In den letzten 12 Monaten hat sich das globale digitale Paradigma enorm weiterentwickelt, insbesondere im Hinblick auf die Art und Weise, wie Menschen mit Maschinen interagieren. Tatsächlich hat der Raum einen so radikalen Wandel durchgemacht, dass Menschen jeden Alters mittlerweile schnell mit Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) vertraut werden, am beliebtesten mit ChatGPT von OpenAI.
Die wichtigste treibende Kraft hinter dieser Revolution waren die Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der Konversations-KI. NLP ist ein Teilgebiet der KI, das sich auf die Interaktion zwischen Computern und Menschen unter Verwendung alltäglicher Sprache und Sprachmuster konzentriert. Das ultimative Ziel von NLP besteht darin, die menschliche Sprache auf eine Weise zu lesen, zu entschlüsseln, zu verstehen und zu verstehen, die für den Benutzer verständlich und leicht verdaulich ist.
Genauer gesagt kombiniert es Computerlinguistik – also die regelbasierte Modellierung der menschlichen Sprache – mit anderen Bereichen wie maschinellem Lernen, Statistik und Deep Learning. Dadurch ermöglichen NLP-Systeme Maschinen, menschliche Sprache sinnvoll und kontextgerecht zu verstehen, zu interpretieren, zu generieren und darauf zu reagieren.
Darüber hinaus umfasst NLP mehrere wichtige Aufgaben und Techniken, darunter Wortart-Tagging, Erkennung benannter Entitäten, Stimmungsanalyse, maschinelle Übersetzung und Themenextraktion. Diese Aufgaben helfen Maschinen, Antworten in menschlicher Sprache zu verstehen und zu generieren. Bei der Kennzeichnung von Wortarten geht es beispielsweise darum, die grammatikalische Gruppe eines bestimmten Wortes zu identifizieren, während bei der Erkennung benannter Entitäten Personen, Unternehmen oder Orte in einem Text identifiziert werden.
NLP definiert Kommunikationsgrenzen neu
Auch wenn KI-gestützte Technologie erst seit Kurzem Teil des digitalen Mainstreams ist, hat sie im letzten Jahrzehnt viele Menschen tiefgreifend beeinflusst. Begleiter wie Amazons Alexa, Googles Assistant und Apples Siri haben sich in die Struktur unseres Alltags integriert und unterstützen uns bei allem, vom Aufschreiben von Erinnerungen bis hin zur Orchestrierung unseres Smart Homes.
Die Magie hinter diesen Helfern ist eine wirkungsvolle Mischung aus NLP und KI, die es ihnen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren. Allerdings hat sich der Anwendungsbereich von NLP und KI inzwischen auf mehrere andere Bereiche ausgeweitet. Im Kundenservice beispielsweise ermöglichen Chatbots Unternehmen nun einen automatisierten Kundenservice mit sofortiger Reaktion auf Kundenanfragen.
Durch die Fähigkeit, mehrere Kundeninteraktionen gleichzeitig zu verwalten, haben diese automatisierten Chatbots die Wartezeiten bereits verkürzt.
Die Sprachübersetzung ist ein weiterer Bereich, in dem NLP und KI bemerkenswerte Fortschritte gemacht haben. Übersetzungs-Apps können jetzt Text und Sprache in Echtzeit interpretieren, Sprachbarrieren abbauen und die interkulturelle Kommunikation fördern.
A Papier in The Lancet stellt fest, dass diese Übersetzungsfähigkeiten das Potenzial haben, den Gesundheitssektor neu zu definieren. Forscher glauben, dass diese Systeme in Ländern mit unzureichender Gesundheitsversorgung eingesetzt werden können, sodass Ärzte und medizinisches Fachpersonal aus dem Ausland klinische Risikobewertungen live durchführen können.
Eine weitere Anwendung von NLP ist die Stimmungsanalyse eingesetzt, um die emotionalen Untertöne zu entschlüsseln hinter Worten, wodurch Antworten von Plattformen wie Google Bard, ChatGPT und Jasper.ai noch menschlicher werden.
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Dank ihrer wachsenden Leistungsfähigkeit können diese Technologien in Social-Media-Überwachungssysteme, Marktforschungsanalysen und die Bereitstellung von Kundenservices integriert werden. Durch die Untersuchung von Kundenfeedback, Bewertungen und Social-Media-Geschwätz können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse darüber gewinnen, wie ihre Kunden über ihre Produkte oder Dienstleistungen denken.
Schließlich haben sich KI und NLP in den Bereich der Inhaltsgenerierung vorgewagt. KI-gestützte Systeme können das jetzt Handwerk Menschenähnlicher Text, der alles von Nachrichtenartikeln bis hin zu Gedichten produziert, bei der Erstellung von Website-Inhalten hilft, personalisierte E-Mails generiert und Marketingtexte erstellt.
