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Wie predictive writing unseren Umgang mit Sprache und Literatur verändert

Ärgerlich! Man wollte eigentlich nur einem Freund eine kurze Nachricht schreiben und schon hat die Autokorrektur einem die Worte im Mund verdreht. Die der Autokorrektur zu Grunde liegende Technik nennet sich preditctive writing. Doch die heutigen Möglichkeiten gehen bereits weit über das einfache Korrigieren von Textnachrichten hinaus. Es entstehen verblüffende, irritierende und manchmal auch einfach nur total lustige Texte.

Das erste Mal zum Einsatz kam predictive writing in der Literatur in den 1960er-Jahren. Damals brachten die Computer nur völlig zusammenhangslose Gedichte zustande.

Einer der bekanntesten Versuche stammt von Theo Lutz, der 1966 mit Hilfe des Computers ein Gedicht generierte, das er „autopoeme“ nannte. Er fütterte den Computer mit Worten aus dem Gedicht „Das Schloss“ von Franz Kafka und ließ sie zu einem zufälligen Text zusammenstellen. Dabei entstanden Sätze wie „Ein Bild ist frei oder ein Fremder ist tief.“ Grammatikalisch ist dieser Satz zwar nicht zu beanstanden, jedoch sind sie inhaltlich so sinnfrei wie mancher deutsche Schlagertext.

Gut 50 Jahre später steht die Technik bereits an einem ganz anderen Punkt. Durch die stetige Verbesserung von predictive keyboards, also den Tastaturen mit automatischer Texterkennung, spielen sie heute eine bedeutende Rolle in der Kommunikationsbranche.

 

Ein kleiner Meilenstein

 

Einen großen Fortschritt machte die Entwicklung 2016. Bei einem japanischen Science Fiction-Literaturwettbewerb reichten Hitoshi Matsubara und sein Team von der

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Future University Hakodate die Kurzgeschichte „The day a computer writes a novel“ ein. Sie verschwiegen dabei jedoch, dass die Geschichte von einem Algorithmus generiert worden war. Die Geschichte überstand die erste Ausscheidungsrunde, weil die Expertenkommission nicht erkannte, dass die Geschichte nicht aus menschlicher Hand stammte. Dies ist der erste bekannte Fall, in dem ein computergenerierter Text einen menschlichen so täuschend echt imitieren konnte.

 

Predicitive keyboards als die Bestseller-Autoren von morgen?

Zum viralen Internet-Hit wurde jedoch ein anderes Projekt. 2017 fütterte das New Yorker Künstlerkollektiv „Botnik“  einen Algorithmus mit allen sieben Harry Potter-Bänden. Auf dieser Basis kreierte das Programm eine vierseitige Fortsetzung mit dem Titel „Harry Potter and the Portrait of What Looked Like a Large Pile of Ash“.

Zur Erstellung des Textest wurden zwei verschiedene Formen des predictive keyboards genutzt. Das eine war für die allgemeine Erzählperspektive verantwortlich, während das andere auf Dialoge spezialisiert war. Die Satzanfänge, die natürlich auch nur aus Worten der Harry Potter-Reihe bestanden, wurden jeweils von den
Software-Entwicklern vorgegeben. Das predictive keyboard hat diese dann vervollständigt. Am Ende wurden die einzelnen Sätze von den Entwicklern zu einer Geschichte zusammengesetzt.

Für die eingefleischten Harry Potter-Fans unter uns mag das Ergebnis erstmal ein kleiner Schock gewesen sein. So sehr sich die Fan-Gemeinde zwar eine Fortsetzung von J.K. Rowlings erfolgreicher Buchreihe wünscht, mit einer solchen Weiterführung der Geschichte, hatte wohl keiner gerechnet.

Mit Sätzen wie: “He saw Harry and immediately began to eat Hermione’s family. Ron’s Ron shirt was just as bad as Ron himself. If you two can’t clump happily, I’m going to get aggressive, ’ confessed the reasonable Hermione.” hat die Geschichte um die drei jungen Helden zwar ein klein wenig ihren Fokus verloren, jedoch keinesfalls an Fantasie eingebüßt.

Zu was ist predicitve writing denn nun wirklich fähig?

 

So verrückt und belustigend die Harry Potter-Fortsetzung auch sein mag, muss natürlich bedacht werden, dass genau das Sinn und Zweck des Projekts war. Besagter Algorithmus ist also keineswegs ein high-end Produkt. Denn, wie auch im Fall der japanischen Kurzgeschichte deutlich wurde, ist die Entwicklung des predictive keyboards bereits deutlich weiter fortgeschritten. Möchte man im Selbstversuch einmal ausprobieren, wie der aktuelle Stand der Dinge ist, empfiehlt es sich nach „Talk to Transformer“ zu googlen. Dies ist eines der aktuellsten Produkte und stammt von dem kalifornischen Forschungsunternehmen OpenAI, unterstützt unter anderem von Tesla-Chef Elon Musk.

