Menschen sind erstaunlich gut in der Verarbeitung von Wissen. Wir können aus unvollständigen Angaben interpolieren, widersprüchliche Daten abwägen und sie in neue sinnvolle Fakten verarbeiten, welche dann im Gedächtnis gespeichert werden. Wir können uns später an die Tatsachen erinnern und diese für effiziente Schlussfolgerungen verwenden. Egal, wie irgendeine Phase dieses Zyklus lokal fehlerhaft und scheinbar chaotisch ist – oft lernen wir falsch, vergessen leicht und denken falsch –, das Wissen der Menschheit erweitert und verfeinert sich global auf synergetische Weise.
Allerdings kommen die menschlichen Fähigkeiten für die Wissensverarbeitung durch das immense Wachstum der Daten und Informationen an ihre Grenzen. Der einzelne Mensch ist zwar erstaunlich gut darin, Information und Daten zu verstehen und zu analysieren, aber er ist nicht besonders schnell damit. Zu viel Information führt zum Problem des Information-Overload und zu viele Daten zum Data-Smog. Einzelne Benutzer sind kaum noch in der Lage sich den Sinn aus nur winzigen Informationsbruchteilen zusammenzureimen. Sie werden von zahlreichen Ressourcen überwältigt. Darüber hinaus kann das relevante Wissen über viele Ressourcen verstreut sein, was die Gesamtübersicht erschwert.
Idealerweise sollte diese Aufgabe der Wissensverarbeitung und der Datenanalyse von Computern übernommen werden, die schnell und effizient riesige Mengen an Daten verarbeiten können. Allerdings sind Computer syntaktische Maschinen, welche Information und Daten, und insbesondere Texte und Dokumente nicht im menschlichen Sinne verstehen, sondern dieses Verstehen nur simulieren können.
Die Herausforderung dabei ist es, zu untersuchen, wie man den Prozess des Konstruierens und des Denkens mit Bedeutungsdarstellungen von natürlichen Sprachausdrücken automatisiert.
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