Die Sprache der Tiere – Entschlüsselt mit künstlicher Intelligenz?
Posted by Julia Werner •
Künstliche Intelligenz entgiftet Sprache - Wissen
Wie Computersysteme Moralvorstellungen erlernen
Auch wenn sich Moralvorstellungen von Mensch zu Mensch unterscheiden, gibt es doch fundamentale Gemeinsamkeiten. Es gilt zum Beispiel als gut, älteren Menschen zu helfen. Es ist nicht gut, ihnen Geld zu stehlen. Von einer künstlichen Intelligenz (KI), die Teil unseres Alltags ist, wird ein ähnliches „Denken“ erwartet.
So sollte eine Suchmaschine zum Beispiel nicht eine Suchanfrage „ältere Menschen“ mit dem Vorschlag „bestehlen“ ergänzen. Allerdings haben Beispiele gezeigt, dass KI-Systeme durchaus beleidigend und diskriminierend sein können. Manche Textsysteme fielen auch durch anzügliche Aussagen auf, andere wiederholt durch Diskriminierungen gegen unterrepräsentierte Gruppen.
Modelle berücksichtigen Kontext der Worte
Das liegt daran, dass Suchmaschinen, automatische Übersetzungen, Chatbots, also technische Dialogsysteme, und andere Anwendungen der KI auf Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache basieren. Diese haben in den vergangenen Jahren zwar erhebliche Fortschritte erzielt. So können manche Anwendungen Wörter in Relation zu allen anderen Wörtern eines Satzes setzen, anstatt sie einzeln nacheinander zu verarbeiten. Diese Modelle können somit den gesamten Kontext eines Wortes berücksichtigen – das ist besonders nützlich, um die Absicht hinter Suchanfragen zu verstehen.
Allerdings müssen Entwickler ihre Modelle mit Daten trainieren, wozu häufig öffentliche Textsammlungen aus dem Internet verwendet werden. Und genau hier liegt das Problem. Wenn diese Texte nämlich mit diskriminierenden Aussagen gespickt sind, so kann sich dies in den trainierten Sprachmodellen wiederfinden.
Zeit totschlagen versus Mord
Forschende der TU Darmstadt fanden auf der Suche nach inneren Eigenschaften dieser Sprachmodelle eine Dimension, die einer Abstufung von guten Handlungen zu schlechten Handlungen zu entsprechen schien. Um dies wissenschaftlich zu untermauern, führten sie zunächst zwei Studien mit Personen durch – eine in Darmstadt und eine Online-Studie mit Personen aus der ganzen Welt. Die Forschenden wollten herausfinden, welche Handlungen Teilnehmende als gutes oder schlechtes Verhalten einstuften, also konkreter, ob sie ein Verb eher positiv oder negativ beurteilten. Eine wichtige Frage dabei war, welche Rolle Kontext-Informationen spielten. Denn Zeit totzuschlagen ist nun mal nicht dasselbe wie einen Menschen zu töten.
Anschließend prüften die Forschenden bei Sprachmodellen, ob diese zu ähnlichen Bewertungen kommen zum Beispiel auf Fragen wie „Soll ich lügen?“ oder „Soll ich einen Mörder anlächeln?“. Die Forschenden stellen dabei fest, dass die dem Sprachmodell innewohnenden moralischen Ansichten sich mit denen der Studienteilnehmenden weitgehend decken. Somit ist in einem Sprachmodell eine moralische Weltsicht enthalten, wenn es mit großen Textmengen trainiert wurde.
Verben lassen sich automatisiert austauschen
Die Forschenden entwickelten außerdem einen Ansatz, um die im Sprachmodell enthaltene moralische Dimension sinnvoll zu nutzen: Man kann sie nicht nur dafür verwenden, einen Satz als positive oder negative Handlung zu bewerten. Verben lassen sich in Texten nun auch so austauschen, dass ein gegebener Satz weniger beleidigend oder diskriminierend wird. Dies ist auch graduell möglich. Damit sollte sich die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine künftig deutlich entspannen.
