Natural Language Processing: Scheitern Maschinen an der menschlichen Sprache?

Natural Language Processing

Immer häufiger kommunizieren wir mit Smartphones, digitalen Assistenzen oder gar Maschinen in mündlicher, natürlicher Sprache. Dass es sich dabei nicht mehr um Science Fiction, sondern um Realität handelt und oft auch schon sehr gut funktioniert, haben wir dem Natural Language Processing (NLP) zu verdanken. Was es mit NLP auf sich hat und wie der Kundenservice davon profitieren kann, berichten wir in diesem Beitrag.

Was ist NLP?

NLP ist die Abkürzung für Natural Language Processing und beschreibt die Techniken und Methoden der Spracherkennung und -verarbeitung natürlicher Sprache. Die Verarbeitung findet hierbei maschinell statt. Ziel ist es also, eine direkte (und natürliche) Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen – und das in schriftlicher und auch mündlicher Form.

Machine Learning oder warum Maschinen menschlich denken

NLP als alter Hut

NLP verwendet unterschiedliche Methoden aus der Linguistik und der Informatik und es handelt sich dabei schon um ein relativ altes Forschungsgebiet. Bereits seit 1950 wurde an der maschinellen Spracherkennung gearbeitet, doch erst in den 1980er Jahren mit der Etablierung des Machine Learning kam ein Durchbruch.

Daher wird Natural Language Processing dem Begriff des Machine Learnings untergeordnet und gilt als ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz. Außerdem wird für Teilgebiete des NLP oft auch auf Deep Learning zurückgegriffen.

Doch selbst die modernsten Methoden des Machine Learning und der Künstlichen Intelligenzen stoßen oft an ihre Grenzen wenn Ironie, Paradoxien oder rhetorische Fragen zum Einsatz kommen.

Natürliche Sprache als größte Herausforderung der Maschinen?

Chatbot_TestDie menschliche Sprache ist komplex und mehrdeutig. Während wir seit unserer Kindheit auf Erfahrungen zurückgreifen können, um Wortspiele wie „Ich verstehe nur Bahnhof“ zu verstehen, müssen Maschinen das durch Algorithmen erst erlernen. Dazu müssen die Algorithmen in der Lage sein, nicht nur einzelne Wörter oder Sätze zu verstehen, sondern den kompletten Zusammenhang der Sachverhalte und auch die schwierigsten Dialekte der Welt.

Dennoch gibt es zurzeit große Entwicklungen beim Natural Language Processing. Die Rechenleistungen und Datenmengen werden immer größer, sodass Computer immer besser in der Lage sind, allgemeine Muster der verschiedenen Sprachen selbstständig zu erkennen und zum Teil schon Ironie zu verstehen. IBMs Watson ist dazu beispielsweise in der Lage.

Außerdem beweist der Google Translator, wie viel Daten und die neuen Entwicklungen im Bereich Machine Learning dazu beitragen, dass die Spracherkennung verbessert wird. Während früher Wort für Wort übersetzt wurde, ist der Translator immer mehr in der Lage, den Sachverhalt der Sätze zu verstehen.

Warum ist NLP so wichtig?

NLP ist nicht nur ein Teilgebiet oder die Vorstufe von Künstlicher Intelligenz, es ist vielmehr ein sehr wichtiger (wenn nicht gar der wichtigste) Bestandteil einer maschinellen Intelligenz, die einem Menschen nahe kommt. Zudem bildet Natural Language Processing eine wichtige Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine. Denn der natürlichen und vor allem mündlichen Kommunikation gehört die Zukunft. Amazons Alexa und Google Home zeigen das deutlich.

Denn was ist natürlicher: Das Schreiben einer Frage in das Smartphone und das Lesen einer langen Antwort oder das laute Aussprechen der Frage und die schnelle Beantwortung in nur wenigen mündlichen Sätzen?

Wo wird NLP eingesetzt?

Ein Beispiel haben wir Ihnen schon genannt: Digitale Assistenzen wie Alexa und Google Home. Für folgende Bereiche kann Natural Language Processing eingesetzt werden:

Das Beantworten von schriftlichen und mündlichen Fragen

Das Extrahieren von Texten aus einem Dokument

Das Erkennen von Stimmungen des Sprechenden

Das Übersetzen von gesprochener und geschriebener Sprache in Echtzeit

Das Extrahieren von Informationen und die Zusammenfassung der wichtigsten Inhalte

Natural Language Processing: Die Grundlage von Chatbots

Automation ist das momentane Zauberwort in allen Branchen. Für den Kundenservice entscheidend ist daher wohl der Einsatz von NLP im Bereich Chatbots und digitale Assistenten. Denn ohne die Spracherkennung und das richtige Verarbeiten und Beantworten der Fragen der Kunden macht der Einsatz von Chatbots nicht sehr viel Sinn. Daher gilt Natural Language Processing auch als Rückgrat von Chatbots.

Deswegen entwickelt sich der NLP-Markt rasant: Während das Marktforschungsunternehmen MarketsandMarkets für 2016 einen Umsatzwachstum von 7,6 Milliarden Dollar ermittelte, rechnet der Markforscher 2021 bereits mit einem Wachstum von 16 Milliarden Dollar.

Künstliche Intelligenz: Wie Sie aus Kundendaten Geld machen

In 5 Schritten zum KI Einsatz: Erfahren Sie von führenden Experten, wie Sie Künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen einsetzen und wie Sie so endlich aus Kundendaten Umsatz generieren.

Seien Sie dabei, auf der CCW 2018!

Erfahren Sie auf dem Inspirationstag der CCW 2018 noch mehr über die Themen Künstliche Intelligenz, Chatbots und NLP. Seien Sie dabei und diskutieren Sie über die digitale Zukunft des Kundenservice!



Marina Vogt

In unserem Blog informiere ich Sie über neue Entwicklungen und Trends der Contact Center Branche. Außerdem halte ich Sie über die CCW, die internationale Kongressmesse im Bereich Kundeservice, auf dem Laufenden. Ich freue mich über Ihre Fragen oder Anregungen zu meinen Beiträgen.

Weitere Beiträge

Im Blick behalten

Behalten Sie diese 5 Startups im Blick!

Vier innovative Startups aus dem Kundenservice waren uns noch nicht genug. Daher sind wir nochmal auf die Suche gegangen und haben fünf weitere Unternehmen entdeckt, welche den Customer Service kundenfreundlicher gestalten.

Super AI oder doch nur Super-Hype?

Super AI oder doch nur Super-Hype?

Ist Künstliche Intelligenz die neue Service-Superkraft, die die Branche einnehmen und menschliches Denken und Handeln obsolet machen wird? Wie ausgereift sind die gehypten, intelligenten Technologien zum heutigen Zeitpunkt tatsächlich und was ist in den kommenden Jahren noch zu erwarten? Einen realistischen Blick auf die Möglichkeiten und Grenzen von AI im Service wirft in diesem Gastbeitrag Anika Baumann.

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.