Seit Jahrzehnten arbeitet die Menschheit an der Entwicklung von Übersetzungsmaschinen und mit jedem vergehenden Tag wird aus einer Science-Fiction-Hoffnung mehr und mehr Realität. Das Verständnis der Nuancen, die in der Sprache möglich sind, kann allerdings sogar die Menschen selbst vor Probleme stellen und von daher ist es nur zu offensichtlich, dass genau hier der Grund dafür zu suchen ist, warum Übersetzungsmaschinen einen bestimmten Entwicklungsstand bisher nicht überschreiten konnten.
FRÜHE GESCHICHTE
Seitdem ihnen das Potenzial eines solchen Gerätes erstmals bewusst wurde, haben Entwickler immer von Computern geträumt, die Sprache schnell verstehen und übersetzen können. Eines der wichtigsten Ergebnisse der Entwicklung und Verbesserung der Übersetzungstechnologie besteht darin, dass der Welt der Computer über mathematische und logische Funktionen hinaus der Zugang zu komplexeren Beziehungen zwischen Worten und Bedeutungen eröffnet wurde.
Die frühe Geschichte der maschinellen Übersetzung begann etwa in den 1950er Jahren. Warren Weaver von der Rockefeller-Stiftung begann maschinenbasierte Code-Entschlüsselung und die Verarbeitung der natürlichen Sprache zusammenzustellen, wodurch das Konzept der Computerübersetzung bereits 1949 vorangetrieben wurde. Weavers Grundgedanken können in seinem „Memorandum on Translation“ nachgelesen werden.
Faszinierend genug, dauerte es nicht lange, bis Projekte zur Computerübersetzung in Gang gesetzt wurden. Das Forscherteam, das das Georgetown-IBM-Experiment begründete, stellte bereits 1954 eine Maschine vor, die 250 Wörter aus dem Russischen ins Englische übersetzen konnte.
GEGENWÄRTIGE ENTWICKLUNGEN
Man dachte, dass die maschinelle Übersetzung bereits auf einem guten und schnellen Wege war, um eine große Anzahl von Problemen zu lösen, die die Kommunikationsbarrieren betreffen und viele Übersetzer begannen um ihren Arbeitsplatz zu fürchten. Doch die hohen Erwartungen erfüllten sich nicht, weil die subtilen Sprachnuancen über den Horizont des Computers hinausgingen.
In jeder beliebigen Sprache haben Worte oft mehrere Bedeutungen oder Konnotationen. Menschliche Gehirne sind einfach besser ausgestattet als ein Computer, wenn es um den Zugriff auf den komplexen Zusammenhang von Sinn und Syntax geht. 1964 gab das US Automatic Language Processing Advisory Committee (ALPAC) die Einschätzung ab, dass die maschinelle Übersetzung die Mühe oder die Ressourcen nicht wert sei, die man für seine Entwicklung benötige.
1970 BIS 1990
Nicht alle Länder wollten der Einschätzung des ALPAC folgen. In den 1970er Jahren entwickelte Kanada das METEO-System, das Wetterberichte aus dem Englischen ins Französische übersetzte. Es handelte sich um ein einfaches Programm, das 80.000 Wörter pro Tag übersetzen konnte. Das Programm war erfolgreich genug, um bis in die 2000er Jahre im Einsatz zu bleiben, bevor ein System-Update erforderlich wurde.
Das französische Textile-Institut benutzte eine Übersetzungsmaschine, um Zusammenfassungen französischer Texte ins Englische, Deutsche und Spanische umzuwandeln. Etwa zur selben Zeit nutzte Xerox ein eigenes System, um technische Handbücher zu übersetzen. Beide Systeme wurden bereits in den 1970er Jahren effektiv eingesetzt, doch insgesamt blieb die maschinelle Übersetzung ein nachrangiges Phänomen, das nur für technische Dokumente eingesetzt wurde.
In den achtziger Jahren stieg man tief in die Entwicklung der Translation-Memory-Technologie ein, mit der man begann, die Herausforderungen zu überwinden, die eine nuancierte verbale Kommunikation an maschinelle Übersetzungen stellte. Allerdings tappten auch diese Systeme in dieselben Fallen, als sie versuchten, Texte in eine andere Sprache zu übersetzen, ohne dabei Bedeutungsanteile zu verlieren.
DAS JAHR 2000
Im Bugwasser des Internetaufschwungs und der vielen Möglichkeiten, die das neue Medium bot, gewann Franz-Josef Och 2003 einen Geschwindigkeitswettbewerb für maschinelle Übersetzungen und wurde Leiter der Entwicklungssparte Übersetzung bei Google. 2012 gab das Unternehmen bekannt, dass sein firmeneigener Dienst Google Translate täglich so viel Textmaterial übersetzt, dass damit Tag für Tag eine Million Bücher gefüllt werden könnten.
Durch die Entwicklung von Sprache-to-Sprache-Übersetzungen für Mobiltelefone, die für die englische, japanische und chinesische Sprache funktionieren, hat sich auch Japan an die Spitze der revolutionären Entwicklung von Übersetzungsmaschinen gesetzt. Dies ist ein Ergebnis der Investition von Zeit und Geld in die Entwicklung von Computersystemen, die ein neuronales Netzwerk anstelle von speicherbasierten Funktionen modellieren.
Auch Google setzt mittlerweile solche Systeme ein und informierte die Öffentlichkeit im Jahr 2016, dass die Umsetzung eines neuronalen Netzwerk-Ansatzes die Klarheit von Google Translate verbessere und damit die bisher vorherrschenden plumpen und unbeholfenen Übersetzungen weitgehend der Vergangenheit angehören. Das Systen erhielt den Namen Google Neural Machine Translation (NMT). Die Programmierer hatten NMT beispielhaft das Übersetzen vom Englischen ins Portugiesische bzw. Spanische und umgekehrt beigebracht. NMT begann daraufhin selbstständig, portugiesische Texte ins Spanische zu übersetzen und umgekehrt – obwohl ihm diese Paarung gar nicht zugewiesen worden war.
ZUKÜNFTIGE BEMÜHUNGEN
Manche glaubten schon, die Zeit sei reif und Übersetzungsmaschinen seien endlich in der Lage, menschliche Übersetzer zu übertreffen. Im Jahr 2017 veranstalteten die Sejong Cyber University und die Internationale Koreanische Gesellschaft für Interpretation und Übersetzung einen Wettkampf zwischen vier Menschen und führenden Systemen für die maschinelle Übersetzung. Die Maschinen übersetzten den Text ohne Zweifel schneller als die Menschen, aber es gelang ihnen immer noch nicht mit dem menschlichen Geist zu konkurrieren, was die Genauigkeit der Übersetzung und das Erfassen sämtlicher Nuancen anging.
Viele Menschen träumen von der Schnelligkeit und der Leichtigkeit einer genauen, zuverlässigen maschinellen Übersetzung, die ihnen seit Beginn der 1950er Jahren versprochen wurde. Die phantastische Idee eines gemeinsamen Mediums für die weltweite Kommunikation hat noch einen weiten Weg vor sich. Die Entwicklung eines Computers, der eher wie ein Mensch denkt, wird aber die Tür zu einer Welt aufstoßen, in der mehr als einfache Kommunikation möglich ist. Die Technologie hat sich weit darüber hinaus entwickelt, den Computer nur zum Verarbeiten von Zahlen zu nutzen – sie bringt die Menschen der Welt mit jedem vergehenden Jahr näher und näher zusammen. Aber derzeit sollten Sie für wichtige Texte, auf die es Ihnen besonders ankommt, noch immer auf menschliche Übersetzer setzen.