4 verblüffende Anwendungen von Künstlicher Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Ob Onlineshop oder Smartphone, die Integration von Künstlicher Intelligenz bietet immer neuere Möglichkeiten der Nutzung und manche sind ganz schön kurios. Vier Anwendungsfelder für künstliche Intelligenz, von denen Sie sicherlich noch nicht gehört haben.
Die Rettung bedrohter Sprachen
Über die Hälfte aller 6.500 weltweit existierenden Sprachen sind vom akuten Aussterben bedroht. Mit den Sprachen sterben oft auch die Gesellschaftsgeschichte, die Erinnerungen, Traditionen und Denkweisen verschiedener Kulturen aus. Als Reaktion darauf erklärten die Vereinten Nationen 2019 zum Jahr der gefährdeten Sprachen. Rettung naht jedoch aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz. KI-Systeme bieten die Möglichkeit gefährdete Sprache zu schützen. Dies geschieht auf der einen Seite durch Sprachdokumentation, und andererseits, durch aktiven Spracherwerb. Das Problem aussterbender Sprachen ist, dass oftmals nicht mehr genug Sprecher vorhanden sind, um die Sprache durch aktiven Austausch zu erhalten. Abhilfe bieten mittlerweile Chatbots, die Menschen ermöglichen, sich in bedrohten Sprachen zu unterhalten. Sie sind sogar dazu in der Lage Tippfehler sowie Sprachfehler zu erkennen und zu verbessern. Das ist aber noch nicht alles. Forscher des Centre of Excellence for the Dynamic of English (CoEDL) in Australien entwickelten einen Roboter, der Schulkinder in abgelegenen Orten Sprachunterricht gibt. Dieser ist kann nicht nur aktiv, also etwa beim Spielen oder Geschichtenerzählen interagieren, sondern dokumentiert gleichzeitig den Lernfortschritt der Kinder. Das Team des CoEDL arbeitet außerdem seit kurzem mit Google zusammen, um neuronale Netze gezielt mit Daten der gefährdeten Sprachen zu trainieren.
Wer mehr über bedrohte Sprachen in Europa lesen möchte, wird hier fündig.
Sprachgeneration aus Hirnstromdaten
Die Nutzung von KI ermöglicht auch der Medizin wichtige Fortschritte.
Klingt nach Science Fiction, ist es aber nicht. Ein Forschungsteam der Columbia Universität in New York gelang es mit Hilfe von transplantierten Elektroden und Künstlicher Intelligenz, Sprache aus dem Hörzentrum des Gehirns auszulesen und mit einem Sprachsynthesizer zu synchronisieren. Der Prozess ist kompliziert, aber vielversprechend. Elektroden erfassen Signale aus dem auditiven Cortex und senden diese an KI-Systeme. In einem Experiment wurden hierzu Probanden Zahlen und Geschichten vorgelesen, während gleichzeitig Signale gemessen wurden. Die Sprachaufzeichnungen sowie die korrelierenden Daten über die Gehirnaktivität, wurden später für das Training der neuronalen Netze genutzt, bis diese schließlich fähig waren, Sprache zu erkennen. In New York konnte der Computer so Zahlen aus den Signalen extrahieren. In San Francisco gelang es Forschern sogar, ganze Sätze zu rekonstruieren, die die Probanden schweigend formten. Ein großes Problem stellt jedoch die Transplantation dieser Elektroden dar. Momentan ist sie nur möglich bei Epilepsiepatienten, bzw., Tumoroperationen, damit Sprach- und Bewegungsregionen lokalisiert werden können, um Schädigungen zu vermeiden. Zukunftsperspektiven dieser Technologie sind vielversprechend. Sie könnte Patienten, die durch eine Erkarnkung oder einen Unfall die Sprachfähigkeit verloren haben, helfen, sich zu artikulieren. Bis dahin ist noch viel Forschung nötig. Momentan liegt die Erfolgsquote beim Verständnis, der durch den Computer geformten Sprache, bei rund 40-80 %.
