Neuronale Maschinelle Übersetzung

Unsere heutige Lebensweise wird durch Künstliche Intelligenz (KI) verändert. Einer der Aspekte von KI, der nicht oft Erwähnung findet, aber uns trotzdem begeistert, ist, dass sie unsere Art des Kommunizierens verändert, sowohl innerhalb unserer eigenen Sprache als auch international. Kannst Du Dir vorstellen, die Welt zu bereisen oder an Geschäftverhandlungen mit Menschen am anderen Ende der Welt teilzunehmen, ohne eine gemeinsame Sprache zu sprechen? Kannst Du Dir vorstellen, ungeachtet der Sprache mit jedem in Echtzeit fließend zu kommunizieren, beispielsweise einfach nur durch Aufsetzen von Kophörern? Nun, die Technologie der Neuronalen Maschinellen Übersetzung ist da, um das möglich zu machen. In diesem Artikel geht es darum, über die neuesten Trends in der Maschinellen Übersetzung zu informieren sowie darüber, wie sie die Art der Kommunikation verändert haben. Nach dem Lesen des Texts wird man ein besseres Verständnis der Anwendung der Neuronalen Maschinellen Übersetzung in den verschiedenen Branchen haben und wissen, wie KI-gestützte Tools Business und Gesellschaft, wie wir sie kennen, verändern könnten.

Kommunikation ist zweifellos ein wesentlicher Teil der menschlichen Erfahrung. Und als ein solch wichtiger Aspekt des Lebens ist es nur natürlich, dass man ihn ausbaut und ihn angenehmer und effizienter macht, so dass jeder in die Lage versetzt wird, mit allen anderen zu kommunizieren, ungeachtet des Ortes und der Entfernung. Tatsächlich ist die Technologie und ihre Verbesserungen schon seit langem ein treibender Faktor dabei gewesen, Kommunikation einfacher und weitreichender zu gestalten. Prominente Beispiele sind Faxmaschinen und das Telefon. Allerdings vollbringen neuere Trends in der Technologie sogar größere Veränderungen in der Art und Weise, wie Menschen miteinander kommunizieren können. KI und verwandte Technologien haben Eingang in fast alle Branchen gefunden und Vorzüge beschert, die zu wertvoll sind, als dass man sie ignorieren könnte. Dies wirft die Frage auf: Wie wichtig ist die Rolle, die KI in der menschlichen Interkation spielt?

Um diese Frage zu beantworten, könntest Du Dir vielleicht die Frage stellen, wann es das letzte Mal war, als Du einen handschriftlichen Brief auf Papier geschrieben, landesweit versendet und auf eine Rückantwort gewartet hast. Höchstwahrscheinlich ist das schon lange her. Es gab mal eine Zeit, als die Optionen zum gegenseitigen Austausch von Informationen begrenzt waren. Doch wegen der großen Verbesserungen, die KI für die Kommunikation mit Anderen erreicht hat, sind heute ältere Formen der Kommunikation wie das Schreiben von Briefen im Begriff, schnell zu veralten. Diese Konnektivität hat die Kommunikation schneller, einfacher und bequemer gemacht und fordert jede Generation dazu auf, diese neuen Technologien besser zu beherrschen, um mit den neuen Kommunikationsformen Schritt zu halten. Die ältere Generation genießt die Mühelosigkeit, mit der sie E-Mails schreiben können, statt die guten alten Papierbriefe zu verfassen und zu verschicken. Zugleich treiben die neueren Generationen diese Technologien weiter voran, einfach weil sie in dieses technologische Zeitalter hineingeboren wurden und daher von Natur aus sehr technikorientiert sind. Die heutige Kommunikation erfolgt augenblicklich, was häufigere Kontakte ermöglicht — nicht nur zwischen der Familie, sondern für alle Menschen; alles, was Du und die Anderen benötigen, ist eine Internetverbindung. So einfach ist das. Heute haben wir die Möglichkeit, ganz einfach miteinander zu kommunizieren. Aber auch, wenn wir nun jederzeit mit jemandem sprechen können, der in einem anderen Teil der Welt lebt, gibt es immer noch etwas, das zwischen den Menschen und einer barrierefreien globalen Kommunikation stehen kann – die Sprache.

Die Globalisierung ist heute eine Tatsache. Die Welt rückt näher zusammen, was ein Kommunikationsproblem mit sich gebracht hat. Insofern es sowohl private als auch berufliche Situationen von Sprachbarrieren gibt, können leicht zugängliche Übersetzungen die Art und Weise verändern, wie Menschen persönliche Kommunikation erleben. Wenn Menschen alles und jeden überall verstehen könnten, dann wäre das etwa so, als wenn die ganze Welt die gleiche Sprachwährung benutzen würde. Was dies möglichen machen kann, ist die Neuronale Maschinelle Übersetzung (NMÜ).

