Microsoft verbessert Vorhersage in SwiftKey-Tastatur mit neuronaler Technik

Microsoft hat seine SwiftKey-Tastatur für Android und iOS überarbeitet und setzt dabei auf Maschinenlernen für die Vorhersage der Eingabe. Zum Start ist der neue Algorithmus allerdings auf amerikanisches und britisches Englisch beschränkt und findet sich auch nur in der Android-Version der App.

Der jetzigen Einführung des neuen Algorithmus war eine etwa einjährige Verfügbarkeit als Testversion vorausgegangen, und zwar unter dem Namen SwiftKey Neural Alpha. Diese Version gab es aber ausschließlich für Android.

Microsoft hatte Tastaturanbieter SwiftKey im Februar 2016 übernommen. Der Preis betrug 250 Millionen Dollar. Die beiden Firmengründer erhielten durch den Verkauf jeweils mehr als 30 Millionen Dollar. Microsoft verfügte zu diesem Zeitpunkt mit Word Flow bereits über eine ähnliche Tastatur für Windows Phone. Als Grund für den Zukauf nannte es unter anderem die Qualität der Vorhersagen.

Nun betont Microsoft, wie viel besser das neue „neuronale“ Modell als das alte sei. Es wurde mit Millionen Sätzen trainiert, abstrahiert diese Daten und kann daher mehr als nur aufgrund einmal gesehener Sätze Vorhersagen treffen. Vielmehr verstehe es die Bedeutung von Wörtern und ihren Kontext.

„Mit diesem Update ist SwiftKey jetzt in der Lage, die Beziehungen und Ähnlichkeiten von Wörtern zu erfassen. Zum Beispiel kann diese Technik, wenn sie einmal den Satz ‚Treffen wir uns am Flughafen‘ gesehen hat, daraus schließen, dass ‚Büro‘ und ‚Hotel‘ ähnliche Wörter sind und angemessene Vorhersagen anstelle von ‚Flughafen‘ sein könnten“, heißt es in einem Blogbeitrag.

Microsoft behauptet sogar, es handle sich um „das erste Beispiel für den Einsatz neuronaler Netze lokal auf einem Smartphone.“ Das allerdings dürfte nicht zutreffen; insbesondere Google Translate benutzt solche Algorithmen, um Texte auf abfotografierten Schildern zu übersetzen – und benötigt dazu seit Mai keine Verbindung zu einem Großrechner übers Internet mehr.

Ein neuronales Netz ist dem menschlichen Gehirn nachgebildet; es „lernt“ selbsttätig durch Auswertung enormer Datenmengen. Als Korrektiv dienen menschliche Einschätzungen, die von Probanden oder auch als Captcha-Eingaben stammen können.

[mit Material von Liam Tung, ZDNet.com]

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