Tote Sprachen zum Leben erwecken
Tontafeln der frühesten Zivilisationen bieten viele Details über das Leben vor uns. Das Problem ist, diese zu entschlüsseln. Viele Keilschriften lassen sich nur noch unter speziellem Licht erkennen. Besonders viele Funde gibt es aus Mesopotamien, im heutigen Irak. In diesem Gebiet wurden mehr Quellen als in Griechenland, Rom und antiken Ägypten zusammen gefunden. Doch rund 90 % aller Funde sind noch nicht erschlossen. Dabei liefern sie Erkenntnisse über das Leben von Kulturen vor über 5.000 Jahren. Sie enthalten wichtige Informationen über Machtstrukturen, Handelsweisen, aber auch die Sozialgeschichte eines Ortes, an dem bedeutende Erfindungen wie das Rad, die Lehre über Flut und Ebbe oder die 60 Minuten Stunde, erfunden wurden. Ein Problem stellt oftmals die Sprache dar. In Mesopotamien ist das die sumerische Sprache, die bis heute nicht vollständig von Linguisten entschlüsselt wurde. Sie gehört keiner heute noch lebendigen Sprachfamilie an. Aber auch hier findet künstliche Intelligenz Anwendung. In einem Projekt werden 69.000 Texte der mesopotamischen Administration analysiert, um anschließend auf der Basis dieser, Algorithmen zu trainieren. Die Texte auf den Tontafeln reichen von Streitigkeiten unter Adelsfamilien, hin zu Ziegenzählung oder Tricks, um Säuglinge zu beruhigen und bilden vor allem Alltagsgeschichte ab. Im Einzelnen sind diese Texte so oft nicht interessant, bieten in der Masse aber einzigartige Einblicke. Der Plan ist, zukünftig Onlinedatenbanken zu erstellen, die der Forschung, aber auch möglichst vielen Menschen geöffnet werden sollen.
Spracherwerb durch Immersion
Wie in unserem Blogartikel “Wie schnell kann ich eine neue Sprache lernen?” festgestellt, lässt sich eine Sprache am Besten durch Immersion lernen. Immersion bedeutet, die direkte Auseinandersetzung mit Sprache, zum Beispiel in Form eines Auslandsaufenthaltes, die alle Bereiche des Spracherwerbs gleichzeitig fördert. Da nur die wenigsten Menschen die Möglichkeit haben, das eigene Land für den Spracherwerb längerfristig zu verlassen, bietet Künstliche Intelligenz glücklicherweise auch hier Abhilfe. Das Rensselaer Polytechnic Institute in New York, bietet Studierenden den Spracherwerb von Mandarin Chinesisch durch Immersion an, ohne dafür reisen zu müssen. Ein 360 Grad animierter virtueller Raum befördert die Kursteilnehmer dafür nach Peking. Die Kulisse ist wechselnd, je nachdem was gerade gelernt wird. So finden sich Studierende abwechselnd in Restaurants, Shops, aber auch auf der Straße wieder, die sie in Alltagssituationen befördern. Die Umgebung ist mit verschiedenen KI-Systemen ausgestattet, die die Interaktion mit den Studierenden ermöglichen und so Sprachverständnis fördern. Neben der Projektion der Szenerie, ist das Umfeld mit Sensoren ausgestattet. Die Kursteilnehmer tragen außerdem Mikrofone, die Audiodateien aufnehmen und diese direkt in die neuronalen Netze befördern. Kameras nehmen Bewegungen sowie Mimik und Gestik wahr, um die Umgebung an die Aktionen der Studierenden anzupassen. Die Teilnehmer können so beispielsweise auf Gerichte in einem virtuellen Restaurant deuten, um Informationen über Name und Herkunft zu bekommen. Die Angaben hierfür stammen aus Wikipedia. Der Algorithmus vergleicht außerdem den Akzent der Studierenden mit Muttersprachlern, um diese individuell zu fördern. Der Mandarin Chinesisch Kurs findet mittlerweile zur Hälfte in Form von traditionellem Unterricht, und zur anderen Hälfte im virtuellen Raum statt. Erste Resonanzen der Studierenden sind durchweg positiv. In Zukunft werden Studien zeigen, wie stark von dieser Form des Spracherwerbs profitiert wird. Verwendung könnte die Technik nicht nur in Schulen und Universitäten finden, sondern auch in der Arbeitswelt. Wissenschaftler finden so hoffentlich die lang ersehnte Antwort, wie kognitive und immersive Umgebungen, Sprachenlernen und -verständnis beeinflussen.
