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Die gedankliche Struktur eines Kunstwerkes verweist auf Entscheidungen, die sich in Baumstrukturen aufzeichnen lassen: Skulptur->raeumlich->materiell->Holz->eckig->quadratisch.
Vergibt man nun an jeder Entscheidungsverzweigung eine Zahl (eins oder null), dann koennte man obige Skulptur unter gegebenen Umstaenden so "digitalisieren": 101011.
Innerhalb des selben Zeichen/Materialvorrates koennte ein anderes Kunstwerk 010100 heissen. Das erinnert an die Strukturen, die der Linguist Markoff zur Strukturierung von Saetzen (Markoff-Ketten) entworfen hat.
Damals hat man daraus grosse Hoffnungen fuer die maschinelle Uebersetzung abgeleitet. Der Fehlschluss lag daran, dass sich die Mehrdeutigkeit der Sprache nicht immer in solchen Baumstrukturen, einfachen 1/0 Entscheidungen abbilden laesst.
Ein witziges Beispiel aus dieser Zeit stammt von einem Programm zur Uebersetzung von Russisch ins Englische (da hatte das Pentagon einen hohen Bedarf). Das Programm sollte das Bibel-Zitat: "Der Geist (spirit) ist willig, aber das Fleisch (flesh) ist schwach" ins Russische und wieder zurueck uebersetzen. Ergebnis: "The Wodka is OK, but the meat is rotten."
Chomsky hatte auf diese Schwaechen mit seiner Tiefengrammatik reagiert, die die Satzoberflaeche in verborgene grammatische Strukturen zurueckuebersetzen sollte. Das brachte Verbesserungen, aber bislang scheitern gute maschinelle Uebersetzungen an dem fehlenden Kontext-Wissen von Programmen. Ein Programm muesste beim obigen Beispiel erkennen, dass "Geist" nichts mit "Wein-Geist" und "Fleisch" hier nicht gleich "Hack-Fleisch" ist. Das kann es aber nur leisten, wenn es Wissen um unsere Welt erworben hat.
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