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Maschinelle Übersetzungen

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Eignen sich maschinelle Übersetzungen für meine Texte?

Die kurze Antwort.

Der wesentliche Vorteil maschineller Übersetzungen ist offensichtlich: selbst große Textmengen können schnell und zu geringen Kosten übersetzt werden. In den meisten Fällen leidet allerdings die Qualität und Sicherheit der Texte. Ein Fachübersetzer kann zwar die Texte nachträglich überarbeiten und die gröbsten Fehler korrigieren. Aber eine gründliche Überarbeitung, die die Qualität der Übersetzung auf ein professionelles Niveau hebt, ist oft dermaßen aufwändig, dass der Preis- und Zeitvorteil verloren geht.

Auch wenn verschiedene Systeme unterschiedliche Stärken und Schwächen haben, allgemein gilt: sie kommen mit Ausgangstexten, die kaum Fachsprache benutzen, relativ gut klar. Weicht der Ausgangstext aber stark von der Alltagssprache ab, z.B. weil er unklar, terminologielastig oder besonders kreativ ist, können maschinelle Übersetzungen derzeit noch nicht überzeugen.

In der Praxis muss man daher stets den Nutzen der hohen Geschwindigkeit und des Textvolumen gegen die Einbußen bei der Qualität und Sicherheit abwägen.

Wir empfehlen: Setzen Sie maschinelle Übersetzungen nur ein, wenn

  1. Fachübersetzer das Projekt nicht umsetzen können, zum Beispiel aufgrund sehr knapper Deadlines und großer Textmengen, und
  2. Qualität und Inhalt der Texte nicht entscheidend sind.

Maschinelle Übersetzungen eignen sich deshalb eher zur Unterstützung und Optimierung der internen Kommunikation von international aufgestellten Unternehmen. Zu einem ähnlichen Ergebnis kommt auch eine Untersuchung durch die schweizerische Eidgenossenschaft.

Geht es aber um die Kommunikation mit Kunden und Lieferanten, lohnt sich ein professioneller Fachübersetzer fast immer. Schließlich stehen bei Werbetexten, technischen Dokumentationen, Rechtstexten, usw. das Ansehen des Unternehmens, die Sicherheit der Kunden und Mitarbeiter sowie die Rechtssicherheit auf dem Spiel. Der Wert einer Übersetzung geht daher weit über ihren Preis hinaus.

Maschinelle Übersetzung? Ja oder nein?

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Von der künstlichen Intelligenz zur maschinellen Übersetzung

Stärken. Schwächen. Anwendungsbereiche.

Das Versprechen der digitalen Wende ist groß. Sie ist „eine Voraussetzung für die langfristige Sicherung nachhaltigen Wohlstands und des sozialen Zusammenhalts in Deutschland, Europa und der Welt,“ schreibt die Bundesregierung. Aber jede Wende ist eben eine Veränderung und Veränderungen bringen Unsicherheit, auch weil jede neue Technologie nicht nur Chancen, sondern auch Gefahren in sich birgt. 

Ein wichtiger Teil dieser digitalen Wende ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz. Im Kern geht es darum, menschliche Denk- und Handlungsfähigkeiten auf Maschinen und Computer zu übertragen. Da diese aber sehr komplex sind, lassen sich entsprechende Algorithmen kaum mehr von Hand entwickeln. Stattdessen schreibt man einen Metacode, der Maschinen dazu in die Lage versetzt, selbstständig zu lernen und den nötigen Code für bestimmte Aufgaben zu erstellen.

Die Fähigkeit, sprachlich zu kommunizieren, ist einer dieser komplexen Fähigkeiten, die es zu simulieren gilt. Die langfristige Vision sind sicherlich Roboter, die eigenständig Gespräche führen können. Auch wenn die Entwicklung solcher Roboter natürlich ungleich viel komplizierter ist als die Entwicklung von Übersetzungsprogrammen, gibt es überraschende Parallelen in den Hürden, die es zu nehmen gilt. 

In diesem Ratgeber erklären wir einige dieser Parallelen ebenso wie die Stärken und Schwächen der neuesten Übersetzungstechnologien. So können Sie entscheiden, wann, wie und wo sich maschinelle Übersetzungen für Ihr Unternehmen lohnen. Selbstverständlich beantworten wir auch gern Ihre Fragen oder beraten Sie bei der Entwicklung einer Strategie. 

1. Der Turing-Test

Von Sprache, Intelligenz und Robotern.

Alan Turing gilt als einer der Gründerväter der Künstlichen Intelligenz. Bereits 1950 schlug er vor, eine Maschine eben dann als intelligent zu betrachten, wenn ihr Verhalten vom Verhalten anderer Menschen ununterscheidbar ist und sie deshalb von anderen Personen als menschlich eingestuft wird.

Erstaunlich ist: auch 70 Jahre später bestehen selbst die leistungsfähigsten Supercomputer den Test nicht einmal ansatzweise. Gelegentlich wird das Gegenteil behauptet. Zum Beispiel sorgte 2014 der Chatroboter Eugene Goostman für Aufsehen, da er angeblich 33% der Menschen in einem Chat davon überzeugte, menschlich zu sein. Der Informatiker Scott Aaronson entlarvte ihn allerdings auf amüsante Weise in wenigen Sätzen. Wie das?

