#sprachgebrauch

Die Verinstagramisierung des Wortschatzes

Mein Mann hat Rücken, deswegen soll ich ihm ein Wärmepflaster aufkleben. Das Wärmepflaster ist rechteckig, deswegen muss ich wissen, wie rum ich es am besten für maximale Schmerzbefreiung kleben soll.

"Soll ich das hochkant ... oder ... äh äh ... also willst du's lieber im Portrait oder im Landscape Mode haben?" frage ich, weil mir das Wort quer als Gegenteil zu hochkant nicht einfällt.

"Landscape" sagt mein Mann und es ist zwar vielleicht immer unklarer, welche Sprache genau wir sprechen, aber wenigstens ist es immer noch dieselbe Sprache.

Merriam-Webster’s Kory Stamper takes on the sexist use of “hysterical” in this twitter thread.

“tl;dr: data shows “hysterical is usu. gendered and negative in tone, so next time you’re about to call a woman “hysterical,” don’t. FIN”

Facebook

Das soziale Netzwerk Facebook sagt mir jeden Tag, wer von meinen 1.105 Freunden* gerade Geburtstag hat. Das ist praktisch, wenn es Personen betrifft, denen man gratulieren muss und interessant, wenn es an Leute erinnert, an die man sehr lange nicht gedacht hat. Manchmal ist in meinem Facebook auch der Geburtstag von Menschen, die schon gestorben sind. Auf deren Timeline besteht meistens ein kontrastierender Mix aus trauernden Erinnerungsbotschaften und Posts von Gratulant*innen, die anscheinend nicht wussten, dass die Person nicht mehr lebt („Viel Glück im neuen Lebensjahr“, „viel Gesundheit“, Luftballon-Emoji etc.) Ein möglicher Grund könnte sein, dass die Geburtstags-Erinnerungsfunktion auf Facebook es ermöglicht, mit zwei Mal klicken**, also fast automatisch, eine Geburtstagsbotschaft abzuschicken, ohne dass man die Seite der betreffenden Person aufrufen muss. Manchmal gibt es unter den Glückwünschen Kommentare, die taktvoll darauf hinweisen, dass diejenigen nicht mehr leben.

* Facebook gendert nicht.

** Ich sage immer noch „klicken“, obwohl bei mir seit 20 Jahren nichts mehr klickt, wenn ich auf irgendwas klicke.

Das Smartphone gibt es nicht mehr

Beim Schreiben des Beitrags über die slowenischen Speisekarten frage ich die zehnjährige Nichte, seit wann sie eigentlich jetzt auch ein Smartphone hat. "Ein was?", sagt sie, und ihre ältere Schwester muss helfen: "Ein Handy". – "Weiß nicht mehr, aber schon länger."

Ich erkläre, dass ich manchmal Smartphone sage, weil es eben früher Handys gab, die Tasten hatten und gar nichts konnten. Ich habe dabei ein schlechtes Gewissen der Vergangenheit gegenüber, weil diese Telefone für uns damals viel mehr als gar nichts konnten. Aber aus heutiger Sicht ist es eben so. "Ah ja, praktisch wie ein Nokia-Handy", sagt die Nichte, die sich also doch auskennt.

Warum gerade Nokia hier als generischer Begriff für Tastenhandys herhalten muss, weiß ich nicht, ist es vielleicht die letzte Firma, die so was hergestellt hat oder vielleicht sogar immer noch herstellt? Oder enthält die Familie der Nichte zufällig ein Nokia-Handy und kein anderes?

Jedenfalls muss ich aufhören, Smartphone zu sagen. Es leben jetzt Menschen, die eines haben und den Begriff nicht mehr kennen.

Stimmt, man braucht das ja jetzt gar nicht mehr

Auf dem Rückweg aus Kroatien halten wir in Slowenien an, um zu Abend zu essen. Der Kellner sagt beim Austeilen der Speisekarten, dass sie nur auf Slowenisch sind (wir befinden uns in einem untouristisch aussehenden Vorort). Sonst sagt er nichts, obwohl er es könnte, er spricht gut Deutsch. Ich bin überrascht, dass er nicht "aber Sie können mich gern alles fragen" sagt oder sonst einen Lösungsvorschlag anbietet. Denn so war das meiner Meinung nach früher.

