Algorithmus für Kreativität gesucht: Herausforderungen maschinellen Sprachverstehens
Ob Schachspiel, Quiz oder virtuelle Debatte: Dank Künstlicher Intelligenz sind Maschinen heut- zutage in der Lage, sich in allen möglichen Disziplinen mit Menschen zu messen - auch auf sprachlicher Ebene. Systeme, die das sogenannte tiefe Lernen anwenden, können beispielsweise Texte in hoher Qual...
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| Hauptverfasser: | , |
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| Dokumenttyp: | Article (Journal) |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
2020-07-22
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| In: |
Ruperto Carola
Year: 2020, Jahrgang: 16, Pages: 86-95 |
| DOI: | 10.17885/heiup.ruca.2020.16.24193 |
| Online-Zugang: | Verlag, Volltext: https://dx.doi.org/10.17885/heiup.ruca.2020.16.24193 Verlag, Volltext: https://heiup.uni-heidelberg.de/journals/index.php/rupertocarola/article/view/24193 
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| Verfasserangaben: | Anette Frank & Katja Markert |
| Zusammenfassung: | Ob Schachspiel, Quiz oder virtuelle Debatte: Dank Künstlicher Intelligenz sind Maschinen heut- zutage in der Lage, sich in allen möglichen Disziplinen mit Menschen zu messen - auch auf sprachlicher Ebene. Systeme, die das sogenannte tiefe Lernen anwenden, können beispielsweise Texte in hoher Qualität übersetzen oder Fragen des täglichen Lebens beantworten. Mit der Entwicklung und Untersuchung von Methoden, die diese und andere sprachliche Anwendungen für Maschinen ermöglichen, befasst sich die Computerlinguistik - auch an der Universität Heidelberg. |
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| Beschreibung: | Gesehen am 11.08.2020 |
| Beschreibung: | Online Resource |
| DOI: | 10.17885/heiup.ruca.2020.16.24193 |