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Erschienen in:
Einblick in die Welt der künstlichen Intelligenz Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

9. Neue Errungenschaften durch Artificial General Intelligence in NLP – wie natürliche Sprache aus dem Kontext verstanden werden kann

verfasst von : Isabell Kunst, Konstantin Oppl

Erschienen in: Semantische Datenintelligenz im Einsatz

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz versucht mittels unterschiedlichster Herangehensweisen schon seit Anbeginn ihrer Existenz die natürliche Sprache zu erkennen, verstehen und Schlussfolgerungen aus dieser abzuleiten. Dies erfolgt in der Regel mit Systemen, die auf Datenbanken beruhen und mit Wahrscheinlichkeiten arbeiten. Bislang ist es hiermit jedoch noch nicht gelungen, die natürliche Sprache rein aus dem Kontext zu verstehen. Mit starker künstlicher Intelligenz (Artificial General Intelligence) ist erstmals ein komplett neuer Ansatz gelungen, mit dem auch schwierige Texte rein aus dem Kontext verstanden werden können. Dazu ist es nötig, dass die KI nicht nur in der Lage ist zu lernen, sondern auch Maschinendenken auszuführen. Praktisch eingesetzt wird diese AGI im Gesundheitsbereich in der Analyse von Patientendaten, wo diese verstanden und entsprechend diagnostiziert werden müssen.

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Fußnoten
1
Meist handelt es sich hierbei um Hidden-Markov-Modelle.
 
2
Kontext bedeutet in diesem Zusammenhang, dass man nicht nur den Satz selbst, sondern auch dessen Begleitumstände kennen muss. Hierfür werden in der Regel entsprechende Vorkenntnisse auf dem jeweiligen Fachgebiet benötigt.
 
3
Einheiten in der Großhirnrinde, die reich an Neuronen sind und in Schichten mit unterschiedlichen Aufgaben unterteilt werden.
 
4
Aufgrund des beschränkten Seitenumfangs werden hier nur einige wenige ausgewählt Problemstellungen in grober Vereinfachung dargestellt.
 
5
Kortikale Spalten zerlegen sich in drei bis sechs Schichten – je nach Funktionalität. Diese Schichten sind zuständig für die Anpassung von Daten, sodass diese kognitiv weiterverarbeitet werden können.
 
6
Taleb bezeichnet wesentliche Entdeckungen, geschichtliche Ereignisse und künstlerische Errungenschaften als schwarze Schwäne. Taleb schreibt diese Ereignisse einer zufälligen Beobachtung von etwas ursprünglich nicht Gesuchtem zu, das sich als neue und überraschende Entdeckung erweist.
 
7
Es kann vorkommen, dass das System bestimmte Inhalte nicht versteht und in so einem Fall auf den Trainer mit einer Frage über das Kommunikationsfenster zukommt, z. B. kannte es den Begriff Sehbehelf nicht und musste nachfragen. Die Antwort, die in das Kommunikationsfenster erfolgte, war: Sehbehelf = Brille.
 
8
Bis das Gehirn in der Lage ist, das Maschinendenken vollends zu entfalten, muss mit etwa 500 Trainingsstunden in diesem Verhältnis gerechnet werden.
 
9
Sattelfest bedeutet in diesem Zusammenhang, acht von zehn neuen und unbearbeiteten Arztbriefen richtig zu erkennen und zwei Arztbriefe mit dem Verweis „hier kenne ich mich nicht aus“ an den Trainer zurückzugeben bzw. in einen Ordner namens „unbearbeitet“ zu verschieben.
 
10
Schätzwert aufgrund der Erfahrung in unserem Spitalsprojekt sowie der Angaben eines Facharztes für Chirurgie und Leiter im Medizincontrolling.
 
11
Sogenannte OPS(Operationen- und Prozedurenschlüssel)-Ziffern.
 
12
Erfindung von Xephor Solutions, derzeit in Patentierung.
 
13
Adaption der klassischen RBF-NN durch Xephor Solutions.
 
Literatur
1.
Vgl: Luger George F.: Künstliche Intelligenz, Strategien zur Lösung komplexer Probleme, Pearson Studium München, 2001, S. 595 ff.
2.
3.
4.
5.
6.
Mark A. Runco, Garrett J. Jaeger: The Standard Definition of Creativity. In: Creativity Research Journal. Band 24, Nr. 1, 1. Januar 2012
7.
8.
Metadaten
Titel
Neue Errungenschaften durch Artificial General Intelligence in NLP – wie natürliche Sprache aus dem Kontext verstanden werden kann
verfasst von
Isabell Kunst
Konstantin Oppl
Copyright-Jahr
2021
Buch
Semantische Datenintelligenz im Einsatz

Print ISBN: 978-3-658-31937-3

Electronic ISBN: 978-3-658-31938-0

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-31938-0_9