Wie Computer die menschliche Sprache übersetzen – Ioannis Papachimonas

Die ganze Lektion unter: http://ed.ted.com/lessons/how-computers-translate-human-language-ioannis-papachimonas

Ist ein Universalübersetzer in der Realität möglich? Wir haben bereits viele Programme, die behaupten, ein Wort, einen Satz oder ein ganzes Buch von einer Sprache in fast jede andere zu übersetzen. Die Wirklichkeit ist allerdings ein bisschen komplizierter. Ioannis Papachimonas stellt dar, wie diese maschinellen Übersetzer funktionieren und erklärt, warum sie häufig ein wenig durcheinanderkommen.

Lektion von Ioannis Papachimonas, Animation von NOWAY Video Club.

Wie kommt es, dass so viele
intergalaktische Arten

in Film und Fernsehen zufällig
perfekt Englisch sprechen?

Kurz gesagt: Niemand will
einer Raumschiffcrew dabei zusehen,

wie sie jahrelang
ein Alienwörterbuch erstellt.

Aber um konsistent zu bleiben,

haben die Schöpfer von Star Trek
und anderen Science-Fiction-Welten

das Konzept eines
Universalübersetzers eingeführt,

ein tragbares Gerät, das sofort
jede Sprache übersetzen kann.

Ist ein Universalübersetzer aber
auch im echten Leben möglich?

Wir haben schon jetzt viele Programme,
die behaupten, genau das zu tun,

ein Wort, einen Satz, oder
ein gesamtes Buch aus einer Sprache

in fast jede andere zu übersetzen,

sei es nun modernes Englisch
oder antikes Sanskrit.

Wäre Übersetzung nur eine Frage

des Nachschlagens von Wörtern,

würden diese Programme
Menschen locker übertreffen.

Die Realität ist aber etwas komplizierter.

Ein regelbasiertes Übersetzungsprogramm
verwendet eine lexikalische Datenbank,

die alle Wörter enthält,
die in einem Wörterbuch stehen,

sowie alle grammatikalischen Formen,
die sie annehmen können,

und Regeln zum Erkennen sprachlicher
Grundelemente der Eingabesprache.

Für einen scheinbar einfachen Satz
wie "Die Kinder essen die Muffins",

zerlegt das Programm zuerst seine Syntax
oder grammatikalische Struktur,

indem es die Kinder
als Subjekt identifiziert,

und den Rest des Satzes als Prädikat,

das aus dem Verb "essen",

und dem direkten Objekt
"die Muffins" besteht.

Es muss dann die englische
Morphologie erkennen,

oder wie Sprache in seine kleinsten
bedeutungstragenden Einheiten

zerlegt werden kann,

wie z. B. das Wort Muffin

und das Suffix "s",
das den Plural kennzeichnet.

Zu guter Letzt muss es
die Semantik verstehen:

was die verschiedenen
Teile des Satzes tatsächlich bedeuten.

Um diesen Satz richtig zu übersetzen,

würde das Programm
für jedes Element in der Zielsprache

auf einen anderen Wortschatz
und ein anderes Regelwerk verweisen.

Aber hier wird es knifflig.

Die Syntax mancher Sprachen lässt es zu,

dass Wörter in beliebiger Reihenfolge
angeordnet werden können,

während das in anderen dazu führen würde,
dass der Muffin das Kind isst.

Auch Morphologie kann
ein Problem darstellen.

Slowenisch unterscheidet
mithilfe eines Dualsuffixes

zwischen zwei, drei oder mehr Kindern,
was es in vielen Sprachen nicht gibt.

Russisch hat keine bestimmten Artikel
wodurch man sich vielleicht fragt,

ob die Kinder bestimmte Muffins essen

oder einfach nur Muffins im Allgemeinen.

Sogar bei korrekter Semantik

könnte das Programm
die Feinheiten übersehen,

also ob die Kinder die Muffins
"mangiano" oder "divorano".

Eine andere Methode ist die
statistische maschinelle Übersetzung,

die eine Datenbank von Büchern,
Artikeln und Dokumenten überprüft,

die schon von Menschen übersetzt wurden.

Indem sie Treffer zwischen der Quelle
und dem übersetzten Text findet,

die vermutlich nicht zufällig auftreten,

kann das Programm übereinstimmende
Phrasen und Muster erkennen

und sie für zukünftige
Übersetzungen verwenden.

Jedoch hängt die Qualität
dieser Art von Übersetzungen

von der Größe der
ursprünglichen Datenbank

und der Verfügbarkeit von Beispielen
in bestimmten Sprachen

oder Schreibstilen ab.

Die Schwierigkeiten, die Computer
mit Ausnahmen, Unregelmäßigkeiten

und Bedeutungsnuancen haben,
die Menschen intuitiv erfassen,

lässt einige Forscher glauben,
dass unser Sprachverständnis

ein einzigartiges Erzeugnis unserer
biologischen Hirnstrukturen ist.

Eigentlich ist nämlich der
berühmteste fiktive Universalübersetzer,

der Babelfisch aus
"Per Anhalter durch die Galaxis",

gar keine Maschine,
sondern eine kleine Kreatur,

die die Hirnströme und
Nervensignale von fühlenden Arten

durch eine Form von Telepathie übersetzt.

Fürs Erste erzielt das Sprachenlernen
auf altmodische Art bessere Ergebnisse

als jedes, momentan
verfügbare Computerprogramm.

Aber das ist keine leichte Aufgabe,

und die schiere Anzahl
an Sprachen in der Welt

sowie die zunehmende Interaktion
zwischen den Menschen, die sie sprechen,

werden die automatische Übersetzung
zu weiteren Fortschritten anspornen.

Wenn wir einmal auf intergalaktische
Lebensformen treffen,

können wir vielleicht mit ihnen durch
ein winziges Ding kommunizieren,

oder wir müssen am Ende doch noch
dieses Wörterbuch erstellen.