Gestützt auf neuronaler Netzwerktechnologie, ist die Neuronale Maschinelle Übersetzung eine der am besten bewerteten Ansätze der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens. Wenn man sie richig einsetzt, ist sie Neuronale Maschinelle Übersetzung in der Lage, einige beeindruckende Ergebnisse zu liefern.

Der Traum, automatisch von einer Sprache in eine andere übersetzen zu können, ist mit der Erfindung der Neuronalen Maschinellen Übersetzung wahr geworden. Die Neuronale Maschinelle Übersetzung ist ein einzigartiger Ansatz der Maschinellen Übersetzung, der ein großes künstliches neuronales Netzwerk verwendet, um die Wahrscheinlichkeit einer Wortsequenz zu prognostizieren, wobei typischerweise ganze Sätze in einem einzelnen integrierten Modell modelliert werden. Es handelt sich im Grunde um eine Technik zur Übersetzung einer Sprache in eine andere, etwa vom Englischen ins Spanische..

Stell Dir vor, Du befindest Dich gerade in einem kleinen spanischen Dorf, in dem die Menschen kein Englisch verstehen. Trotzdem hast Du vor, mühelos mit den Einheimischen dort zu kommunizieren. In einem solchen Fall kannst Du Dir die Neuronale Maschinelle Übersetzung zunutze machen.

Was die Neuronale Maschinelle Übersetzung so beeindruckend macht, ist, dass sie jeweils ganze Sätze und nicht nur Satzteile übersetzt. Sie nutzt den Kontext eines Satzes, um die relevanteste und korrekte Übersetzung herauszufinden, welche sodann umgeordnet und angepasst wird, bis sie so nah wie möglich an einen grammatikalisch richtig sprechenden Menschen herankommt. Tatsächlich wirkt es so, als ob es Menschen sind, die übersetzen, was andere Menschen sagen. Doch wie ist all das möglich?

Systeme der Neuronalen Maschinellen Übersetzung setzen sich aus künstlichen Neuronen zusammen, die miteinander verbunden und in Schichten organisiert sind. Sie sind von biologischen neuronalen Netzen inspiriert und imstande, eigenständig aus den Daten, die sie jedes Mal empfangen, wenn jemand einen Text übersetzt, zu lernen.

Der eigentliche “Lernprozess” besteht darin, das Gewicht der künstlichen Neuronen zu modifizieren. Er wird bei jeder neuen Übersetzung wiederholt, um sie zu optimieren und so die Qualität der Folgeübersetzungen zu verbessern. NMÜ-Systeme arbeiten mit zweisprachigen Korpora von Ausgangs- und Zieldokumenten, die in der Vergangenheit übersetzt wurden. Die Übersetzung selbst erfolgt in drei Phasen.

Bei der ersten handelt es sich um die Analysephase, wenn die Wörter des Ausgangsdokuments als Sequenz von Vektoren kodiert werden, die die Bedeutungen der Wörter repräsentieren. Der Kontext wird für jedes einzelne Wort erzeugt, basierend auf der Relation zwischen dem Wort und dem Kontext des vorherigen Wortes. Anschließend wird unter Berücksichtigung dieses neuen Kontextes die korrekte Übersetzung für das Wort automatisch von allen möglichen Übersetzungen, die dieses Wort haben könnte, ausgewählt.

Wenn die Analyse beendet ist, wird der Satz durch enen zweiten Prozess, dem Dekodieren, in einer Repräsentation gleicher oder leicht verminderter Tiefe in die Zielsprache übertragen. Danach erfolgt im einem dritten Prozess – genannt “Generierung” – die Generierung des eigentlichen Zielsatzes aus dieser internen Repräsentation, also einer sinnvolle Wortsequenz in der Zielsprache umzuwandeln. Hierbei handelt es sich um die Geburtsstunde der Neuronalen Maschinellen Übersetzung – der Arbeit von Kalchbrenner und Blunsom sei Dank.

