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Teil 1: Sentence Component

Lernen und Verstehen


Im heutigen Alltag ist das Thema Human Machine Interaction aktueller denn je. Sei es am Bank- oder Ticketautomaten, beim Autofahren, beim Carsharing, beim Smart Home oder bei Apps auf Smartphones, Tablets, Wearables, Notebooks oder Spielekonsolen. Immer wieder kommt es zum Dialog zwischen Mensch und Maschine. Das Problem dabei ist, dass Menschen sich normalerweise in gesprochener oder geschriebener ­natürlicher Sprache unterhalten und Maschinen über APIs und Datenprotokolle.

Video: Machine Intelligence at Google Scale: Vision/Speech API, TensorFlow and Cloud Machine Learning

Seit den 1960er Jahren wird zum Thema Künstliche Intelligenz intensiv geforscht, um den Austausch zwischen Mensch und Maschine in natürlicher Sprache zu ermöglichen. Gerade in der Spracherkennung gibt es heute sehr gute Algorithmen zur Umwandlung von akustischen Signalen in Text. Das Problem des maschinellen Verstehens und Lernens, basierend auf natürlicher Sprache, ist aber zu großen Teilen immer noch ungelöst. Die hier vorgestellte Lösung basiert auf einem Konzept, das wir Cogniology genannt haben. Wir meinen damit die Wissenschaft des kognitiven Verstehens und Lernens. Cogniology umfasst zwei miteinander verbundene Komponenten: eine Wissensbasis, bestehend aus Regeln und damit verbundenen Fakten, sowie ein Metaregelwerk, das definiert, wie aus vorhandenen Regeln und Fakten neue Regeln und Fakten entstehen. Sowohl Regeln als auch Metaregeln basieren dabei auf natürlicher Sprache.

Durch ein Beispiel aus der Praxis möchten wir Schritt für Schritt die Anwendung der Technologie demonstrieren. Hierfür entwickeln wir einen Digitalassistenten für Zahnärzte. Der Digitalassistent soll während der Behandlung der Konversation zwischen Zahnarzt und Patient folgen und sich die Behandlungsleistungen merken. Nach der Behandlung soll er aus den Behandlungsleistungen eine Rechnung oder einen Heil- und Kostenplan erstellen und per E-Mail an den Patienten senden. Zudem sollte er in der Lage sein, aus der Ko...

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