- Übersetzungs-Apps wie «Translator» von Microsoft oder «Google Translate» können live gesprochenen Text übersetzen
- Die Leistung der Übersetzungssoftware lässt sich in manchen Fällen kaum mehr von der eines menschlichen Übersetzers unterscheiden
- Hinter der Technologie steckt maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
- Grosse Firmen wie Google und Microsoft haben die Datenmengen und die Rechenleistung, die es für maschinelle Übersetzung braucht
Die Festtage nahen und damit die Gelegenheit, alte Freunde wieder zur treffen oder Familienmitglieder, die man schon lange nicht mehr gesehen hat. Und weil wir in einer globalisierten Welt leben, sprechen vielleicht nicht alle unsere Verwandte und Bekannte Deutsch. Früher blieb da oft nichts anderes übrig, als auf Englisch auszuweichen oder sich mit Händen und Füssen zu verständigen.
Heute nehmen uns Smartphone-Apps das Übersetzen ab. Zum Beispiel «Translator» (gratis für iOS, Android und Windows Phone). Der Dienst baut auf Microsofts cloudbasiertem Übersetzungsservice auf, den es auch für die Websuche Bing oder den Videochat Skype gibt. Die App fürs Smartphone hat jüngst ein wichtiges Update erfahren: Sie kann nun auch Gruppengespräche live übersetzen.
Das heisst: Wenn der französischsprachige Onkel an Weihnachten den originell geschmückten Tannenbaum lobt und die italienische Tante sich danach über die leckeren Zimtsterne freut, übersetzt «Translator» das auf der Stelle. Und wenn wir auf die Komplimente antworten, wird auch das für Onkel und Tante sofort in deren Muttersprache übersetzt.
In neun Sprachen (darunter Deutsch, Französisch, Italienisch, Englisch, Spanisch und Portugiesisch) funktioniert das mit gesprochener Ein- und Ausgabe, in über 50 weiteren geht es in Textform.
Kaum mehr von professionellen Übersetzern zu unterscheiden
Mit der Möglichkeit, auch Gruppengespräche zu übersetzen, hebt sich Microsofts «Translator» derzeit von anderen Übersetzungs-Apps ab. Doch was die Qualität der Computerübersetzung angeht, steht die Konkurrenz nicht hinten an. Die App «Google Translate» (gratis für iOS und Android) zum Beispiel liefert fast schon perfekte Resultate, die sich zum Teil nicht mehr von denen eines professionellen Übersetzers unterscheiden lassen.
Das zeigt das Beispiel des japanischen Professors Jun Rekimoto. Er nahm Ausschnitte aus «The Great Gatsby», liess sie von «Google Translate» ins Japanische übersetzen und verglich das Ergebnis mit der offiziellen Übersetzung durch den Schriftsteller Haruki Murakami. Trotz einiger Schwächen hält Rekimoto die Maschinenübersetzung insgesamt für die stimmigere.
Auch im umgekehrten Fall, als er den Ausschnitt eines Hemingway-Textes vom Japanischen ins Englische zurückübersetzte, liess sich nach Rekimotos Angaben das Ergebnis von Googles Übersetzungsdienst kaum von dem eines professionellen Übersetzers unterscheiden.
Wenn der Computer selber Sprachen lernt
Dass ausgerechnet Konzerne wie Google oder Microsoft bei der maschinellen Übersetzung ganz vorne mitmischen, ist kein Zufall. Denn für sie sind Übersetzungsdienste eine Möglichkeit, ihre Technologie im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zu testen und voranzutreiben.
Hinter den Übersetzungen stehen heute nicht mehr von Programmierern geschriebene Algorithmen wie früher, als die Computer einfach mit Wörterbüchern und den grammatikalischen Regeln einer Sprache gefüttert wurden. Heute bringen sich die Maschinen die Bedeutung von Wörtern und die Eigenheiten einer Sprache selber bei.
Microsoft und Google haben die Daten und die Rechenpower
Dabei kommen künstliche neuronale Netze zum Einsatz – Informationsknoten, die sich ungefähr an der Funktion menschlicher Hirnzellen orientieren und mit riesigen Datensätzen von bereits übersetzten Texten trainiert werden. Dabei lernen sie, wie die Wörter und Wendungen einer Sprache denen einer anderen Sprache entsprechen. Das gelingt heute schon so gut, dass sie ein Wort nicht mehr nur im Kontext von ein bis zwei Nachbarwörtern deuten können, sondern den Sinn ganzer Sätze erfassen.
Und Firmen wie Google und Microsoft haben nicht nur Zugriff auf die zu diesem Zweck nötigen grossen Datensätze. Sie verfügen auch über die nötige Rechenleistung, die es braucht, um mit den Unmengen von Daten umzugehen.
