Vogelgezwitscher

Die Software übertrifft sämtliche Erwartungen. Dabei ist faszinierend, dass sie am Anfang keinerlei Fortschritte zu machen schien, aber dann in eine Phase geriet, in der sie mit exponentieller Geschwindigkeit Lernfortschritte verzeichnete.

Zugegeben, das Ziel war ambitiös. Zum ersten Mal wurde der Mustererkennungs-Algorithmus angewendet, um Muster aus drei verschiedenen Domänen zu verbinden. Der einfachste Teil, stellt klar das Erkennen von einzelnen, wiederkehrenden Mustern im Vogelgezwitscher dar. Auch die Identifikation von Verhaltensgrundmustern stellten wir uns als nicht allzu schwierig vor.

Bei der Übersetzung von Kombinationen aus Zwitscherpartien und Verhaltensatomen in die menschliche Sprache, waren wir darauf vorbereitet, dass Trainingshilfe nötig werden könnte. Insbesondere die Übersetzung in Gefühlskonzepte wie Neid, Gier oder Furcht sahen wir kritisch. Wir erlaubten dem Algorithmus deshalb prinzipiell, sich bestätigen zu lassen. Zum Beispiel indem er einem menschlichen Benutzer eine Auswahl an Interpretationen präsentierte.

Zu unserer grossen Überraschung machte der Algorithmus nie davon gebrauch. In der ersten Lernphase, als keine Fortschritte zu sehen waren, befürchteten wir, etwas Essentielles übersehen zu haben. Aber nachdem nach den ersten zwei Monaten die ersten Interpretationen des Gezwitschers auf dem Bildschirm auftauchten, war die Erleichterung gross.

Heute ist es schon fast selbstverständlich, zu sehen, wie unser Algorithmus in der Lage ist, das Vogelgezwitscher in der Voliere verständlich zu übersetzen. Zuweilen fördert das Gezwitscher ganz lustiges zutage. Als ich kürzlich an der Voliere vorbei ging zwitscherte einer der Vögel: „Futterbringer kommt, riecht wie Katze.“

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