Fortschritte bei maschinellen Übersetzungen

Maschinelle Übersetzungen eignen sich meist nur dann, wenn ein Text grob verstanden werden soll. Sprachliche Feinheiten, die richtigen Wörter oder der Zusammenhang können aktuell nicht systematisch erfasst und übersetzt werden. Zwar ist sind dem deutschen Onlineübersetzer DeepL Fortschritte gelungen, aber einen menschlichen Übersetzer können die maschinengenerierten Texte nicht erreichen.

Maschinen lernen dazu

Um Übersetzungen besser zu machen, werden sie auf unterschiedliche Arten geschult. Mit Deliberation Networks hat Microsoft einen Überprüfungsmechanismus für Auto-Übersetzungen geschaffen: Nach der ersten, groben Sequenz wird in einem zweiten Durchgang das Ergebnis verfeinert und so verbessert. Genau wie also ein Mensch Sätze noch einmal liest und vielleicht anpasst, ist das nun auch bei maschinellen Übersetzungen möglich.

Während in den Anfangszeiten automatischer Übersetzungen Wort für Wort übersetzt wurden, können mittlerweile auch Phrasen und satzübergreifende Zusammenhänge erkannt werden. Microsoft selbst verkündete kürzlich einen „historischen Durchbruch“: News werden von der Maschine nun so gut und treffend übersetzt wie von einem Menschen. Das Sprachenpaar bei Microsoft war Chinesisch – Englisch, getestet  wurden die Fortschritte mit 2.000 Sätze aus unterschiedlichen chinesischen Nachrichtenquellen.

Anforderungen von Textsorten unterschiedlich

Gerade die Übersetzungen vom Englischen ins Chinesische und umgekehrt waren bislang problematisch. Gute maschinelle Übersetzungen anzufertigen schien lange ausgeschlossen, zu unterschiedlich seien die beiden Sprachen. Die Erfolge sind daher umso beachtlicher. Doch was bei Nachrichten in der Studie schon gut gelang, ist in anderen Textbereichen noch nicht absehbar.

Virtuelle Sprachassistenten als Dolmetscher

Nach wie vor dienen maschinelle Übersetzungen aber vor allem dem groben Verständnis. Auch auf Mobilgeräten sind sie daher auf dem Vormasch. Je nach Anbieter ist auch die Texterkennung auf Fotos möglich, sodass auch Straßen- oder Hinweisschilder in Echtzeit übersetzt werden können.

Amazon möchte mit Alexa noch weiter gehen und den Sprachassistenten zum Echtzeit-Dolmetscher machen. Bereits jetzt können einzelne Wörter und kurze Sätze in unterschiedliche Sprachen gedolmetscht werden.

Bixby, der virtuelle Samsung-Assistent, ist auf Deutsch noch nicht verfügbar, soll  aber schon Texte aus vielen Sprachen in Echtzeit übersetzen können. Und auch der Google Assistant in Kombination mit Pixel Buds dolmetscht zwar in Echtzeit in 40 Sprachen, hat hier aber noch große Probleme.

Nach wie vor ist also ein Ersatz von Mensch durch Maschine im Übersetzungsbereich nicht absehbar. In vielen Bereichen können maschinelle Übersetzungen helfen und auch gute Ergebnisse erzielen, doch werden sie nicht allen Anforderungen gerecht. Eine gute professionelle Übersetzung wird immer noch von Menschen gemacht.

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