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Was bringen uns die Smart Assistants?

In letzter Zeit vermehren sich Berichte über Smart bzw. Intelligent Assistants, intelligente Helfer, Bots oder Chatbots, wie auch immer man sie nennen mag. Assistenten oder Roboter beantworten Standardfragen bei Hotlines, spielen bei Industrie 4.0 eine Rolle oder holen das beste Angebot für eine Fernreise ein. Ist es ein Hype oder eine Entwicklung, die künftig die Arbeit von Redakteuren, Übersetzern oder Informationsarbeitern beeinflussen wird? Es wird Zeit, sich näher damit zu befassen.

Der Begriff Smart Assistant existiert seit Jahrzehnten. Bereits seit den 50er Jahren befassen sich Wissenschaftler mit der Vorstellung, Programme zu entwickeln, die dem Menschen mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) eigenständig bei der Umsetzung von Aufgaben helfen1. Die erste KI Konferenz im Jahr 1956 in Dartmouth hatte sich zum Ziel gesetzt: "…herauszufinden, wie man Maschinen dazu bringt, zu sprechen, abstrakte Konzepte zu formen, alle möglichen Probleme zu lösen, die heute dem Menschen vorbehalten sind, und sich selbst dabei zu verbessern.". Wissenschaftler wie John McCarthy, Marvin Minsky, Oliver Selfridge oder Bruce G. Buchmann2 prägten diese Entwicklung wesentlich. Mit Aufs und Abs wurden die Programme über die Zeit immer effizienter.

Eine besondere Kategorie dieser intelligenten Programme sind diejenigen, die mit den Menschen in natürlicher Sprache interagieren. Sie können entweder auf vordefinierte oder auf spontan gestellte Fragen reagieren und Antworten geben. Sie gehören zur Familie der Smart Assistants, die man beispielsweise benutzt, um eine Reise zu buchen oder das Wetter zu erfragen.

Heute stehen wir vor einer Wende, denn Smart Assistants haben ihren Weg zu einem breiten Publikum gefunden und stehen kurz davor, sich zu Massenprodukten zu entwickeln. Es sind Programme, die in den nächsten Jahren die führenden Anbieter von Informations- und Unterhaltungstechnologien wie Google (Google Now), Microsoft (Cortana), Amazon (Alexa), Samsung (Bixby) oder Apple (Siri) mit großer Energie nach vorne bringen möchten. Deswegen stellen sie Programmierumgebungen wie Google API.ai oder wit.ai von Facebook oder Lex von Amazon kostenlos zur Verfügung. Für sie steht ja viel auf dem Spiel: Sie möchten mit Assistenten, die den Menschen bei vielen alltäglichen Aufgaben wirklich helfen, eine Art Ökosystem für Ihre Produkte, Leistungen und Apps erstellen. Ein Beispiel belegt die Geschwindigkeit dieser Entwicklung. Während im Juni 2016 Alexa von Amazon nur über 1.000 Skills (Amazon verwendet dieses Wort für eine von einem Smart Assistant ausgeübte Funktion, etwa einen Flug reservieren) verfügte, wurden es bereits 7.000 im Januar 2017 und 10.000 im März 2017, Tendenz stark steigend.

Aber auch andere Branchen und Industrien wie die Automobilindustrie setzen auf interaktive Smart Assistants. Heute lassen sich bereits mehrere Funktionen im Fahrzeug per Stimme steuern. Das gilt auch für eine Vielzahl von Geräten mit integrierter Sprachsteuerung.

Sicher sind heute die gängigen, auf KI basierenden Assistenten in vieler Hinsicht beschränkt und in Bezug auf das, was sie leisten, noch sehr bescheiden. Manche können nur auf eine begrenzte Zahl vordefinierter Befehle bzw. Fragen und Antworten reagieren. Andere können frei gesprochene Sätze interpretieren. Jedoch enthalten viele dieser Assistenten bereits im Kern all das, was eine interaktive intelligente Software braucht, um komplexere Aufgaben zu lösen: Eine Programmiersprache, eine Kommunikationsschnittstelle, mit der ein Mensch in natürlicher Sprache mit dem Programm kommunizieren kann, eine Wissensbasis und für manche die Fähigkeit zu lernen.