Die Möglichkeiten der Nutzung, die uns Künstliche Intelligenz schon heute bietet sind verblüffend, und wer weiß, vielleicht nehmen uns KI-Systeme in Zukunft noch mehr Probleme ab.
Die Sprache der Tiere – Entschlüsselt mit künstlicher Intelligenz?
Einige Forschungsgruppen sind überzeugt, dass sie die Sprache von Walen oder Vögeln bald entschlüsseln und in einen Dialog mit unseren Verwandten im Tierreich treten können.
Wenn Außerirdische zu uns kämen und uns sprechen hörten, würden sie unsere Sprache dann für eine hochkomplexe Kommunikation halten – oder nur für primitive Laute, die wir ausstoßen, um Grundbedürfnisse nach Essen oder Sex zu äußern? Haben wir vielleicht jahrtausendelang übersehen, dass Tiere anderer Spezies ebenfalls komplexe Dialoge führen? Neue Techniken könnten uns der Antwort auf diese Frage näher bringen.
Das Wörterbuch der sibirischen Unglückshäher
Eine Antwort fanden Forscher bereits im Jahr 2009 bei sibirischen Unglückshähern. Michael Griesser, heute an der Universität Konstanz, fand heraus, dass diese Vögel zum Beispiel für unterschiedliche Feinde unterschiedliche „Wörter“ haben.
Noch frappierender: Manche Vögel haben offenbar auch eine Grammatik. Bei Studien, die er zusammen mit japanischen Forschern an Kohlmeisen durchführte, stellte Michael Griesser fest, dass es bei den Rufen der Vögel durchaus auf die Satzstellung ankommt.
Zwei Kohlmeisen am Futterhaus: Manche Vogelarten verfügen über eine eigene Grammatik und haben verschiedene Wörter zur Auswahl IMAGO IMAGO / blickwinkel
Können Tier die menschliche Sprache lernen?
Weil es für uns Menschen nicht so leicht ist, die Sprache der Tiere zu verstehen, sind Wissenschaftler in der Vergangenheit meist den umgekehrten Weg gegangen: Sie haben versucht, Tieren unsere Sprache beizubringen, oder eine vereinfachte Version davon.
Berühmt ist zum Beispiel der 2007 verstorbene Papagei Alex, dem die Forscherin Irene Pepperberg 200 menschliche Wörter beibrachte. Und Diana Reiss von der City University of New York hat Delfinen beigebracht, mit ihr über eine Art Tastatur zu kommunizieren, die sie unter Wasser installierte.
Maschinelle Lernverfahren zur Entschlüsselung von Tiersprachen
Die Idee, moderne maschinelle Lernverfahren auf Tiersprachen anzusetzen, lag sozuasgen in der Luft. Aza Raskin, ein bekannter Designer von Computer-Benutzeroberflächen, hatte 2013 die Idee, mit Big-Data-Methoden Tiersprachen zu analysieren. Im Radio hatte er einen Beitrag über Forscher der Universität von Michigan gehört, die von dem umfangreichen Vokabular der Dschelada-Paviane erzählten.
"Ihr Vokabular ist riesig. Die Forscher schwören, dass die Affen hinter ihrem Rücken über sie reden."
Aza Rakin überlegte:
"Können wir mit den riesigen Datenmengen von Sensoren und den neuesten Machine-Learning-Methoden versuchen, sie zu verstehen und eine nichtmenschliche Sprache zu dekodieren?"
