Stattdessen ist es viel besser, praktische Erfahrungen beim Zuhören, Sprechen, Lesen und Übersetzen zu sammeln.
Die maschinelle Sprachverarbeitung hat mittlerweile eine lange Tradition – lang für eine junge Wissenschaft wie die Informatik. Die ersten Arbeiten reichen in die 1960er Jahre zurück. Nach der anfänglichen Euphorie war der Fortschritt deutlich langsamer als erwartet. Woran lag das? Bei der Verarbeitung von Sprache stellte es sich nach und nach heraus, dass sich diese dem Zerlegen in einfach formulierbare Regeln und Operationen widersetzt. Das erscheint verblüffend, da jeder Mensch imstande ist, Sprache zu beherrschen und zu verstehen. Eine Analyse zeigt allerdings, dass dies zunächst einmal nur für die Muttersprache gilt. Am Vergleich mit einer Fremdsprache wird klar, dass es nicht selbstverständlich ist, eine beliebige Sprache zu erlernen und zu beherrschen. Die Gründe, die es für Menschen schwierig machen, eine Sprache zu erlernen, gelten auch in ähnlicher Form für Computer: Bei dem Versuch, eine fremde Sprache zu erlernen, wird niemand zum kompetenten Sprecher und Hörer, indem er Vokabeln, Aussprache und grammatikalische Regeln kennt. Stattdessen ist es viel besser, praktische Erfahrungen beim Zuhören, Sprechen, Lesen und Übersetzen zu sammeln. Dementsprechend geht auch der erfolgreiche Ansatz zur maschinellen Sprachverarbeitung davon aus, dass der Computer aus Beispieldaten lernt und mit Plausibilitätsbewertungen statt mit vorgegebenen kategorischen Regeln arbeitet. Die Grundlagen dafür bilden die statistische Entscheidungstheorie und das maschinelle Lernen, zu dem auch die neuronalen Netze zu rechnen sind.