Aber der Kellner hat natürlich recht mit seiner Annahme, dass wir schon klarkommen werden, denn wir haben ja alle, einschließlich der Zehnjährigen, übersetzungsfähige Handys, durch die wir die slowenische Karte betrachten können. Ich nehme dafür die Kameraansicht von Google Translate, andere verwenden Google Lens. Ein paar Fragen bleiben offen ("was ist Stracciatella auf einer Pizza?" und "was sind Chilihaare?")*, aber alles Wichtige funktioniert problemlos.

* Später nachgeforscht: Stracciatella ist gar kein Übersetzungsfehler, sondern eine Art Büffelmozzarella. Chilihaare (čili laski) sind Chili-Fäden.

Sechs Jahre Nichtstun, eine schöne Lösung für so viele Probleme

Vor fast genau sechs Jahren habe ich beschlossen, auch mal dieses Machine Learning auszuprobieren:

Gleich kann es losgehen, ich muss nur erst “Getting Started before your first lesson” lesen. Von dort schickt man mich weiter zum AWS deep learning setup video. Das Video ist 13 Minuten lang.

(Es folgen Probleme und Verwicklungen beim Setup, die Details kann man hier nachlesen.)

In Minute 12:45 sagt der Erzähler im Video: “Ok! It looks like everything is set up correctly and you’re ready to start using it.” Aber statt 12 Minuten und 45 Sekunden sind zwei Wochen vergangen, mein anfänglicher Enthusiasmus ist aufgebraucht und mein Interesse an Deep Learning erlahmt. Ich bin nicht einmal bis “Lesson 1” gekommen.

Im April 2023 sagt Aleks, dass er gerade einen sehr guten Onlinekurs über Machine Learning macht. Ich frage nach der Adresse, und sie kommt mir bekannt vor. Es ist derselbe Kurs!

“Das Setup war kein Problem?”, frage ich. Nein, sagt Aleks, Sache von ein paar Minuten.

Ich sehe mir "Practical Deep Learning for Coders 2022” an. Man braucht für den Kurs bestimmte Hardware. Generell benötigt Machine Learning Grafikprozessoren wegen der höheren Rechenleistung, und aus der Einleitung zum Kurs weiß ich jetzt, dass die aktuell verfügbaren Tools Nvidia-Grafikprozessoren voraussetzen*. Den Zugang zu dieser Hardware soll man mieten. Das war vor sechs Jahren auch schon so, nur dass das Mieten der Rechenleistung bei Amazon Web Services eine komplizierte und teure Sache war.

* Ich hatte an dieser Stelle schon “Grafikkarten” geschrieben, dann kam es mir aber wieder so vor, als müsste ich meinen Sprachgebrauch renovieren. In meiner Vorstellung handelt es sich um eine Steckkarte, ungefähr 10 x 20 cm groß, die in ein PC-Gehäuse eingebaut wird. So war das, als ich meine Computer noch in Einzelteilen kaufte, aber das ist zwanzig Jahre her. Deshalb habe ich mich für das unverbindliche Wort “Grafikprozessoren” entschieden. Aber wenn ich nach nvidia gpu machine learning suche, sehe ich sperrige Dinge, die nicht weit von meiner Erinnerung an Grafikkarten entfernt sind. Die große Rechenleistung braucht auch große Kühlleistung, deshalb sind zwei Lüfter auf der ... naja, Karte. Die Ergebnisse der Bildersuche sind etwas uneindeutig, aber es kommt mir so vor, als enthielte das Rechenzentrum, dessen Leistung ich gleich nutzen werde, wahrscheinlich große Gehäuse, in denen große Grafikkarten drin sind, vom Format her immer noch ungefähr wie vor zwanzig Jahren. Nur viel schneller.

2018 brauchte man AWS schon nicht mehr für den fast.ai-Onlinekurs. Stattdessen konnte man sich die Arbeitsumgebung bei Paperspace einrichten, einem anderen Cloud-Anbieter. Die Anleitung von 2018 klingt so, als hätte meine Geduld wahrscheinlich auch dafür nicht gereicht.

