Für diesen Eintrag gilt wie für den vorherigen: "Zum Thema dieses Blogs passt er nicht, aber zum Thema DA – da aber wieder nicht zu meiner DA, denn das hier stellt einen Ansatzpunkt zu einer anderen DA dar."
Ein Überblick über gegenwärtige Verfahren geben, Wissen zu gewinnen – aus Daten (Wahrheitswerten, Zahlen), Bildern, Textverstehen – und bereit zu stellen, etwa in Form einer Antwortmaschine, eines Eliza-Verschnitts eines Chatbots ("Lingubot") oder Agenten.
Textverstehen ginge weit über automatische Deskriptorvergabe hinaus. Textverstehen würde auch auf der Kundenseite erlauben, genau zu determinieren/eruieren, was der Kunde eigentlich (z.B. wissen) will, und auf der Seite des Bestandes (etwa von Dokumenten), was eigentlich vorhanden ist, was zum Kundenwunsch am besten passt. Dies ginge weit darüber hinaus, was via Deskriptoren erreicht werden kann, da die Maschine jedes einzelne Fitzelchen Inhalt des Dokuments kennen würde. In etwa so wie die Szene aus Enterprise (TNG), in der Picard Mr.Data ein Buch reicht mit den Worten: "Mr.Data - eine Zusammenfassung, bitte." Und Mr.Data blättert das Buch im Daumenkino-Stil durch und liefert anschließend die Zusammenfassung.
Im Zusammenhang mit diesem mgl'en DA-Thema auch: maschinelles Übersetzen, vielleicht auch Erkenntnisse aus der Neurologie.
Update @ 20040617-05.51: Danke an Prospero für den Link zur richtigen TNG-Folge!
Update @ 20040618-22:00:
Textverstehen könnte eine Schlüsseltechnologie der Informationsgesellschaft werden: Die täglich neu produzierte, unüberschaubare Informationsflut wäre dadurch einfangbar: Das System, das alle Quellen (ein-)liest und bisher Unbekanntes der "eigenen Kenntnis" hinzufügt – samt Referenz auf die Quelle, aus der diese neue "Kenntnis" stammt – könnte das leisten, was eigentliches Ziel – oder eigentliche Aufgabe – der Informationsdienstleister ist: Gesicherte Antworten auf Fragen geben, so dass darauf Entscheidungen fundiert werden können. – Insofern wäre ein solches DA-Thema keineswegs weit hergeholt, sondern relevant.
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