Im Alltag vieler Menschen und Unternehmen sind große Sprachmodelle wie ChatGPT nicht mehr wegzudenken. Sie werden etwa genutzt, um Informationen aus verschiedenen Quellen zu verknüpfen und komplexe Planungsschritte vorzubereiten. Doch genau hierbei passieren noch viele Fehler, die KI beginnt zu halluzinieren und kann nicht Schritt für Schritt Dinge logisch zusammenführen. Computerlinguistik Michael Hahn will daher die theoretischen Grundlagen für das so genannte „Reasoning“ der KI verbessern. Von der Europäischen Union wird er dafür jetzt mit einem ERC Starting Grant mit 1,5 Millionen Euro über fünf Jahre gefördert.

Wie reagieren Softwareentwickler, wenn sie über Programmcode stolpern, den sie nicht intuitiv verstehen? Neuropsychologen haben ihnen dafür ins Gehirn geschaut und Hirnströme gemeinsam mit ihren Augenbewegungen erfasst. Die Ergebnisse haben Psycholinguisten mit schon bekannten Mustern aus der Sprachverarbeitung abgeglichen und überraschende Parallelen gefunden. Ihre Studie hat das interdisziplinäre Team der Universität des Saarlandes und der TU Chemnitz in „Scientific Reports“ publiziert.

Vor rund 40.000 Jahren ritzten unsere frühen Vorfahren Zeichen in Werkzeuge und Skulpturen. Diese Zeichenabfolgen weisen die gleiche Komplexität und Informationsdichte auf wie die früheste Proto-Keilschrift um 3.000 vor Christus – also zehntausende Jahre später. Dies fanden der Sprachforscher Christian Bentz von der Universität des Saarlandes und die Archäologin Ewa Dutkiewicz vom Museum für Vor- und Frühgeschichte der Staatlichen Museen zu Berlin heraus. Über 3.000 Zeichen auf 260 Objekten untersuchte das Team mit Computermethoden und kam so der DNA der Schrift auf die Spur. Die Eindeutigkeit der Ergebnisse überraschte selbst die Forscher.

KI-Assistenten werden im Alltag vielfach genutzt, sei es über Sprachmodelle wie ChatGPT oder in der Medizin, um komplexe Datenbestände sinnvoll zu nutzen. Doch die KI macht häufig noch simple Fehler, die auch durch Training nicht verschwinden. Sie kann zudem weder logisch denken noch verschachtelte Eingaben wirklich „verstehen“. Für Computerlinguistik-Professor Michael Hahn liegt der Fehler im System: Die grundlegende Architektur der Sprachmodelle muss anders aufgebaut werden.

Ob Sprachsteuerungen, Chatbots, Diktier- oder Übersetzungsprogramme – viele Menschen nutzen inzwischen täglich Software, die natürliche Sprache verarbeiten kann. Was dabei auffällt: Am besten funktionieren all diese Anwendungen erfahrungsgemäß auf Englisch. Warum das so ist, ob sich das in Zukunft ändern wird und welche Hoffnung es für weniger verbreitete Sprachen gibt, erklärt Computerlinguistik-Professor Dietrich Klakow.

„Die Computerlinguistik war immer ein Traum von mir“, sagt Anna Spasiano. Seit 2019 studiert die 28-Jährige im Saarbrücker Bachelorstudiengang, der an der Schnittstelle von Sprachwissenschaft und Informatik angesiedelt ist.