Maschinelle Übersetzung ist das Vermögen von Maschinen, automatische Übersetzungen von Text aus einer natürlichen Sprache in eine andere vorzunehmen. Die bahnbrechende Idee, mit Maschinen zu übersetzen, wurde durch Warren Weaver im Jahr 1949 eingeführt. Bis 1980 erfolgte das maschinelle Übersetzen über das Erlernen von Informationen über die Ausgangs- und Zielsprache, wobei Übersetzungen auf der Grundlage von Wörterbüchern und Grammtiken erzeugt wurden, was bekannt ist als Regelbasierte Maschinelle Übersetzung (RMÜ). Mit der Entwicklung der Statistik begannen statistische Modelle auf die Maschinelle Übersetzung angewendet zu werden, wodurch Übersetzungen auf Basis der Analyse von zweisprachigen Textkorpora generiert wurden. Dieses Verfahren ist heute bekannt als Statistische Maschinelle Übersetzung (SMÜ). Im Vergleich zur Regelbasierten Maschinellen Übersetzung erlangte die Statitische Maschinelle Übersetzung ein besseres Leistungsvermögen und dominierte daher den Bereich zwischen den 1980er- und 2000er-Jahren. Nur wenige Jahre später, im Jahr 2003, entwickelte eine Gruppe von Forschern der University of Montreal ein Sprachmodell auf der Grundlage von neuronalen Netzen, die das Problem der dünnbesetzten Daten traditioneller Modelle der Statistischen Maschinellen Übersetzung verbesserten. Ihre Arbeit legte die Grundlage für die künftige Verwendung neuronaler Netze zur Maschinellen Übersetzung.

Nur zehn Jahre später, im Jahr 2013, schlugen die Forscher Nal Kalchbrenner und Phil Blunsom das Konzept einer neuen durchgängigen Encoder-Decoder-Struktur für die bereits bekannte Maschinelle Übersetzung vor. Das Modell sollte einen bestimmten Quellentext in einen durchgehenden Vektor mit einem Convolutional Neural Network (CNN) konvertieren und anschließend das Rekurrente Neuronale Netz (Recurrent Neural Network, RNN) als Dekodierer verwenden, um den Zustandsvektor in die Zielsprache umzuwandeln. Hierbei handelt es sich um die Geburtsstunde der Neuronalen Maschinellen Übersetzung – der Arbeit von Kalchbrenner und Blunsom sei Dank.

Sprachbarrieren tangieren Geschäfte aller Art. Während die Welt dank technologischer Verbesserungen kleiner wird, begegnen Unternehmen Schwierigkeiten bei der Berücksichtigung der Bedürfnisse einer zunehmend internationalen Kundenbasis. Das Beauftragen von Übersetzern kann teuer sein, daher ist der Einsatz von Technologie zur Ausführung von Übersetzungsdiensten eine kostengünstige Option zur Steigerung des Verständnisses und der Förderung von Inklusivität.

Hier kommt die Neuronale Maschinelle Übersetzung ins Spiel. Die Neuronale Maschinelle Übersetzung stellt einen bedeutenden Durchbruch in der Sprachtechnologie dar, von dem manche glauben, dass er Wendepunkt in der Art und Weise sei, wie Geschäfte gemacht werden. Sie ist das, was Unternehmen (insbesondere kleine Unternehmen mit begrenzten Mitteln und Ressourcen) Zugang zu qualitativ hochwertigen, effizienten und kostengünstigen Übersetzungsdienstleistungen verschafft. So kann die Neuronale Maschinelle Übersetzung dazu beitragen, Menüs, Bedienungsanleitungen und Warnschilder zu erstellen und große Dokumente in mehreren Sprachen schneller und günstiger als menschliche Übersetzer oder in herkömlichen maschinellen Übersetzungsprozessen zu übersetzen, welche in Sachen Qualität immer noch einiges zu wünschen übrig lassen.

Von der Kommunikation mit Kunden und Investoren, die andere Sprachen sprechen, bis zur Übersetzung von Verträgen und Rechtsdokumenten: die Neuronale Maschinelle Übersetzung unterstützt Unternehmen in vielen verschiedenen Branchen dabei, mit der globalen Wirtschaft Schritt zu halten.

Was Unternehmen und Bereiche angeht, wo eine schnelle und effiziente Übersetzung wesentlich ist, können wir nicht die Reisebranche unberücksichtigt lassen, da sie eine der Branchen weltweit ist, in denen Mehrsprachigkeit eine Tatsache der Lebens ist. Möglicherweise möchten Reisevermittler Inhalte über verschiedene interessante Destinationen für ihre abfliegenden Reisenden zur Verfügung stellen oder Kontakt mit potenziellen ankommenden Reisenden in unterschiedlichen Ländern aufnehmen, um sie zu einem limitierten Sonderangebot einzuladen. Oder vielleicht zum Buchen eines Appartements oder Hotelzimmers, eines geführten Gruppenausflugs über das Wochenende, eines Events etc. – all dem liegt eine angemessene Kommunikation zugrunde, und in Verbindung mit Kommunikation steht Lokalisierung. Ohne eine effektive und effiziente Übersetzung wird das Kommunikationsniveau des Systems nicht zufriedenstellend sein. Aber mithilfe eines Übersetzungssystems, das ein neuronales Netz umfasst, ist es möglich, Kunden ein effektives Erlebnis auf globaler Ebene zu liefern.

