelt es sich um maschinelle Prozesse, die natürliche Sprache erkennen, erfassen und verarbeiten.

Inhalt, Struktur und Sinnzusammenhänge gleichzeitig zu erkennen waren Herausforderungen für Googles Suchalgorithmus, die seit dem Update BERT gemeistert werden.

NLP ist, einfach gesagt, der Prozess einer KI das Beizubringen, was Kinder ab dem Grundschulalter vermittelt bekommen: die vielgerühmte Lesekompetenz. Es geht darum Texte zu analysieren, die Verknüpfungen zwischen den einzelnen Wörtern zu verstehen und Bedeutungen zu erkennen. Im besten Fall wird neues Wissen angesammelt oder es werden sogar neue Texte generiert. NLP hilft bei dem Erlernen verschiedenster Aufgaben, zum Beispiel:

• Erkennen von Funktionswörtern (Subjekt, Objekt, Verb, …)

• Spracherkennung

• Aufteilung von Sprache in Einzelteile (Wörter, Sätze)

• Bedeutungen erkennen (Nominalphrasen, Adjektivphrasen, …)

Durch die Lernprozesse können künstliche Intelligenzen besser übersetzen, als Sprachassistenten arbeiten oder eben Deine Eingaben in Suchmaschinen genauer nachvollziehen.

BERT ist der neue Standard

Zuallererst: BERT ist eines der wichtigsten Updates der vergangenen Jahre von Google. BERT ist außerdem ein künstliches neuronales Netz (KNN), also eine Spielart schwacher KIs. KNNs sind biologischen neuronalen Netzen nachempfunden. Sie optimieren Informationsverarbeitungsprozesse.

Um zu verstehen, wie KNNs zu ihren Ergebnissen kommen, ist eine eigene Wissenschaft entstanden. Der Name dieser Wissenschaftssparte ist passenderweise: BERTologie.

Der Name BERT ist kein Zufall, sondern ist die Abkürzung für Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Das Netz setzt beim Lernen auf zwei Modelle, die Vorgängernetze nicht gleichzeitig einsetzen konnten. Es lernt autoregressiv, was bedeutet, dass jedes Wort der Sucheingabe mit dem Vorherigen in Bezug gesetzt wird. Dadurch wird gelernt präzise Vorhersagen für aufeinanderfolgende Wörter machen zu können.

Klassisches Word-Embedding wird ebenso verwendet, wodurch Wörter sinnvoll als Zahlenstruktur in eindimensionalen Vektormodellen dargestellt werden. Die Verknüpfung beider Modelle lässt BERT den gesamten Kontext der Sucheingabe besser verstehen.

Über Satzgrenzen hinweg kann BERT dadurch lernen Kontexte vollumfänglich zu verstehen. Es stellt damit zurecht einen Meilenstein in der Entwicklung von KNNs und damit KIs dar. Aber was hat das mit unserer Tätigkeit, dem Schreiben von guten Texten, zu tun? Wer erfolgreichen, qualitativ hochwertigen Content produzieren will, muss diese eine Seite der KI-Entwicklung im Hinterkopf behalten.

Kreatives Schreiben – was können schwache KIs schon?

Die andere Seite der KI-Entwicklung, die sich als Ziel gesetzt hat, eigenständig verschiedenste Texte maschinell schreiben zu lassen, hat auch schon einige Erfolge verzeichnen können. Verschiedene Agenturen bieten vollautomatisierte Produktbeschreibungen an. Der Vorteil ist offensichtlich: Nach Schema F zu schreibende Produkttexte zum Beispiel können in kürzester Zeit angefertigt werden. Dein Online-Shop kann also mir nichts, dir nichts mit Unique Content bestückt werden. Auch in anderen Bereichen wird auf solche schwachen KIs gesetzt:

• Wetterberichte

• Sportberichterstattung

• Newsticker

Die Überschneidungen bei diesen Bereichen sind auf den ersten Blick offensichtlich. Es geht darum Texte schnell und mit dichtem Informationsgehalt für den Leser aufzubereiten. Fakt an Fakt gereiht, in kurzen, einfachen Sätzen werden Nachrichtentexte verfasst. Ein Beispiel: Am anderen Ende der Welt zerstört ein Erdbeben eine ganze Region. Schneller als jeder Journalist kann eine KI die bereitgestellten Informationen über Opferzahlen, Stärke, Dauer und betroffene Gebiete in einfachen Worten aufbereiten und auf Newsportalen veröffentlichen.

Das bedient vor allem die im Metier Onlinetexte oft zitierten Schlagworte „schnell“ und „viel“. Dass es aber auch in eine andere Richtung gehen kann, zeigen Projekte wie Talk to Transformer. Adam King entwickelte die einfache Anwendung für das Maschinenlernmodel von OpenAI. In englischer Sprache kann man einer KI kurze Inspirationstexte vorgeben. Die KI verwendet diese als Basis für ein paar eigenständig verfasste Textparagraphen.