Die Zukunft von KI und NLP
Mit Blick auf den Horizont halten viele Experten die Zukunft von KI und NLP für sehr spannend. Dimitry Mihaylov, Mitbegründer und wissenschaftlicher Leiter der KI-basierten medizinischen Diagnoseplattform Acoustery, sagte gegenüber Cointelegraph, dass die Integration multimodaler Eingaben, einschließlich Bilder, Audio- und Videodaten, der nächste wichtige Schritt in KI und NLP sein wird, und fügte hinzu:
„Dadurch werden umfassendere und genauere Übersetzungen möglich, bei denen neben Textinformationen auch visuelle und akustische Hinweise berücksichtigt werden. Die Stimmungsanalyse ist ein weiterer Schwerpunkt von KI-Experten und würde ein präziseres und differenzierteres Verständnis der in Texten ausgedrückten Emotionen und Meinungen ermöglichen. Natürlich werden alle Unternehmen und Forscher daran arbeiten, Echtzeitfähigkeiten zu ermöglichen, sodass die meisten menschlichen Dolmetscher, so fürchte ich, bald ihren Job verlieren werden.“
Auch Alex Newman, Protokolldesigner bei Human Protocol, einer Plattform, die dezentrale Datenkennzeichnungsdienste für KI-Projekte anbietet, glaubt, dass NLP und KI kurz davor stehen, die individuelle Produktivität deutlich zu steigern, was angesichts des erwarteten Rückgangs der Arbeitskräfte aufgrund von KI von entscheidender Bedeutung ist Automatisierung.
Newman sieht in der Sentimentanalyse einen Schlüsselfaktor, wobei eine differenziertere Interpretation der Daten durch neuronale Netze und Deep-Learning-Systeme erfolgt. Er stellt sich auch die Open-Sourcing von Datenplattformen vor, um jene Sprachen besser bedienen zu können, die traditionell von Übersetzungsdiensten nicht ausreichend abgedeckt werden.
Megan Skye, Redakteurin für technische Inhalte bei Astar Network – einer KI-basierten dezentralen Multichain-Anwendungsschicht auf Polkadot – sieht den Himmel als die Grenze für Innovationen in KI und NLP, insbesondere angesichts der Fähigkeit der KI, neue Iterationen ihrer selbst zusammenzustellen und zu erweitern eigene Funktionalität, Hinzufügen:
„KI- und NLP-basierte Stimmungsanalysen werden wahrscheinlich bereits auf Plattformen wie YouTube und Facebook durchgeführt, die einen Wissensgraphen verwenden, und könnten auf die Blockchain ausgeweitet werden. Wenn beispielsweise eine neue domänenspezifische KI so konfiguriert ist, dass sie frisch indizierte Blöcke als Strom von Quelleingabedaten akzeptiert, und wir Zugriff auf einen Algorithmus für die Blockchain-basierte Stimmungsanalyse hatten oder einen solchen entwickelten.“
Scott Dykstra, technischer Leiter des KI-basierten Datenspeichers Space and Time, sieht die Zukunft von NLP an der Schnittstelle von Edge- und Cloud-Computing. Er sagte gegenüber Cointelegraph, dass die meisten Smartphones kurz- bis mittelfristig wahrscheinlich über ein eingebettetes Großsprachenmodell verfügen würden, das in Verbindung mit einem massiven Basismodell in der Cloud funktionieren werde. „Dieses Setup ermöglicht einen leichten KI-Assistenten in Ihrer Tasche und eine schwere KI im Rechenzentrum“, fügte er hinzu.
Der vor uns liegende Weg ist mit Herausforderungen gepflastert
Die Zukunft von KI und NLP ist zwar vielversprechend, aber nicht ohne Herausforderungen. Mihaylov weist beispielsweise darauf hin, dass KI- und NLP-Modelle für Training und Leistung stark auf große Mengen hochwertiger Daten angewiesen sind.
Aufgrund verschiedener Datenschutzgesetze kann die Beschaffung gekennzeichneter oder domänenspezifischer Daten jedoch in einigen Branchen eine Herausforderung darstellen. Darüber hinaus verfügen verschiedene Branchen über einzigartige Vokabulare, Terminologien und kontextbezogene Variationen, die sehr spezifische Modelle erfordern. „Der Mangel an qualifizierten Fachkräften für die Entwicklung dieser Modelle stellt ein erhebliches Hindernis dar“, meinte er.
Skye teilt diese Meinung und weist darauf hin, dass KI-Systeme zwar potenziell in fast jeder Branche autonom arbeiten können, die Logistik der Integration, die Änderung von Arbeitsabläufen und die Ausbildung jedoch erhebliche Herausforderungen darstellen. Darüber hinaus erfordern KI- und NLP-Systeme eine regelmäßige Wartung, insbesondere wenn es auf die Qualität der Antworten und eine geringe Fehlerwahrscheinlichkeit ankommt.
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Abschließend ist Newman davon überzeugt, dass das Problem des Zugangs zu neuen Datenquellen für jede Branche, die diese Technologien nutzen möchte, mit jedem Jahr immer offensichtlicher wird, und fügt hinzu:
„Es gibt jede Menge Daten; Es ist einfach nicht immer zugänglich, frisch oder ausreichend für das Maschinentraining vorbereitet. Ohne Daten, die die Besonderheiten einer Branche, ihrer Sprache, Regeln, Systeme und Besonderheiten widerspiegeln, wird KI nicht in der Lage sein, jeden Kontext zu erkennen und effektiv zu arbeiten.“
Da sich immer mehr Menschen für die Nutzung der oben genannten Technologien interessieren, wird es daher interessant sein zu beobachten, wie sich das bestehende digitale Paradigma weiterentwickelt und reift, insbesondere angesichts der rasanten Geschwindigkeit, mit der sich der Einsatz von KI offenbar durchsetzt in verschiedene Branchen.