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Wie alles begann
Die ersten nennenswerten Überlegungen zur maschinellen Übersetzung (MT) gehen auf die späten 1940er-Jahre zurück. Damals wollte Warren Weaver, ein amerikanischer Wissenschaftler und Mathematiker, mithilfe seiner Kenntnisse über Kryptografie, Statistik und Sprachuniversalien einen Computer entwickeln, der menschliche Sprachen übersetzt. Weavers Arbeit ermöglichte 1954 das erste öffentliche Experiment zu maschineller Übersetzung, das von IBM durchgeführt wurde: Einige russische Sätze sollten ins Englische übersetzt werden, wobei ein begrenzter Wortschatz von 250 Wörtern und nur sechs in Programmcode umgewandelte grammatikalische Regeln verwendet wurden. Das grosse Medieninteresse an dem Experiment sorgte dafür, dass weitere Forschungen finanziert wurden. Trotz Zweifeln an der Glaubwürdigkeit der Übersetzung waren die Erwartungen gross. Man ging davon aus, dass es schon bald Computer geben würde, die die unterschiedlichsten Sprachen in kurzer Zeit übersetzen und die internationale Kommunikation somit erleichtern könnten.
Es sollte jedoch bis in die 1990er dauern, bis MT-Systeme in Handelsagenturen, Behörden und multinationalen Unternehmen ankamen – und mit ihnen Computerarbeitsplätze für Übersetzungen. Im Jahr 2006 folgte ein weiterer Meilenstein: Google Translate wurde ins Leben gerufen.
Einfach und benutzerfreundlich: Wie Google Translate MT massentauglich machte
Die erste Sprache, mit der Google Translate an den Start ging, war Arabisch. Heute ist Google Translate das beliebteste Online-Übersetzungstool und die meisten von uns werden die zweispaltige Benutzeroberfläche kennen. Wer einen Text in einer bestimmten Ausgangssprache in der linken Spalte eingibt, erhält mit einem einfachen Klick eine Übersetzung in der gewünschten Zielsprache.
Selbst nicht lateinische Schriften können mit Google Translate in das lateinische Alphabet umgewandelt werden. Und eine Smartphone-App gibt es auch: Sie bietet neben dem traditionellen Übersetzungstool die Möglichkeit, Wörter und Sätze einzusprechen, um Übersetzungen zu erhalten und sie anzuhören, sowie einen Konversationsmodus. Falls Sie Lieblingsübersetzungen haben, können Sie sie in der App speichern und wiederverwenden. Ausserdem besteht die Möglichkeit, Fotos von Nachrichten oder Texten zu machen, um sie übersetzen zu lassen. Die Qualität der von Google erstellten Übersetzungen lässt manchmal zu wünschen übrig, aber die wachsende Zahl der Nutzer*innen zeigt, dass eine latente Nachfrage besteht.
Und wie funktioniert Google Translate aus technischer Sicht? Das System basiert auf der «statistischen maschinellen Übersetzung», die mit Mustern innerhalb grosser Textkorpora arbeitet. Wenn wir eine Sprache lernen, konzentrieren wir uns normalerweise auf den Wortschatz und die grammatikalischen Regeln. Auch Computer können eine Sprache auf diese Weise erlernen, aber sprachliche Ausnahmen bilden dabei ein nicht zu unterschätzendes Hindernis. Aus diesem Grund lässt Google Computer Ausnahmen entdecken, indem es sie bereits übersetzte Texte wie Bücher, von Organisationen erstellte Dokumente, Websites, Gesetze und Artikel analysieren lässt. Die Computer scannen die Texte und suchen nach statistisch signifikanten Mustern zwischen den Originaltexten und den Übersetzungen, die höchstwahrscheinlich nicht zufällig auftreten. Wenn das System ein Muster findet, kann es in Zukunft für die Übersetzung ähnlicher Texte verwendet werden.
Google Translate und seine Liebesgeschichte …
Je mehr Daten für eine Sprache oder Sprachpaare zur Verfügung stehen, desto besser werden die Übersetzungen von Google Translate. Dr. Ashish Venugopal, Forscher und Entwickler bei Google Translate, hat eine lustige Geschichte, die das verdeutlicht. Als er versuchte, seine zukünftige Frau, deren Muttersprache Hindi ist, für sich zu gewinnen, fand er eine Website mit ins Englische übersetzten Hindi-Songs. Zwar konnte er die Sprache nicht, doch mit diesen Übersetzungen gelang es ihm, Standardsätze in Hindi zu formulieren – und so das Herz seiner Frau zu gewinnen.
… und warum es auch ums Essen geht
Das Ziel des statistischen Ansatzes ist es, ein Ergebnis zu erzeugen, das immer funktioniert (selbst wenn dieses fehlerhaft ist). Dr. Venugopal erklärt uns das Prinzip anhand eines weiteren Beispiels. Denken Sie an ein chinesisches Restaurant. Wir kennen zwar die grammatikalischen Regeln des Chinesischen nicht, aber wir kennen die deutsche Übersetzung des Gerichts «Rindfleisch süss-sauer». Mit deren Hilfe können wir die beiden entsprechenden chinesischen Wörter für «süss-sauer» und «Rindfleisch» identifizieren. Später lesen wir die deutsche Übersetzung eines anderen Gerichts, nämlich «Rindfleischsuppe» und erkennen das gleiche chinesische Wort für «Rindfleisch». Dann lesen wir «Hühnchensuppe» und können das chinesische Wort für «Hühnchen» extrahieren, wie wir es im vorherigen Schritt gelernt haben. Jetzt sollten wir in der Lage sein, den chinesischen Ausdruck für «Hühnchen süss-sauer» zu bestimmen, ohne auf die deutsche Übersetzung angewiesen zu sein. Die statistische maschinelle Übersetzung funktioniert mehr oder weniger auf diese Weise.
Wenn Sie jetzt hungrig sind und in Ihrem liebsten chinesischen Restaurant ein Abendessen bestellen wollen – probieren Sie es doch mal auf Chinesisch. Bei etwaigen Schwierigkeiten ziehen Sie einfach die maschinelle Übersetzung (oder Ihren Lieblings-Sprachdienstleister) zu Rate.
Bild: Pexels
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