Größere Defizite gibt es noch bei der Lösung komplexerer Aufgaben, bei der Auslegung von frei formulierten Fragen oder Anweisungen und bei der Mehrsprachigkeit. Heute arbeiten Entwickler, Unternehmen und auch Institutionen wie die EU an der Lösung dieser Fragen.

Ein Prototyp des Unternehmens Viv Labs, das von einigen Entwicklern von Siri (Apple) gegründet und 2016 von Samsung übernommen wurde, kann quasi "live" komplexe Anforderungen verstehen und sie als Reihe einzelner Tasks umsetzen. So konnte der Assistent bei einer Vorführung letztes Jahr die in Englisch frei gesprochene Aufgabe "Auf dem Weg zum Haus meines Bruders möchte ich einen preiswerten Wein kaufen, der gut zu Lasagne passt" korrekt verstehen und lösen.

Schwieriger wird im professionellen Umfeld der Aufbau von Wissensdatenbanken, die den Assistenten die notwendige Intelligenz liefern, um Sprache(n) zu verstehen und selbstständig zu handeln. Bisher arbeitet die Mehrzahl der einfacheren Assistenten von Google, Microsoft oder Apple mit einer begrenzten Zahl an vordefinierten Sätzen und Listen, etwa für Objektgruppen (wie Gemüsesorten für einen auf Kochrezepte spezialisierten Assistenten) oder als Auslöser für typische Handlungen (kaufen, suchen, fahren...). Nur eine kleine Anzahl leistungsfähiger Assistenten arbeitet mit richtigen Wissensbeständen wie Ontologien. Eine leistungsfähige neue Generation von Assistenten wird erst entstehen, wenn zum einen die Software über bessere Algorithmen verfügt, um frei formulierte Fragen und Anforderungen zu verstehen und zum anderen wenn zunehmend Wissensdatenbanken verwendet werden, die komplexere Relationen und Klassen modellieren können, und das auch mehrsprachig. Dass dies keine einfache Aufgabe ist, zeigen die vielen Möglichkeiten, die ein Benutzer hat, um eine so einfache Frage wie bei einer Wettervorhersage zu stellen. Von "Wie ist das Wetter morgen?" über "Wird es morgen regnen?" bis "Brauche ich morgen einen Regenschirm?" sind die Varianten fast endlos.

Das eröffnet für Berufe wie Redakteure oder Übersetzer ganz neue Perspektiven. Dokumentationen oder Übersetzungen sind nie ein Ziel für sich gewesen. Genau wie beim Thema Mobilität (als eigentliches Ziel statt Autofahren) geht es in unserer Branche um die Vermittlung von Informationen und die Beantwortung von Fragen, egal ob der Anwender Deutsch oder Japanisch spricht. In den nächsten Jahren wird parallel zum Wachstum intelligenter Assistenten der Bedarf an computerlesbaren Informations- und Wissensmodellen wachsen, damit diese Assistenten Benutzer effizient unterstützen können. Bei fremdsprachigen Inhalten wird eine reine Übersetzung deutscher Inhalte nicht mehr reichen. Vielmehr ist sprachliches, kulturelles und semantisches Knowhow erforderlich, um die ursprünglichen Inhalte zu lokalisieren.

In absehbarer Zeit wird ein Teil der Smart Assistants im beruflichen Umfeld eingesetzt werden, etwa um Maschinen einzurichten, Produkte zu verkaufen oder zu erklären. Diese neuen Technologien werden Redakteure und Übersetzer vor ganz neue Aufgaben stellen.

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