Lead
Die Leistungsfähigkeit maschineller Sprachverarbeitungssysteme hat in den vergangenen Jahren sprunghafte Fortschritte gemacht. Neben riesigen verfügbaren Datenmengen zum Training dieser Systeme sowie stark gestiegener Rechenleistung hat das vor allem mit der Wiederentdeckung und Weiterentwicklung einer Methode zu tun, den so genannten neuronalen Netzwerken.

Lay summary

Dieses Projekt versucht, Konzepte und Unterscheidungen, die sowohl in der Philosophie der Psychologie als auch in der Philosophie des Geistes entwickelt wurden, auf neuronale maschinelle Übersetzungssysteme anzuwenden. Es scheint keine prinzipiellen Gründe zu geben, warum diese Anwendung nicht möglich sein sollte, da die entsprechenden Fähigkeiten nach den gleichen Kriterien zugeschrieben werden sollten, unabhängig davon, ob es sich bei dem betreffenden Wesen um ein menschliches Kind, ein nichtmenschliches Tier oder einen Computeralgorithmus handelt. Dennoch müssen einige der Kriterien möglicherweise erweitert oder neu konzipiert werden, da sich Computeralgorithmen stark von Lebewesen unterscheiden.

Von zentraler Bedeutung für das Projekt ist die Tatsache, dass neuronale maschinelle Übersetzungssysteme Searles berühmtem Chinese Room Thought Experiment trotzen. Anstatt lediglich Zeichenfolgen in der Zielsprache mit Zeichenfolgen in der Ausgangssprache zu korrelieren, leiten neuronale maschinelle Übersetzungssysteme ihre eigenen Darstellungen semantischer Beziehungen aus den Trainingsdaten ab, mit denen sie gefüttert worden sind. Es ist die leitende Forschungshypothese dieses Projekts, dass dies einen Wendepunkt in Bezug auf die linguistischen und damit kognitiven Fähigkeiten markiert, die diesen Systemen zugeschrieben werden sollten. Das Projekt vermutet, dass es zwar falsch ist, diesen Algorithmen Sprachkompetenz auf menschlicher Ebene zuzuschreiben, es aber wahr ist, dass diese Algorithmen, anders als die traditionellen maschinellen Übersetzungssysteme, in Bezug auf die sprachlichen Fähigkeiten auf Augenhöhe mit kleinen Kindern sind.

(Haupttext aus dem Englischen automatisch übersetzt von deepl.com - nur leicht editiert)