In der Version von 2019 hat der Kurs auf Google Colab gesetzt. Das heißt, dass man Jupyter Notebooks auf Google-Servern laufen lassen kann und keine eigene Python-Installation braucht, nur einen Browser. Colab gab es 2017 noch nicht, es wurde erst ein paar Monate nach meinem Scheitern, im Herbst 2017, für die Öffentlichkeit freigegeben. Allerdings klingt die Anleitung von 2019 immer noch kompliziert.

2020 wirkt es schon schaffbarer.

Auch die aktuelle Version des Kurses basiert auf Colab. Man muss sich dafür einen Account bei Kaggle einrichten. Soweit ich es bisher verstehe, dient dieser Kaggle-Zugang dazu, die Sache kostenlos zu machen. Colab würde ansonsten Geld kosten, weniger als ich 2017 bezahlt habe, aber eben Geld. Oder vielleicht liegen auch die Jupyter Notebooks mit den Kurs-Übungen bei Kaggle, keine Ahnung, man braucht es eben. (Update: In Kapitel 2 des Kurses merke ich, dass es noch mal anders ist, man hätte sich zwischen Colab und Kaggle entscheiden können. Zusammengefasst: Ich verstehe es nicht.)

Ich lege mir einen Kaggle-Account an und betrachte das erste Python-Notebook des Kurses. Es beginnt mit einem Test, der nur überprüft, ob man überhaupt Rechenleistung bei Kaggle in Anspruch nehmen darf. Das geht nämlich erst, wenn man eine Telefonnummer eingetragen und einen Verifikationscode eingetragen hat, der an diese Telefonnummer verschickt wird. Aber das Problem ist Teil des Kursablaufs und deshalb genau an der Stelle erklärt, an der es auftritt. Es kostet mich fünf Minuten, die vor allem im Warten auf die Zustellung der SMS mit dem Code bestehen.

Danach geht es immer noch nicht. Beim Versuch, die ersten Zeilen Code laufen zu lassen, bekomme ich eine Fehlermeldung, die mir sagt, dass ich das Internet einschalten soll:

“STOP: No internet. Click ‘>|’ in top right and set ‘Internet’ switch to on.”

Ich betrachte lange alles, was mit “top right” gemeint sein könnte, aber da ist kein solcher Schalter. Schließlich google ich die Fehlermeldung. Andere haben das Problem auch schon gehabt und gelöst. Der Schalter sieht weder so aus wie in der Fehlermeldung angedeutet, noch befindet er sich oben rechts. Man muss ein paar Menüs ein- und ein anderes ausklappen, dann wird er unten rechts sichtbar.

Ich bin also im Internet und muss erst das Internet einschalten, damit ich Dinge im Internet machen kann.

Aleks meint, wenn ich ihm gestern dabei zugehört hätte, wie er eine Viertelstunde lang laut fluchte, hätte ich schon gewusst, wie es geht. Hatte ich aber nicht.

Nach dem Einschalten des Internets kann ich das erste Jupyter-Notebook des Kurses betrachten und selbst ausprobieren, ob es wohl schwer ist, Frösche von Katzen zu unterscheiden. Für die Lösung aller Startprobleme von 2017 habe ich zwei Wochen gebraucht. 2023 noch eine Viertelstunde, und ich bin zuversichtlich, dass man um 2025 direkt in den Kurs einsteigen können wird.

Rauf und Runter

Die Familie spielt ein Gesellschaftsspiel. Dabei kommt ein Smartphone zum Einsatz, auf dem die Spielteilnehmer Texte auffinden und lesen müssen. Aus irgendeinem Grund funktioniert das Spiel nicht.

Schließlich finden wir heraus, wieso: Die Tätigkeit “Text auf dem Smartphone nach oben schieben, damit man die Zeilen darunter lesen kann” wird von der Hälfte der Familie als “runterscrollen” bezeichnet, von der anderen als “hochscrollen”. Keiner der beiden Fraktionen ist jemals in den Sinn gekommen, dass man es auch anders herum sehen kann.

Als wir diesen Punkt geklärt haben, können wir spielen.