von Wann und wie sich das besondere Talent der menschlichen Sprache entwickelt hat, ist bis heute nicht geklärt und wird möglicherweise für immer unklar bleiben. Man geht davon aus, dass sie vor ca. 50-100.000 v. Chr. entstand. Der Erfolg der aktuellen Voice Assistants Welle ist wohl dem dringenden Bedürfnis der Menschen zuzuschreiben, sich sozial auszutauschen.
Alle sozialen Wesen auf der Erde kommunizieren miteinander, aber nur der Mensch hat eine Sprache entwickelt, die mehr als eine Reihe von vorher festgelegten Signalen ist. Der Mangel an empirischen Erkenntnissen und historischen Beweisen hat viele Wissenschaftler unserer Zeit jedoch dazu veranlasst, das Thema für eine ernsthafte Untersuchung als ungeeignet zu betrachten. 1866 verbot die Linguistische Gesellschaft von Paris sogar bestehende oder zukünftige Debatten zu diesem Thema.
Im Gegensatz dazu wurde die Herkunft der einzelnen Sprachen in den letzten zwei Jahrhunderten sehr genau untersucht. Es gibt heute etwa 5000 Sprachen auf der Welt – ein Drittel davon in Afrika – Wissenschaftler fassen sie in 20 Familien zusammen.
Hypothesen über die Entstehung der Sprache
Heute gibt es verschiedene Hypothesen darüber, wie, warum, wann und wo Sprache entstanden sein könnte. Es gibt 2 grundlegende Annahmen:
Die “Kontinuitätstheorie” basiert auf der Idee, dass Sprache so viel Komplexität aufweist, dass man sich nicht vorstellen kann, dass sie in ihrer endgültigen Form einfach aus dem Nichts kam. Deshalb muss sie sich aus früheren prälinguistischen Systemen unter unseren Vorfahren entwickelt haben. Forscher wie Michael Tomasello, die Sprache als sozial erlerntes Kommunikationsmittel sehen, sehen sie aus den kognitiv kontrollierten Aspekten der Primatenkommunikation heraus entwickelt, die meist gestisch und nicht gesanglich sind. Viele Kontinuitätstheoretiker stellen sich vor, dass sich die Sprache aus den frühen menschlichen Fähigkeiten zum Gesang entwickelt hat.
Die “Diskontinuitätstheorie” beschreibt die Sprache als einzigartiges Merkmal, das mit nichts zu vergleichen ist, was bei Nicht-Menschen zu finden ist. Sie muss also im Laufe der menschlichen Evolution ziemlich plötzlich aufgetreten sein. Damit steht sie im krassen Gegensatz zur Kontinuitätstheorie. Noam Chomsky, ein prominenter Befürworter der Diskontinuitätstheorie, argumentiert, dass vor etwa 100.000 Jahren eine zufällige Mutation bei einem Individuum auftrat.
Es gibt keine direkten historischen Spuren
Da die Entstehung der Sprache in der menschlichen Geschichte so weit zurückliegt, haben die relevanten Entwicklungen leider keine direkten historischen Spuren hinterlassen. Einige Wissenschaftler gehen von der Entwicklung primitiver sprachähnlicher Systeme (die sogenannte Proto-Sprache) bereits im Homo Habilis aus, während andere die Entwicklung der symbolischen Kommunikation nur mit dem Homo erectus (vor 1,8 Millionen Jahren) oder mit dem Homo Heidelbergensis (vor 0,6 Millionen Jahren) und die Entwicklung der eigentlichen Sprache mit dem Homo sapiens, die derzeit auf weniger als 200.000 Jahre geschätzt wird, sehen.
Voice Assistants erobern die Welt
Die Fähigkeit zu sprechen ist ein wichtiger Teil unseres Seins. Sprache hilft uns, unsere Gefühle, Wünsche und Fragen an die Welt um uns herum auszudrücken. Kein Wunder also, dass insbesondere Sprachcomputer eine besondere Faszination auf die Menschen ausüben. Große Fortschritte im Bereich des NLP (Natural Language Processing) sorgen dafür, dass wir – wenn auch eingeschränkt – bereits mit unseren Computern und Gadgets kommunizieren können. Ob Siri, Alexa oder Google Assistant, unsere digitalen Assistenten begegnen uns auf einer immer menschlicheren Ebene.
Was ist Natural Language Processing (NLP)?
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit den Wechselwirkungen zwischen Computern und menschlichen Sprachen befasst, insbesondere mit der Programmierung von Computern zur Verarbeitung und Analyse großer Mengen an natürlichen Sprachdaten. Die Herausforderungen bei der Verarbeitung natürlicher Sprachen kann man in drei Punkten zusammenfassen:
- Die Spracherkennung
- Das Verständnis natürlicher Sprachen
- Die Generierung natürlicher Sprache
Maschinelle Lernalgorithmen für die Sprachverarbeitung
Bis in die 1980er Jahre basierten die meisten natürlichen Sprachverarbeitungssysteme auf komplexen handgeschriebenen Regeln. Ab Ende der 80er Jahre gab es jedoch eine Revolution in der natürlichen Sprachverarbeitung mit der Einführung von maschinellen Lernalgorithmen für die Sprachverarbeitung, was auf die stetige Zunahme der Rechenleistung zurückzuführen ist.
Viele der bemerkenswerten frühen Erfolge im Bereich der maschinellen Übersetzung sind vor allem auf die Arbeit bei IBM Research zurückzuführen, wo sukzessive komplexere statistische Modelle entwickelt wurden. Diese Systeme konnten die Vorteile der bestehenden mehrsprachigen Textkorpora nutzen, die vom kanadischen Parlament und der Europäischen Union aufgrund von Gesetzen erstellt wurden, die die Übersetzung aller Regierungsverfahren in alle Amtssprachen der entsprechenden Regierungssysteme vorschreiben.
Seit 2010 sind maschinelle Lernmethoden mit Deep Neural Networks in der natürlichen Sprachverarbeitung weit verbreitet, was auf eine Flut von positiven Forschungsergebnissen zurückzuführen ist.
Das Vertrauensproblem wird durch die “Vermenschlichung” der Maschine gelöst
Der Erfolg von Alexa, Siri, Cortana und Google Assistant gibt den Forschern recht. Auch wenn es noch ein Vertrauensproblem zwischen Mensch und Maschine gibt, das wohl dem Datenschutz geschuldet ist, ist der Eroberungsfeldzug der Voice Assistants nicht aufzuhalten. Sehen sie hier ein Product Placement für Amazons Alexa in der Serie Mr Robot. Hier wird der Sprachassistent Alexa als Freundin dargestellt, mit der man über Gott und die Welt philosophieren kann:
Wenn die Maschinen in den nächsten Jahren immer menschlichere Züge annehmen und – durch individuelles Lernen – so etwas wie soziale Fähigkeiten entwickeln, werden wir unsere Voice Assistants wohl eines Tages wie Freunde oder Haustiere behandeln.
