Auch wenn die Übersetzung ein Beruf ist, der nicht ohne den Menschen auskommen kann, wurden in den letzten Jahren viele Tools und Technologien für die Übersetzungshilfe entwickelt. Mit der neuronalen Übersetzung hat die künstliche Intelligenz in dieser Branche Einzug gehalten. In diesem Artikel bieten wir Ihnen die Möglichkeit, die Entwicklung der Übersetzungstechnologien nachzuverfolgen, die heute unerlässlich ist, um Ihr Übersetzungsbudget zu optimieren, die Markteinführungszeit zu verkürzen und die Produktivität zu steigern.
1 – Von 100% Mensch zu den ersten Translation Memories
Die Übersetzung ist wahrscheinlich einer der ältesten Berufe der Welt. Vom alten Ägypten bis heute gab es immer Dolmetscher und Übersetzer, weil Menschen unterschiedlicher Sprachen immer miteinander kommunizieren mussten.
Ursprünglich konnte man allein mit menschlichem Wissen einen Text übersetzen. Die Übersetzungen wurden „von Hand“ von mehrsprachigen Menschen gemacht, die nur ihre grauen Zellen hatten, um den Inhalt eines Textes in einer fremden Sprache erfolgreich zu vermitteln. Ein Prozess, der in drei Schritten zusammengefasst werden kann:
- Zuerst muss der Mensch den Text zur Kenntnis nehmen und verstehen: Das ist die Phase des Verständnisses
- Dann muss er sich von den verwendeten Wörtern lösen und nur den Sinn und die Essenz des Textes bewahren: Das ist die Phase der Deverbalisierung
- Schließlich muss der Übersetzer den Text in der Zielsprache neu schreiben: Dies ist die Phase der Neuformulierung.
Ab dem 20. Jahrhundert konnten Übersetzer bei ihrer Arbeit auf Computertools zurückgreifen. Der erste Schritt war hier die Computer Assisted Translation (oder CAT). Mit diesen im Übersetzungsjargon CAT-Tools genannten Programmen können vor allem Texte automatisch segmentiert oder übersetzte Textsegmente für die Wiederverwendung bei anderen Aufgaben gespeichert werden. Das ist die Geburtsstunde des Translation Memory.
2 – Die ersten automatischen Übersetzungsprogramme und Google Translate haben keinen Erfolg
Erst Ende der 1950er Jahre begannen sich die Forscher für „Computer“-Übersetzungen zu interessieren. Wenn Sie mehr über die Anfänge der maschinellen Übersetzung erfahren wollen, könnte Sie diese Online-Veröffentlichung interessieren, das sich mit dem anfänglichen Interesse französischer Linguisten an diesem Thema befasst.
Mit der Einführung der Datenverarbeitung in den späten 90er Jahren scheint das Thema dann weiter an Bedeutung zu gewinnen. Die ersten maschinellen Übersetzungssysteme entstehen und basieren auf spezifischen Sprachregeln für jede Sprache. Das ist die regelbasierte maschinelle Übersetzung. Die Regeln sollen das Verhalten einer Sprache in Bezug auf Syntax, Grammatik oder Semantik beschreiben. Ein Satz auf zum Beispiel Französisch wird also auseinandergerissen und dann in einer Zielsprache gemäß den Regeln dieser Sprache wiedergegeben.
Das ist alles andere als perfekt, und führt manchmal zu sehr unwahrscheinlichen Übersetzungen… Unter „google translate fails“ finden Sie Tausende von mehr oder weniger lustigen Beispielen.
Danach entwickeln sich die maschinellen Übersetzungssysteme weiter und verwenden in zunehmendem Maße einen statistischen Ansatz. Das Prinzip besteht darin, dass die Übersetzung durch statistische Modelle mit zweisprachigem Korpus realisiert wird. Das ist die statistische maschinelle Übersetzung. Sie wird heute von den wichtigsten maschinellen Online-Übersetzungssystemen eingesetzt. Die Sofortübersetzung ist nach wie vor nur eine ungefähre Übersetzung, wird aber immer leistungsfähiger, und da sie einen Text nicht perfekt in die Zielsprache übersetzt, besteht der Vorteil darin, dass sie das grundlegende Verständnis ermöglicht.
3 – Die maschinelle Übersetzung 3.0: Cloud und Machine Learning
Heute ist der große Trend auf dem Gebiet der Übersetzung die Verbindung zwischen Mensch und Maschine. Die neuen Technologien haben ein Ziel: die Komplementarität zwischen menschlichen Übersetzern und Übersetzungstechnologien zu verbessern, um so mehr Effizienz (und weniger Sprachbarrieren!) zu erreichen.
Die Translation Memories werden in der Cloud gehostet. Textsegmente, die zuvor von Menschen übersetzt wurden, werden gespeichert, den Übersetzern automatisch in CAT-Tools vorgeschlagen und die Translation Memorys werden in Echtzeit (und möglicherweise von verschiedenen Übersetzern) ergänzt.
Außerdem ist die maschinelle Übersetzung eines der beliebtesten Forschungsthemen. Die Übersetzung ist in der Tat einer der Bereiche, in denen sich künstliche Intelligenz am besten einsetzen lässt. Die maschinellen Übersetzungssysteme werden im Laufe der Übersetzungen nach und nach ergänzt und können für bestimmte Bereiche oder Fachgebiete gezielt modelliert werden.
Die Entwicklung der Übersetzungstechnologien wirft daher zwei wichtige Fragen auf. Erstens: Bis zu welcher Präzision und Zuverlässigkeit können sich maschinelle Übersetzungssysteme entwickeln? Und ist zweitens der Beruf des Übersetzers durch den Einsatz von Übersetzungstechnologien gefährdet?
Tatsächlich gibt es keine wirkliche Feindschaft zwischen menschlichen Übersetzern und Übersetzungstechnologien: Beide ergänzen sich und Übersetzer haben gelernt, sich bei der Verbesserung ihrer Produktivität und der Qualität ihrer Arbeit auf effiziente Technologien zu verlassen. Dieses Hybrid-Modell wird immer beliebter (bei Übersetzern und den Firmen, die es verwenden), weil es die Produktivität steigert und dadurch die Kosten und Lieferzeiten von Übersetzungen verkürzt und gleichzeitig deren Konsistenz und Qualität garantiert.
Die ständige Verbesserung der künstlichen Intelligenz, die im Übersetzungsbereich eingesetzt wird, lässt einen großen Fortschritt und damit immer treffsicherere Übersetzungen erkennen.
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