Das Programm basiert auf einer Künstlichen Intelligenz namens GPT-2, die in der Lage ist englische Texte zu vervollständigen. Der Nutzer gibt einen Satz oder auch nur einen Satzanfang vor und der Algorithmus schreibt einen Text, der sich logisch an den vorgegebenen Anfang anschließt. Werden beispielsweise Namen aus bekannten literarischen Werken vom Nutzer vorgegeben, nimmt der Text auch auf diese Bücher Bezug. Meist sind die Ergebnisse so gut, dass sie kaum von einem menschlichen Text zu unterscheiden sind.

Ein wesentlicher Fortschritt zu dem Fall der japanischen Kurzgeschichte ist, dass der Algorithmus einen in sich logischen und konsistenten Text generiert und nicht mehr nur einzelne Sätze, die von menschlicher Hand zusammengefügt werden müssen. Dieses Tool ist mittlerweile frei im Internet verfügbar.

 

Anfang des Jahres 2019 war online nur eine eingeschränkte Version verfügbar. Der Grund dafür war der, dass die Entwickler von ihrem Produkt selbst so beeindruckt waren, dass sie einen Missbrauch dessen fürchteten. Zum Beispiel könnte es zur Erstellung und Verbreitung von Fake News genutzt werden.

Was wird die Zukunft bringen?

Müssen Autoren also fürchten, dass ihre Geschichten bald vollständig durch automatisch generierte Texte ersetzt werden? Nicht wenn man dem Zukunftsforscher und Medienwissenschaftler Bernd Flessner Glauben schenken mag. „Der revolutionäre Wandel heute besteht darin, dass wir nicht mehr Informatiker sein müssen, um Geschichten am Computer zu generieren. Autoren können selbst gute Vorlagen am Computer erstellen. Der Autor wird zum Supervisor, der kontrolliert und korrigiert.“

 

Bernd Flessner ist somit der Auffassung, dass auch in Zukunft eine klare Hierarchie in der Mensch-Maschine-Beziehung bestehen wird. Der Mensch erteilt die Befehle, die Maschine führt sie aus. Grund dafür sind die unterschiedlichen Eigenschaften. Menschen haben Erfahrungswerte, auf die Maschinen noch nicht in diesem Umfang zurückgreifen können.

 

Aber das Gebiet des maschinellen Lernens entwickelt sich ständig weiter. Digitale Assistenten wie Alexa nehmen durch menschliche Befehle Daten aus ihrer Umwelt auf. So machen sozusagen auch Algorithmen ihre Erfahrungen und passen ihr Verhalten und ihre Ausdrucksweise immer mehr der menschlichen an.

Bernd Flessner ist sogar davon überzeugt, dass wir irgendwann personalisierte Literatur haben werden. Also Software, denen wir sagen können, wie die Geschichte aussehen soll, die wir lesen wollen. Zum Beispiel: „Harry Potter und Gollum fliegen in einem Raumschiff durch das Weltall und treffen auf einem fernen Planeten auf Michelle Obama.“

Das mag für uns abwegig klingen. Aber wer weiß schon, was die Zukunft bringen wird.

 

Wie der Evangelist Johannes bereits in der Bibel schrieb: „Im Anfang war das Wort“. Und zu Zeiten Jesu hat sich wohl auch keiner vorstellen können, dass 2.000 Jahre später die Menschen sich in Sachen Rechtschreibung und Zeichensetzung mehr auf Maschinen verlassen würden, anstatt auf die eigenen Fähigkeiten.

Lea Rosner

Wir alle sind täglich umgeben von automatisierten Prozessen, Entscheidungen und Rückschlüssen, von denen wir oft nichts mitbekommen. Um die Grundlagen von Automated Communications zu verstehen, habe ich mich mit Kai Jakobs, Anwendungsentwickler bei der IT-Firma QKom aus Koblenz getroffen.

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Was haben diese Personen gemeinsam? Eine einsame ältere Dame in Singapur. Minderjährige, arbeitssuchende Flüchtlinge in Italien. Ein Jugendlicher in Deutschland, der im Supermarkt fair produziertes Fleisch, einkaufen will. Automatisierte Kommunikation kann ihnen dabei helfen, Missstände aufzudecken, Lösungen für individuelle Probleme zu finden und Krisensituationen zu meistern.

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