Das Hochspielen der neuralen Maschinenübersetzung: “Es ist sehr einfach das gebrauchsfertige Google zu schlagen”

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Jeden Tag kommen neue Leute in unser Büro, wir haben uns schon daran gewöhnt. Aber wenn einer der Väter der Maschinenübersetzung durch die Tür hereinkommt, ist es Grund genug, um vor Schreck in die Luft zu springen.

Das ist passiert, als Professor Andy Way vom ADAPT Center der Dublin City University sich uns in Lissabon für die erste Episode von Understand with Unbabel anschloss.

Sehen Sie sich das nachfolgende Interview an:

Professor Andy Way arbeitet seit 1988 mit Maschinenübersetzung und ist einer der weltweit führenden Forscher auf diesem Gebiet. Aber wie er gerne betont, obwohl er lange genug an Maschinenübersetzung gearbeitet hat, um als einer der Väter bezeichnet zu werden, haben die Leute Maschinenübersetzungen gemacht, lange bevor er anfing.


Der Beginn der Maschinenübersetzung und die damit einhergehende Skepsis

Die Maschinenübersetzung hat im letzten Jahrzehnt viel an Fahrt aufgenommen, aber daran haben die Menschen schon seit sage und schreibe fast 60 Jahren gearbeitet. Damals im Jahr 1949, gemäß Professor Andy:

“Es gab einen berühmten Brief von Warren Weaver, der über die Möglichkeiten der Maschinenübersetzung spricht, dass wir einige der Dinge, die wir aus dem Krieg über das Kodieren und Dekodieren und Verschlüsseln geheimer Nachrichten gelernt haben, betrachten und versuchen können, dieselbe Art von Technologie zu benutzen, um menschliche Sprachen zu verarbeiten. “

So hat alles angefangen.

Die anfängliche Begeisterung dauerte jedoch nicht lange und wurde naturgemäß durch Skepsis ersetzt, nachdem ein berüchtigter Bericht im Wesentlichen vorhergesagt hatte, dass es keine Zukunft für die Maschinenübersetzung geben wird, aufgrund des Problems der Mehrdeutigkeit, die Maschinen niemals eindeutig machen können.

Wörter wie “Stift”, sei es als ein Schreibgerät oder als eine religiöse Einrichtung, wären für die Maschinenübersetzung eine große Herausforderung.

Trotz der Skepsis konnten die Forscher seither den Spieß umdrehen und die Maschinenübersetzung ist in den letzten Jahrzehnten zu einem der größten Technologietrends geworden, insbesondere die Neurale Maschinenübersetzung (NMÜ). So sehr, dass es das nächste große Ding zu sein scheint, über das jeder spricht.


Neurale Maschinenübersetzung: Wird sie die Menschen aus der Gleichung entfernen?

“Die neurale Maschinenübersetzung ist gekommen und es sieht wirklich so aus, als ob sie alles bisherige wegfegen wird. Sie wird schnell zum neusten Stand der Technik “.

Neurale Maschinenübersetzung ist wie ein Computersystem, das wie ein Gehirn agiert, indem es biologische neurale Netzwerke imitiert. Diese Art von System versorgt sich selbst mit Daten, um schrittweise zu lernen und folglich seine Übersetzung zu verbessern.

Das ist genau das System, das wir bei Unbabel verwenden und entwickeln. Aber, wird es die Menschen im Übersetzungsprozess ersetzen?

Trotz der großen Euphorie, so Professor Andy, “muss dieser Hype mit einiger Vorsicht behandelt werden”, weil es nicht alleine arbeiten kann, um eine präzise menschliche Übersetzung zu liefern.

Google hat in einer neuen Arbeit aus dem Jahre 2016 gesagt, dass sie sogar menschlicher Übersetzungsqualität sehr nahe kommen würden. “Sobald man das hört, fangen die Übersetzer schon an auszuflippen”, sagte Andy, und “das letzte, was Sie tun wollen, ist, die Übersetzer zu verstimmen”. Warum? Weil “der Mensch in der Schleife immer der wichtigste Teil dieser Übersetzungspipeline sein wird”.

Daher sind die Menschen ein entscheidender Teil der Gleichung und Professor Andy Way sagt uns warum:

“Die maschinelle Übersetzungsqualität ist oft sehr, sehr gut, manchmal irreführend gut. So kann die neurale Maschinenübersetzung sehr fließende Ergebnisse erzeugen, die nichts mit der eigentlichen Ausgangssprache zu tun haben. Es sind keine guten Übersetzungen, aber diese können sehr schwer sein für einen Menschen zu erkennen, wenn sie versuchen, das endgültige Dokument zu validieren, bevor es an einen Kunden geschickt wird. “

Damit neurale Maschinenübersetzung funktioniert “brauchen wir menschliche Übersetzungen, um sie in unsere Systeme einzugeben” und sie zu trainieren. Sobald das System die Daten empfängt, beginnt es, Muster zu lernen und bessere Übersetzungen zu erzeugen.

“Wenn wir für einen Moment daran denken würden, wo wir ohne Übersetzer wären, könnten wir nicht einmal anfangen”, sagt Andy. Das Geheimnis ist, dass man die Maschine “das machen lässt, was sie wirklich gut kann und dann die menschlichen Elemente den Feinschliff vornehmen lässt, um die Korrektur durchzuführen und die Quelldaten zu aktualisieren.”

Aber was ist mit Google und seiner menschlichen Übersetzungsqualität? “Ich sage meinen Schülern immer, dass Google kein Maschinenübersetzungsunternehmen ist”, antwortet Andy.

“Ich habe keine Angst mich gegen Google zu wenden, wenn ich mit potentiellen Kunden oder Industriepartnern spreche, denn in einem genau definierten Szenario, in dem wir angepasste Benutzerdaten haben, können wir immer einen Motor trainieren und die Erkenntnisse von den menschlichen Übersetzern zurückführen, um den Motor zu verbessern und mit Google kann man das nicht machen.”

In der Praxis, so Professor Andy Way, ist es tatsächlich “sehr einfach das gebrauchsfertige Google zu schlagen“.


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