text: 19 page 15 of 18 CHAPTER 10 Interview with Student! September 2014 Wer, Wie, Was? Leipziger Forscher entwickeln Systeme, die Fragen beantworten: Wer ist die Frau von Barack Obama? In welcher Zeitzone liegt Salt Lake City? Wer spielt den Captain des Raumschiff Enterprise? Fragen dieser Art beschä igen Axel Ngonga, Arbeitsgruppenleiter des Forschungsteams AKSW am Ins tut für Informa k der Uni Leipzig. Oder, präziser ausgedrückt: Ngonga beschä igt, wie ein Computer solche Fragen beantworten kann. Gemeinsam mit seinem Team entwickelt er das So waresystem openqa, das Fragen beantwortet, die in natürlicher Sprache formulierte sind. Die Idee, dass So ware eine von einem Nutzer gestellte Frage verstehen und beantworten kann, scheint vielen Google-Nutzern bereits heute plausibel zu sein immerhin ppen sie Suchanfragen wie Warum soll ein längeres starkes Gefälle nicht mit getretener Kupplung durchfahren werden? oder Wie schnell fliegt die Enterprise? ein. Google macht klassisches Informa on-retrieval, erklärt Ngonga, Es gibt eine Menge von Schlüsselwörtern; im Index wird nachgeschaut, ob es Dokumente gibt, in denen diese enthalten sind. Dann wird ein Ranking der Dokumente erstellt. Das Problem sei hierbei jedoch, dass Google in der Regel nicht wirklich die Frage beantwortet, sondern vielmehr eine Menge von Dokumenten liefert, in denen die Antwort wahrscheinlich enthalten ist. Um tatsächlich eine Antwort formulieren zu können, kombiniert openqa mehrere bereits exis erende sogenannte Ques on Answering (QA) Systeme. Zunächst muss die Frage in eine für die Maschine verständliche Form gebracht werden. Die verschiedenen QA-Systeme unterscheiden sich hierbei stark in ihrer Komplexität während manche einfach nur nach Schlüsselwörtern schauen und mit dem Satz als Einheit nichts anfangen können, nutzen komplexe Systeme auch die Syntax, um die Bedeutung zu extrahieren. Ist die Frage verstanden, muss im zweiten Schri die passende Antwort gefunden werden. Wissensbasis ist hierfür zum Beispiel DBpedia, eine Datenbank, die Informa onen aus Wikipedia in strukturierter Form enthält. So ist der Fließtext auf der Wikipedia-Seite zu Jean-Luc Picard für Computer nicht unmi elbar verständlich in der DBpedia ist alles maschinengerecht au ereitet: Die En tät Jean-Luc Picard hat die Beziehung Darsteller zu der En tät Patrick Stewart. QA-Systeme können zu unterschiedlichen Antwortkandidaten kommen diese werden im dri en Schri zusammengeführt. Es gibt mehrere Ansätze, mit Uneindeu gkeiten umzugehen, erklärt Ngonga: OpenQA ist so gedacht, dass die Person, die das System konfiguriert, selbst entscheidet, wie das gelöst wird. Der Standardansatz ist, dass man einfach zählt, wie o der Antwortkandidat jeweils
  20 page 16 of 18 vorkommt. Damit erreicht openqa schon jetzt gute Ergebnisse: In der Evalua on konnten 75 Prozent der Tes ragen rich g beantwortet werden. Das ist eine deutliche Verbesserung gegenüber den 40 Prozent, die das beste integrierte Einzelsystem erreichen konnte. Allerdings ist das Ques on Answering noch mit zahlreichen Schwierigkeiten verbunden. Viele Systeme können mit komplizierteren Anfragen nicht umgehen, beschreibt Ngonga eines der Hindernisse, das hängt damit zusammen, dass Menschen dazu tendieren, sehr vage zu formulieren die Systeme können dann die Fragen nicht verstehen. Daher würden zunehmend interak ve Systeme entwickelt, die im Zweifelsfall den Spieß umdrehen und beim Nutzer nachfragen, wenn sie Teile der Frage nicht verstehen: Dadurch erhoffen wir uns, dass wir in den nächsten drei bis vier Jahren noch bessere Ergebnisse erreichen. Als Hauptproblem sieht Ngonga jedoch die Seman c Gap : Eine Klu zwischen dem, wie der Mensch im Kopf die Welt modelliert, und dem, wie die vorliegenden Daten modelliert sind. Ngonga liefert dazu ein Beispiel: Wer ist der Großvater von Barack Obama? Die exis erenden Systeme können diese Frage nicht beantworten. Menschen verwenden im Kopf eine Großvater-Beziehung, aber in der DBpedia gibt es nur die Eltern-Beziehung, die man dann zweimal anwenden müsste. Google sei ein gutes Beispiel dafür, wie Menschen dazu trainiert werden, die Seman c Gap zu überqueren: Das System bringt den Menschen bei, wie sie die Anfragen zu stellen haben. Der Ansatz seiner Arbeitsgruppe sei der umgedrehte, nutzerfreundliche Weg: Wir wollen Systeme schaffen, die Fragen beantworten können, ohne dass die Nutzer wissen müssen, was im Hintergrund abläu. Die Richtung ist von der Maschine zum Menschen. Solange dieser Graben nicht überwunden ist, bleiben lockere Gespräche mit dem Bord-Computer wie in Star Trek: The Next Genera on vorerst noch Science-Fic on.