Pictures of the Future      Frühjahr 2008

"2015 werden Computer im Internet lesen können"

Interview mit Tom M. Mitchell

Prof. Dr. Tom M. Mitchell, 56, leitet den Fachbereich  Maschinelles Lernen an der Carnegie  Mellon University in Pittsburgh, USA. Seine Forschungsschwerpunkte sind Maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Sprachanalyse und kognitive Neurologie. Mitchell ist Autor des Lehrbuchs Machine Learning und war Präsident der American Association of Artificial Intelligence. Seit kurzem gehört er auch dem Computer Science and Telecommunications Board des National Research Council der USA an.

In welchen Bereichen werden Computer Menschen künftig verstärkt unterstützen?

Mitchell: Beim Autofahren lotsen uns ja GPS und Bordcomputer schon heute zum Ziel. Je mehr sich diese Technik verbreitet, desto sicherer werden Computer wissen, wo sich wieviele Fahrzeuge befinden. Sie können dann auch erkennen, dass Autos plötzlich stoppen, und werden mit der Zeit die Präferenzen ihrer Nutzer erlernen. Bei der Routenplanung können sie dann entsprechende Straßen bevorzugen.

Was werden digitale Büroassistenten, also der PC von morgen, leisten?

Mitchell: Zunächst einmal: Wenn jeder solche persönliche Assistenten hätte, wären wir alle produktiver, denn sie könnten uns einen Teil der Büroarbeit abnehmen. So hätten unsere digitalen Büroassistenten etwa die gesamte e-Mail-Kommunikation für uns abwickeln und diesen Interviewtermin festzurren können. Allerdings können heutige Computer Texte in e-Mails noch nicht richtig interpretieren. Das Lesen fällt ihnen sozusagen schwer. Man könnte einem Rechner wahrscheinlich beibringen, 80 % dessen, was wir meinen, zu verstehen. Bei den restlichen 20 % müsste er jedoch feinste Nuancen richtig deuten. Auf dem Gebiet der Textinterpretation durch Computer wurde schon viel geforscht. So gibt es einige gute Systeme zur Textanalyse von Webseiten und Dokumenten, die bestimmte Wörter erkennen – etwa Firmen- oder Personennamen. Wenn es jedoch um ein vielschichtiges Verstehen von Informationen geht, etwa in welcher Beziehung die Wörter zueinander stehen, dann arbeiten sie ungenau. In dieser Richtung wird die Forschung gegenwärtig intensiviert.

Was würde denn passieren, wenn Computer lesen könnten?

Mitchell: Wir würden alle davon profitieren. Nehmen wir an, ich möchte an der nächsten Konferenz zu künstlicher Intelligenz teilnehmen. Wenn mein Computer lesen könnte, könnte er mir die Reiseplanung abnehmen. Er würde einen Flug buchen, das Hotelzimmer reservieren und sogar ganz alleine herausfinden, mit wem ich dort vielleicht sprechen möchte. Auch auf Informationen im Internet könnte man viel schneller zugreifen. Microsoft, Google, Yahoo – alle haben Suchmaschinen entwickelt, um Informationen aus dem Netz zu ziehen. Die nächste Generation der Computersysteme wird die Fähigkeit haben, den Inhalt von Texten zu analysieren und nicht nur die Informationen anzuzeigen. Stellen Sie sich vor: Statt eines Wortes geben Sie künftig nur eine Frage ein, und Ihr Computer liefert prompt die Antwort.

Wann könnte dies Realität werden?

Mitchell: In weniger als zehn Jahren. Das wird einer der Quantensprünge sein, die wir ja im Grunde alle erwarten. Unternehmen investieren bereits stark in diesen Bereich. Ich habe um ein Hummeressen gewettet, dass wir 2015 über Computerprogramme verfügen, die 80 % der Informationen im Internet lesen können. Und wenn Computer erst einmal lesen können, werden wir viel schneller riesige Datenmengen erfassen können.

Was macht Sie so sicher, dass dies in weniger als zehn Jahren Realität sein wird? Schließlich wartet man schon seit mindestens 25 Jahren auf einen Durchbruch auf dem Gebiet der intelligenten Assistenten…

Mitchell: Wie gesagt, es wurden gewaltige Summen in dieses Gebiet investiert, und Unternehmen wie Google, Microsoft und Yahoo treiben die Entwicklung enorm voran. Etliche Ergebnisse sind bereits vorzuweisen – beispielsweise Entwicklungen bei Algorithmen des Maschinellen Lernens, die uns auf den richtigen Weg bringen. Computer haben erst seit der Entstehung des World Wide Web vor etwa zehn Jahren Zugang zu derart großen Textmengen, über die sie lernen können. Im Internet gibt es viele Textredundanzen und riesige Datenmengen, mit denen sich die Algorithmen trainieren und verbessern lassen. Für so ein Training eignen sich insbesondere diejenigen Daten, die dasselbe beschreiben, allerdings in unterschiedlicher Art und Weise.

Inwieweit können solche schlauen Algorithmen das Gesundheitswesen verbessern, etwa indem sie Ärzte bei der Diagnosestellung unterstützen?

Mitchell: Es gäbe zwar viele Vorteile, wenn man Zugang zu großen medizinischen Datenbanken hätte, doch in diesem sehr komplexen und sensiblen Bereich wird man Kompromisse eingehen müssen. Denn hier sind Aspekte des Datenschutzes ein Problem, das es zunächst zu lösen gilt. Die National Academy of Sciences wird in diesem Jahr eine Studie hierzu veröffentlichen, an der ich beteiligt war. Wir müssen sicherstellen, dass die Bedenken darüber, dass komplette Patientenakten verfügbar gemacht werden, ausgeräumt werden können.

                                                                         Das Interview führte Karen M. Dente