Heutzutage geschieht fast alles online. Und für Reisedienstleister ist eine Online-Präsenz wesentlich. Sie ist die primäre Werbefläche sowie ein Kontaktpunkt für Vertrieb und Kundendienst. Die Verwaltung all des Online-Contents, inklusive aller ständigen Updates, sowie ihr Zugänglichmachen in der Sprache des Zielmarktes in nahezu Echtzeit ist ein Muss. Der konventionelle Ansatz der Lokalisierung wäre ein ausschließlich menschlicher Übersetzer, was häufig zeitaufwendig und sehr kostspielig ist. In einem schnelllebigen Sektor wie der Reisebranche ist Zeit jedoch äußerst wichtig, und das rechtzeitige Lokalisieren von Content, um ihn so bald wie möglich zur Verfügung zu stellen, ist wesentlich, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Auch wenn maschinengestützte Lösungen den menschlichen Lokalisierungsprozess unterstützen können, ist für manche Nutzungsfälle die maschinelle Übersetzungstechnologie vorzuziehen. So können zum Beispiel Live-Chat-Lösungen für einen mehrsprachigen Kundendienst und Vertrieb – ob als Bot oder mit menschlicher Unterstützung – zur Betreuung globaler Kunden durch Echtzeit-Maschinelle-Übersetzung befähigt werden. Und da Kommunikation das Herzstück der Reisebranche bildet, ist das Kommunizieren mit jedem Kunden bzw. potenziellem Kunden über unterschiedliche Kanäle von großer Bedeutung für jeden Dienstleister. Gleichwohl kann nicht nur der Live-Chat, sondern auch die Kundenbetreuung über das Telefon mihilfe der Neuronalen Maschinellen Übersetzung erfolgen, da es sehr kostspielig wäre, einen Vertreter für jede in Verbindung mit Kundenanfragen und -beschwerden abgedeckte Sprache zu beauftragen. Nichtsdestoweniger ist es entscheidend, Kunden in ihrer Mutersprache schnell, effizient und zu minimalen Kosten zu antworten, ohne die Qualität der Dienstleistung zu beeinträchtigen.

Dank der Neuronalen Maschinellen Übersetzung werden Datenbanken immer mehr Sprachen hinzugefügt. Und für Reiseagenturen, die in unterschiedlichen Teilen der Welt operieren, ebenso wie für ihre Kundenbetreuungsteams, kann die Reaktionszeit in fremden Sprachen nach Einführung der Neuronalen Maschinellen Übersetzung drastisch gesenkt werden. Infolgedessen werden die Telefonate bei zunehmender Nutzung einer Online-Wissensbasis reduziert, und die Kundenzufriedenheit ist höher. Es gibt immer noch Raum für Verbesserungen, aber die Neuronale Maschinelle Übersetzung hat große Fortschritte darin erzielt, die Kluft zwischen Menschen, Sprachen und Destinationen zu überbrücken. Und auch die Reisebranche kommt in den Genuss vieler der Vorzüge.

