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12.10.2016 - 

Künstliche Intelligenz

Automatisierte Übersetzungen - Möglichkeiten und Grenzen

Serena Tirinnanzi
Now we have the salad! Confusio linguarum, auf Deutsch die „babylonische Sprachverwirrung“, kennt jeder. Schließlich war es dieses Ereignis, das zur Entstehung einer ganzen Branche führte. Sprachbarrieren zu überwinden ist seit jeher eines der Grundbedürfnisse in der zwischenmenschlichen Kommunikation. Können Maschinen das besser als wir?
Eine maschinelle Übersetzung eignet sich nicht für alle Texte.
Eine maschinelle Übersetzung eignet sich nicht für alle Texte.
Foto: cybrain - Shutterstock.com

Übersetzer und Dolmetscher ermöglichen es, das zu verstehen, was anderssprachige Menschen sagen und schreiben. Der technologische Fortschritt und der Wunsch des Menschen, Prozesse jeglicher Art zu automatisieren, um profitabler, pragmatischer und schneller zu agieren, führt nun jedoch dazu, den menschlichen Prozess des Übersetzens und Dolmetschens durch künstliche Intelligenz (KI) zu ersetzen.

Wer träumt nicht davon: Morgen wird der Geschäftsbericht an die Aktionäre vorgestellt. Unzählige Seiten voller Fachbegriffe, Zahlen und endloser, verschachtelter Sätze wurden erst heute fertiggestellt. Und morgen schon muss alles auch auf Französisch vorliegen. Die Lösung: Eine durch Algorithmen der künstlichen Intelligenz in Minutenschnelle angefertigte, fehlerfreie maschinell erzeugte Übersetzung, die zudem Kosten und Zeit spart.

Maschinelle Übersetzung – Traum oder Wirklichkeit?

Die Entwicklung der automatisierten Übersetzung hat in den letzten 15 Jahren rasant zugekommen. Egal, in welche Richtung man auch blickt, die „Machine Translation“ hat unseren privaten und beruflichen Alltag erobert: Google Translate, Skype Translator oder Facebook Translate sind nur einige Beispiele.

Seit neuestem soll nicht nur das geschriebene, sondern auch das gesprochene Wort mittels maschineller Übersetzungsprogramme in fremde Sprachen übertragen werden – die Ära des automatisierten Dolmetschens hat begonnen und will sich am Markt etablieren: Das US-Unternehmen Waverly Labs erfand zu diesem Zweck einen kleinen In-Ohr-Kopfhörer namens „Pilot“. Er wird in der Ohrmuschel platziert und soll vollautomatisiert und in Echtzeit in verschiedenen Sprachen dolmetschen. Derzeit unterstützt das Tool die Sprachen Englisch, Spanisch, Französisch, Italienisch und andere romanische Sprachen.

Das hört sich für Laien selbstverständlich spannend an. Schließlich kann es nicht so schwer sein, ein Programm durch korrekte Konfiguration zwischen zwei Sprachen übersetzen zu lassen. Und auch das professionelle Interesse ist durchaus nachvollziehbar, wenn man sich die Zahlen zum weltweiten Übersetzungsmarkt vor Augen führt: Mit 37 Milliarden US-Dollar wurde das Umsatzvolumen des weltweiten Sprachdienstleistungsmarkts beziffert. Bis 2018 soll das Volumen auf 47 Milliarden US-Dollar ansteigen (Quelle: Common Sense Advisory).

Doch was können diese Dolmetscher- und Übersetzungsprogramme wirklich? Sind der „kleine Mann im Ohr“ oder das kostenlose Übersetzungstool tatsächlich in der Lage, für eine mühelose globale Verständigung zu sorgen?

Grenzen heutiger automatisierter Übersetzungs- und Dolmetschersoftware

Was bei der Faszination für automatisierte Übersetzungssoftware allzu oft vergessen wird, ist, dass Übersetzer und Dolmetscher nicht nur eine Eins-zu-Eins-Übersetzung von der einen in die andere Sprache vornehmen, sondern auch „zwischen den Zeilen“ übersetzen. Dazu gehören u.a. die Berücksichtigung kultureller und emotionaler Aspekte wie Humor, Zynismus oder Ironie. Übersetzer und Dolmetscher bauen mit ihrer komplexen sprachlichen Transferarbeit kulturelle und emotionale Brücken, und diese lassen sich nun mal nicht einfach „automatisieren“.

Automatisierte Übersetzungen mit System – regelbasiert oder statistisch

Die Gesetzmäßigkeiten, die hinter einer maschinellen Übersetzung stehen, sollen hier nur am Rande gestreift werden.

Bei der maschinellen Übersetzung wird im Allgemeinen zwischen regelbasierten und statistischen Systemen unterschieden. Erstere verarbeiten Sprache nach linguistischen Regeln: Wörter, Syntax und Grammatik eines Ausgangstextes werden analysiert, klassifiziert und in einem Baumdiagramm abgebildet. Nach der Analyse werden diese Elemente in eine zielsprachige Struktur überführt. Von dort aus wird der Zielsatz generiert. Der technische Aufwand, die natürliche Sprache eines Menschen auf digitale Weise exakt aufzuschlüsseln und in Algorithmen zu beschreiben, ist enorm.

Statistische Methoden sind heute stark verbreitet und weit entfernt von einer Analyse von Syntax, Grammatik und Wörtern. Hier geht es um Wahrscheinlichkeiten für Übersetzungen, die sprachenunabhängig berechnet werden. Muss man bei der regelbasierten Methode auch die Fremdsprache kennen, ist diese für das zweite System nicht relevant. Es dreht sich einzig und allein um Daten, um das Sammeln von Informationen und um Satz- und Wort-Alignierung sowie schließlich um Übersetzungswahrscheinlichkeiten und Sprachmodelle. Das System wird trainiert, sein „Wissen“ stetig ausgebaut.