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Künstliche Intelligenz: Was steckt hinter ChatGPT & Co?

Erste Sprachmodelle gab es schon in den 1950er Jahren. Doch erst durch den massiven Zuwachs an Computerleistung sind KI-Technologien wie DeepL und GPT heute in der Lage, menschliche Sprache praktisch fehlerfrei zu verarbeiten und zu produzieren. Entscheidend dabei war die Imitation einer ganz besonderen Fähigkeit unseres Gehirns.
Eine Hand hält ein Mobiltelefon mit Chatbot

Im Januar 1954 versammelten sich mehrere ausgewählte Pressevertreter in einem großen Raum der Georgetown University, der fast vollständig von einem Computer ausgefüllt wird: Die IBM-701-Maschine war der erste für wissenschaftliche Zwecke entwickelte Rechner und wog knapp zehn Tonnen. Das an sich war schon für viele Anwesende eine Sensation. Doch das überdimensionierte Gerät tat etwas Unvorstellbares: Mit russischen Beispielsätzen gefüttert, druckte es eine ins Englische übersetzte Version aus. »In fünf, vielleicht sogar nur drei Jahren wird sprachübergreifende Übersetzung durch elektronische Verfahren (…) wahrscheinlich möglich sein«, prognostizierte kurze Zeit später der Linguist Leon Dostert in einem Interview. Er leitete das Georgetown-Experiment, das sich maschineller Übersetzung widmete. Inzwischen wissen wir, dass sich Dostert um gut 60 Jahre verschätzt hatte.

Erst mit dem Aufkommen neuronaler Netze in den 2010er und 2020er Jahren wurden die Algorithmen leistungsfähig genug, um Texte verlässlich von einer Sprache in eine andere zu übertragen. »Komplizierte Zusammenhänge werden oft als ›Raketenwissenschaft‹ bezeichnet«, erklärt der Informatiker Aljoscha Burchardt vom Deutschen Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (KI), der sich mit Sprachtechnologie beschäftigt. »Ich korrigiere die Leute dann oft, sie sollten lieber ›Übersetzungswissenschaft‹ sagen – denn Raketen sind einfach: Um auf den Mond zu fliegen, hat die Menschheit nur etwa zehn Jahre gebraucht …«

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  • Quellen

Brown, T. B. et al.: Language Models are Few-Shot Learners. ArXiv: 2005.14165, 2020

Gordin, M. D.: The Dostoevsky Machine in Georgetown: scientific translation in the Cold War. Annals of Science 73, 2016

Liu, P. J. et al.: Generating Wikipedia by Summarizing Long Sequences. ArXiv: 1801.10198, 2018

Strubell, E. et al.: Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP. ArXiv: 1906.02243, 2019

Vaswani, A. et al.: Attention is all you need. ArXiv: 1706.03762, 2017

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