In Sachen Ausbildung und Bildung setzt eine effektive und relevante Kommunikation das Potenzial eines jeden Individuums frei. Die Neuronale Maschinelle Übersetzung kann von großem Nutzen sein bei der Personalisierung von Informationen und Kommunikation über eine e-Learning-Plattform. Das System könnte die Konversation ohne irgendwelche Barriere vereinfachen. Außerdem sind neue KI-Übersetzungstools großartig zum Selbststudium sowie zum Gebrauch als Unterrichtshilfen. Sie können sehr hilfreich sein beim Erlernen einer Fremdsprache. Sowohl Studierende als auch Fremdsprachlehrer können von KI-gestützten Tools profitieren, was ihre Bemühungen einfacher gestalten sollte. Die Anwendung von KI in der Fremdsprachenausbildung bietet Lernenden unmittelbare und hochgradig individualisierte Betreuung, was einen Grundstein für personalisiertes Lernen als einer der optimalen Standards der modernen Pädagogik darstellt. In dieser Hinsicht sind neuronale maschinelle Übersetzungen und andere KI-gestützte Tools wirklichen Lehrern etwas voraus, die einfach nicht in der Lage sind, ständig die Ergebnisse jedes einzelnen Schülers zu analysieren, sich an die individuellen Lernbedürfnisse anzupassen und Schülern in Sekundenschnelle ein fundiertes Feedback zu geben. KI-gestützte Tools sind hingegen imstande, enorme Datenmengen zum Lernfortschritt der Lernenden zu sammeln, ihre Lernkurven auf dieser Basis zu modellieren und den Lerninhalt entsprechend anzupassen. Zudem steigern sie den Fortschritt der Schüler durch die Funktionalität kleiner aufeinander aufbauender Schritte und unmittelbaren Feedbacks. Aus diesem Grund können unterschiedliche maschinelle Übersetzungstools von Lehrern als sehr effektive Unterstützung genutzt werden, insofern sie Lehrer von ermüdenden, energie- und zeitaufwendigen Tätigkeiten, die in den Lernprozess bei jeder Sprache eingebunden sind (wie Grammatik- und Ausspracheübungen), befreien können.

Um mit der heutigen wettbewerbsorientierten Welt mitzuhalten, muss man mit der Künstlichen Intelligenz mithalten. Überdies ist die Künstliche Intelligenz im Begriff, in das Alltagsleben integriert zu werden. Die Technologie ist so fortgeschritten, dass man in manchen Fällen nicht mal bemerkt, dass sie da ist. Das mag Dir Angst machen oder Dich faszinieren, in jedem Fall ist Künstliche Intelligenz lebensnaher als je zuvor – von Robotern an Deinem lokalen Flughafen bis zu Sicherheitssystemen in Deinem Lieblingsschönheitsalon. Das Thema Künstliche Intelligenz ist sehr umstritten. Tatsächlich hat jeder eine Meinung über Künstliche Intelligenz, aber am Ende geht es immer um gemischte Gefühle. Immer wieder wurde Künstliche Intelligenz in Frage gestellt. Die künftigen Möglichkeiten dieser Technologie werden oft mit dem Mythos der “Büchse der Pandora” in Verbindung gebracht. Immerzu wird gefragt, ob Künstliche Intelligenz bald in der Lage sein wird, Menschen vollständig zu ersetzen.

Selbstverständlich stimmt es, dass KI einige großartige Anwendungen in verschiedenen Bereichen des menschlichen Lebens hat. Doch da die Anwendungsbereiche von KI zunehmen, ist es nicht überraschend, dass man beginnt sich zu fragen, ob sie die Bedeutung menschlicher Fähigkeiten und Erfahrungen bei verschiedenen Aufgaben auslöschen wird.

Oben werden Beispiele dafür genannt, wie KI in einer Vielzahl von Branchen angewendet werden kann. Doch die Frage ist: Kann sie in allen Branchen eingesetzt werden? Zwar ist KI hilfreich, verbessert die Produktivität und ist im Vergleich zu Menschen in zahlreichen Fach- und Arbeitsbereichen kostengünstig, aber es gibt immer noch Gebiete, in denen Künstliche Intelligenz nicht so effektiv ist. Beispielhaft seien Personalmanager in bestimmten Organisationen oder Künstler genannt. Es gibt immer noch viele Bereiche, die ein großes Maß an menschlicher Interkation, menschlichem Mitgefühl, menschlicher Erfahrung und Kompetenz erfordern. Bestimmte Tätigkeiten, wie Schreiben und Redigieren, Grafikdesign etc. benötigen nach wie vor die menschliche Hand. Natürlich wird mit der Hilfe von KI-gestützten Systemen alles viel einfacher. Aber KI kann nicht vollständig alle Aufgaben übernehmen, zumindest noch nicht. Auch der akademische Bereich ist nicht von den KI-Automatisierungstrends ausgenommen. Aufgaben wie die Benotung von schriftlichen Arbeiten können dem KI-System übertragen werden, aber wenn es beispielsweise um Forschung geht, erfordert der Bereich immer noch menschlichen Einfluss und menschliche Präsenz. Wichtig zu beachten ist, dass trotz aller Fähigkeiten von Künstlicher Intelligenz es immer noch Menschen sind, die die Kontrolle haben. Und obgleich Künstliche Intelligenz dazu beiträgt, unsere Schwächen abzumildern und unsere Arbeit zu ergänzen, spiegelt die Technologie auch die Qualität menschlichen Inputs wider.