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Asking the Experts: Artificial Intelligence Leaders Answer AI’s Most Burning Questions (Part I):
“In the early days, we had a prototype of Siri that had been developed over a few years as part of academic research–it had interesting technical ideas and seemed to be working quite well for many tasks. We then received our first data dump of 20 million business names, which we loaded into the system as vocabulary. I typed in our most basic natural language command, “start over,” (which is supposed to reset the system to a clean contextual state), and the system responded, “Looking for businesses named ‘Over’ in Start Louisiana”! At that moment, I realized that just about every word in the English language was a business name or geographic location, and that the combinatorial explosion of possible ambiguities was much larger than I had realized, and that there was a significant difference between an academic prototype and completely solving the problem.”
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Besser nicht füttern:
“Trolle treten in Sagen, Gedichten und Kindergeschichten auf. Neuerdings findet man sie auch im Internet. Das führt zu Missverständnissen. “
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Das Weib, das Anna, das Merkel: Wie neutral sind Frauen?:
“Sucht man nach Wörtern, die dieses sog. Genus-Sexus-Prinzip »verletzen«, stößt man dahinter auf Personen, die den üblichen Rollenerwartungen nicht nachkommen, z.B. auf schwule Männer (die Memme, die Schwuchtel, die Tunte) und auf sich »zu« männlich gerierende Frauen (der Vamp, der Drache). Für nicht rollenkonforme Frauen wird jedoch noch öfter etwas anderes gewählt, und zwar das dritte Genus, das Neutrum. Es enthält (im Vergleich zu den beiden anderen Genera) mit Abstand die wenigsten Personenbezeichnungen, scheint also tatsächlich eine Art »sächliches« Genus zu sein.“