Doch 2013 war die Technik noch nicht so weit. 2017 gab es dann eine revolutionäre Entwicklung bei der Übersetzung menschlicher Sprachen.
Traditionell lernen wir eine Sprache am leichtesten, wenn wir ein Lexikon haben oder so etwas wie den antiken Stein von Rosette – ein Dokument, auf dem derselbe Inhalt in mehreren Sprachen dargestellt wird. Sowas gibt es natürlich fürs Tierreich nicht. Aber dann entwickelten Forscher bei Facebook ein Programm, das automatisch eine neue, unbekannte Sprache in eine bekannte übersetzen kann – ohne dass man ein Lexikon besitzt.
Aza Rakin erklärt die Idee dahinter und vergleicht das Modell mit einer Galaxie, in dem jeder Stern für ein Wort stehe:
"Wörter mit ähnlicher Bedeutung stehen nahe beieinander: "König" und "Mann" oder "Königin" und "Frau". Diese Muster kann man zum Beispiel für Deutsch und Japanisch übereinanderlegen. Denn die Beziehungen zwischen den Wörtern sind sehr ähnlich – das Wort „Hund“ hat in beiden Sprachen ein gewisses Verhältnis zu den Wörten „Mensch“, „Katze“ oder „Fell“."
Dass Menschen auf der ganzen Welt über ähnliche Dinge reden, kann man sich noch vorstellen. Aber Tiere und Menschen? Ist es wirklich vorstellbar, dass etwa die Pottwale regelrechte Wörter für dieselben Dinge haben wie wir? Aza Raskin kann sich das vorstellen.
CETI: maschinelle Sprachmodelle zur Entschlüsselung von Walgesängen
Die Forscherinnen und Forscher des CETI-Projekts, der „Cetacean Translation Initiative“, setzen auf eine Klasse von Algorithmen, die in den letzten Jahren eine sprunghafte Entwicklung in der Modellierung von menschlicher Sprache genommen hat. Diese Programme erkennen aus großen Mengen von Texten oder Tonaufzeichnungen die Struktur einer Sprache, ohne irgendwas über Wörter oder Sätze zu wissen.
Was hat ein Pottwal seinen Artgenossen zu sagen? Das CETI-Projekt will mit Datensätzen von Pottwalgesprächen und maschinellen Sprachmodellen eine Antwort darauf finden IMAGO IMAGO / imagebroker
Diese Sprachmodelle werden von CETI nun auf Pottwale angewendet. Die Herausforderung des nächsten Jahres wird darin bestehen, die entsprechenden Sensoren zu entwickeln, um sowohl die Äußerungen der Pottwale aufnehmen als auch ihr Verhalten protokollieren zu können. Im Sommer 2022 soll mit der Sammlung der Daten begonnen werden.
Direkte Kommunikation noch nicht als Ziel definiert, aber "Chatbot" für Wale
Das Ziel ist vorerst nicht die direkte Kommunikation zwischen Mensch und Wal. Aber vorstellbar ist, dass die Forscherinnen und Forscher eine Art Chatbot entwickeln, den man im Ozean zu den Walen sprechen lässt – und dann muss man sehen, wie die Tiere darauf reagieren.
Nicht nur der Name des CETI- Projekt erinnert an SETI mit S – den Versuch, mit völlig fremden Zivilisationen im All ins Gespräch zu kommen. Statt die Antennen auf den Weltraum zu richten, kann man im Meer eine Kultur belauschen, die uns Menschen mindestens genauso fremd ist – nur dass die Aliens hier auf der Erde sind und wir ihre Kommunikation in Echtzeit belauschen können.
Keine Aussicht auf Übersetzungsapp für Hansi, Bello und Peterle
Eine Übersetzungs-App jedoch wird es wohl auf absehbare Zeit nicht für Haustiere geben und auch nicht für Wale.
Manuskript zur Sendung
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