Zum Beispiel fragte er, was größer sei, ein Schuhkarton oder der Mount Everest. Der Chatroboter antwortete: „Ich kann mich im Moment nicht entscheiden. Ich werde später noch einmal darüber nachdenken.“ Immerhin, die vermeintliche künstliche Intelligenz spricht in verstehbaren Sätzen. Die Form, die Syntax, die Grammatik ist also weniger das Problem, sondern der Inhalt. 

Wie kann es sein, dass eine künstliche Intelligenz eine so einfache Frage nicht beantworten kann? Weil Aaronson sie klug gewählt hat.

Die Chance, online einen Text zu finden, der die Größe von Schuhkartons und dem Mount Everest vergleicht, ist gering. Deshalb müsste der Chatroboter die Informationen aus verschiedenen Quellen auslesen und dann miteinander in Beziehung setzen. Für bestimmte Relationen wie „größer als“ könnte man natürlich einen Code schreiben, der angibt, wie zwei Werte miteinander in Bezug gesetzt werden sollen. Weit schwieriger wäre es, dies für alle Relationen zu tun, auf die man sich in einer Sprache beziehen kann, zumal viele Relationen nicht quantitativ sind.

Menschen gehen allerdings ganz anders vor. Wer würde schon die üblichen Ausmaße von Schuhkartons oder die genaue Höhe des Mount Everest recherchieren und berechnen, wo es doch reicht, sich einen typischen Karton und Berg vorzustellen? So sieht man unmittelbar vor dem inneren Auge, dass Kartons nun einmal kleiner sind als Berge. Das können wir aber nur, weil wir Erfahrungen mit der Welt sowie ein Vorstellungsvermögen haben. Beides fehlt Eugene Goostman.

Die Roboter kommen!

Spracherkennung, -erzeugung und -steuerung wurden in den letzten zwei Jahrzehnten rapide weiterentwickelt. Ob nun Alexa, Siri oder eben Eugene Goostman, einfache Befehle und Fragen werden oft sinnvoll befolgt und beantwortet. Aber selbst mit Sensoren bestückte Roboter wie Pepper oder Sophia, die ihre Umwelt wahrnehmen und mit ihr interagieren können, sind mehr als ernüchternd, sobald eine komplexere Kommunikation gefordert ist – es sei denn, die Antworten auf spezifische Fragen sind vorher einprogrammiert worden, wie im Falle von Sophia.

2. Sprachverstehen & Kommunikation

Von Kreativität, Intentionen und Inferenzen.

Und damit sind wir bereits beim ersten Problem für maschinelle Übersetzungen: alle Systeme, die gegenwärtig in der Übersetzungsbranche zum Einsatz kommen, basieren ausschließlich auf der Auswertung und Bearbeitung von Textdaten. Ohne einen Bezug zur und einer Interaktion mit der Welt können Wörter und Sätze aber nicht verstanden werden.

Daraus ergeben sich prinzielle Grenzen der Leistungsfähigkeit, die etwa in der Robotik nicht gegeben sind, eben weil dort auch visuelle oder allgemein kontextuelle Informationen mit einbezogen werden können. Übersetzungsprogramme können lediglich emulieren, wie reale Personen Zeichenketten verändern. Das funktioniert aber nur dort gut, wo diese Manipulation von Zeichenketten relativ einheitlich ist, zum Beispiel bei Gesetzestexten, die strenge Vorgaben einhalten müssen.

Schwierig wird es überall dort, wo der Kontext die Bedeutung des Geschriebenen oder Gesagten festlegt, zum Beispiel bei

  • kreativen Texten, die stark mit kulturellen Assoziationen arbeiten,
  • literarischen Texten, die mit Doppeldeutigkeiten spielen,
  • unklaren oder schlecht geschriebenen Texten, die nur dann gut interpretiert oder übersetzt werden können, wenn man Annahmen zur Intention des Autors macht.

Gerade der kreative Aspekt von Sprache darf nicht unterschätzt werden. Wenn wir anderen zuhören, füllen wir automatisch und kontinuierlich Lücken. Wir fügen Informationen hinzu, die nicht ausdrücklich genannt sind. Der amerikanische Philosoph John Searle demonstrierte dies eindrucksvoll anhand folgender Geschichte:

„Ein Mann ging in ein Restaurant und bestellte einen Hamburger. Als der Hamburger serviert wurde, war er völlig verbrutzelt, und der Mann stürmte ärgerlich aus dem Restaurant, ohne für den Hamburger zu zahlen und ein Trinkgeld zu geben.“

Frage: Hat der Mann den Hamburger gegessen? Jedes Kind weiß: Nein! Aber für gegenwärtige künstliche Intelligenzen sind solche Fragen beinahe unüberwindbar schwierig. Denn um die Lücken zu füllen, müssen wir auf Wissen zurückgreifen, dass im Text selbst nicht codiert ist, und Fähigkeiten einsetzen, über die Maschinen derzeit nicht verfügen.

Imagination, Weltwissen, kulturelles Wissen, Hypothesenbildung zur Sprecherintention, Inferenzen: selbst in der Robotik steckt die Entwicklung ähnlicher Fähigkeiten noch in den Kinderschuhen, bei Übersetzungstechnologien sind sie ferne Zukunftsmusik.

3. Evolutionäre Algorithmen

Von Domains, Freiheit und Sprache.

In Arbeit. Schauen Sie bitte nächste Woche noch einmal vorbei.

4. Maschinelle Übersetzungen

Möglich. Aber nicht immer empfehlenswert.

In Arbeit. Schauen Sie bitte nächste Woche noch einmal vorbei.

5. Literatur

Für Wissbegierige.

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