Bereits heute weisen Benutzerschnittstellen eine gewisse Eigenintelligenz auf, die die Bedienung vereinfachen. Allerdings handelt es sich dabei bislang nur um Lösungen, die sich auf bestimmte Aufgaben beschränken. Ein Beispiel dafür ist etwa ein Videorekorder, der auf der Abschlussveranstaltung des Smartkom-Konsortiums vorgestellt wurde und der allein durch Sprachkommandos wie etwa "schneide mir bitte heute abend den Samstags-Krimi mit" gesteuert werden kann. Eigenständig ermittelt der Apparat daraufhin in Datenbanken die infrage kommenden Filme und präsentiert sie dem Benutzer zur Auswahl. Doch was im Heimkino schon problemlos funktioniert, lässt sich indes nicht so einfach auf andere Aufgaben wie etwa das Heraussuchen einer bestimmten Zugverbindung übertragen, weil die dazu benötigten Datenbanken nicht verfügbar sind. Doch der Umfang solchen so genannten "lebensweltlichen" Wissens für intelligente Maschinen wächst stetig und neue Bereiche sollen mit ausgeklügelten Methoden wie etwa so genannten Konzeptsprachen – quasi ein riesiges Netzwerk von themenbezogenen Begriffen - erschlossen werden.
"Das System weiß so beispielsweise, dass Wörter wie Apfelschorle oder Weinschorle zum Typ Getränk gehören, die bestimmten so genannten Selektionsbeschränkungen unterliegen und in der realen Welt nur in charakteristischen Zusammenhängen gebraucht werden. Wenn Sie etwa das Wort ''trinken'' haben, dann kann die Maschine auf einen Menschen, der trinkt, schließen und als Objekt ein Getränk annehmen. Wenn Sie jetzt den Satz eingeben: Die Apfelschorle trinkt meine Frau, dann reagiert der Computer anders: Moment, die Apfelschorle nimmt die Frau ein, das kann aber nicht sein, denn der PC weiß, dass Apfelschorle ein Getränk ist und ein Getränk kann aber nur in der Objektposition stehen, während die Frau in der Subjektposition stehen muss", erklärt Professor Wolfgang Wahlster vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz. Nach inzwischen fast 30jähriger Entwicklungszeit seien solche Konzeptsprachen heute endlich einsetzbar, wenn auch immer nur in Verbindung mit einer bestimmten Datenbasis zu einem spezifischen Themenbereich wie etwa derzeit für Terminvereinbarung, Reisevorbereitungen und Hotlines, die sich beispielsweise um PC-Probleme kümmern.
Einen Grund für den zurückhaltenden Fortschritt auf diesem Sektor sehen Experten im fast schon traditionellen Widerstreit zweier klassischer Schulen in der Informatik. Während einerseits die Schule der "Statistischen Analyse" Bedeutungszusammenhänge aus der Zahl der verwendeten Wörter ermittelt, lernt ein Programm beim "Wissensbasierten Ansatz" über so genannte Inhaltsrepräsentationen das Umfeld von Aussagen. Doch der Durchbruch kam schließlich von anderer Seite und wurde maßgeblich vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz in Saarbrücken getragen. Dort kombinierten Wissenschaftler Methoden beider Lehren, um Benutzerschnittstellen für beispielsweise das inzwischen mehrfach ausgezeichnete Übersetzungssystem "(Verbmobil==>http://verbmobil.dfki.de/" herzustellen. Diese Benutzerschnittstellen sind indes nicht nur für Übersetzungen einsetzbar, sondern - je nachdem, welche Datenbasis dahintersteht- auch für ganz unterschiedliche Themenbereiche.
[Quelle: Peter Welchering]
"Das System weiß so beispielsweise, dass Wörter wie Apfelschorle oder Weinschorle zum Typ Getränk gehören, die bestimmten so genannten Selektionsbeschränkungen unterliegen und in der realen Welt nur in charakteristischen Zusammenhängen gebraucht werden. Wenn Sie etwa das Wort ''trinken'' haben, dann kann die Maschine auf einen Menschen, der trinkt, schließen und als Objekt ein Getränk annehmen. Wenn Sie jetzt den Satz eingeben: Die Apfelschorle trinkt meine Frau, dann reagiert der Computer anders: Moment, die Apfelschorle nimmt die Frau ein, das kann aber nicht sein, denn der PC weiß, dass Apfelschorle ein Getränk ist und ein Getränk kann aber nur in der Objektposition stehen, während die Frau in der Subjektposition stehen muss", erklärt Professor Wolfgang Wahlster vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz. Nach inzwischen fast 30jähriger Entwicklungszeit seien solche Konzeptsprachen heute endlich einsetzbar, wenn auch immer nur in Verbindung mit einer bestimmten Datenbasis zu einem spezifischen Themenbereich wie etwa derzeit für Terminvereinbarung, Reisevorbereitungen und Hotlines, die sich beispielsweise um PC-Probleme kümmern.
Einen Grund für den zurückhaltenden Fortschritt auf diesem Sektor sehen Experten im fast schon traditionellen Widerstreit zweier klassischer Schulen in der Informatik. Während einerseits die Schule der "Statistischen Analyse" Bedeutungszusammenhänge aus der Zahl der verwendeten Wörter ermittelt, lernt ein Programm beim "Wissensbasierten Ansatz" über so genannte Inhaltsrepräsentationen das Umfeld von Aussagen. Doch der Durchbruch kam schließlich von anderer Seite und wurde maßgeblich vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz in Saarbrücken getragen. Dort kombinierten Wissenschaftler Methoden beider Lehren, um Benutzerschnittstellen für beispielsweise das inzwischen mehrfach ausgezeichnete Übersetzungssystem "(Verbmobil==>http://verbmobil.dfki.de/" herzustellen. Diese Benutzerschnittstellen sind indes nicht nur für Übersetzungen einsetzbar, sondern - je nachdem, welche Datenbasis dahintersteht- auch für ganz unterschiedliche Themenbereiche.
[Quelle: Peter Welchering]