Reicht Google für Übersetzungen aus?
In letzter Zeit werden die meisten Sätze, die wir in Google Übersetzer eingeben, so gut und sauber übersetzt, dass selbst wir manchmal staunen.
Aber wie ist das möglich?
Die Übersetzung, deren Geschichte so alt ist wie die Menschheit selbst, ist für Menschen ein Bedürfnis, um einander zu verstehen und verstanden zu werden. Dieses Bedürfnis hat sich durch alle Epochen hindurch erhalten, auch wenn sich die verwendeten Hilfsmittel je nach den Bedingungen der Zeit verändert haben. In jüngster Zeit haben technologische Entwicklungen viel zu den zeitgemäßen Hilfsmitteln beigetragen.
Heutige Übersetzer nutzen bei ihrer Arbeit zahlreiche technologische Entwicklungen. Für Übersetzer, die diese Entwicklungen nicht nutzen wollen und sie kategorisch ablehnen, ist es ohnehin nahezu unmöglich, in der Branche Fuß zu fassen. Aktuelle Entwicklungen zu verfolgen und sich ihnen nicht zu verschließen, sollte zu den wichtigsten Aufgaben eines Übersetzers gehören. Denn diese Übersetzungstools, die als Alternative zum Übersetzen von Hand oder durch mühsames Abtippen am Computer entstanden sind, sorgen dafür, dass der Prozess deutlich schneller, einfacher und erfolgreicher abläuft. Wenn wir uns jedoch vollständig auf diese Tools verlassen, ohne dass die menschliche Übersetzung im Vordergrund steht, können Nachteile wie Bedeutungsverwirrung, inkonsistente Terminologie und Qualitätsverluste entstehen. Der Grund dafür sind die maschinellen Übersetzungssysteme, die Übersetzungsmaschinen verwenden.
Die maschinelle Übersetzung wird seit dem Zweiten Weltkrieg ständig weiterentwickelt und erneuert. Früher beruhten diese Systeme darauf, der Maschine Grammatikregeln beizubringen, damit sie übersetzen konnte. Doch wie die meisten Sprachwissenschaftler sagen, ist Sprache kein bloßes Regelwerk – richtig ist, wie ein Muttersprachler seine Sprache verwendet. Deshalb waren diese Systeme weder langlebig noch besonders praktikabel. Auch wenn sich schon zuvor viele maschinelle Übersetzungssysteme entwickelt hatten, sprechen wir in diesem Beitrag über die aktuellen. Ab 1990 stellte Google auf das System der statistischen maschinellen Übersetzung um.
Bei der statistischen maschinellen Übersetzung werden Wortgruppen und Muster durch Eins-zu-eins-Zuordnung im System kodiert. Die Maschine bietet uns die statistisch am häufigsten gewählte Variante an. Je mehr Beispieltexte verwendet werden, desto bessere Übersetzungen lassen sich erzielen. Auf diese Weise erfolgt die Übersetzung. Dieses System, das darauf ausgelegt ist, für ein Wort die passendste Entsprechung zu finden, liefert jedoch nicht immer korrekte Ergebnisse. Die Ergebnisse der wortbasierten statistischen maschinellen Übersetzung ähnelten Sätzen, die unverändert aus dem Wörterbuch übernommen und ohne Endungen oder Präpositionen und ohne jede Anpassung zusammengesetzt wurden. Da sie wortbasiert ist, kann es außerdem bei der Übersetzung von Homonymen zu Problemen kommen. Dasselbe Wort kann in einem anderen Kontext eine andere Bedeutung haben, was natürlich zu unterschiedlichen Übersetzungen führt.
Wie Sie sich sicher erinnern, haben wir früher mit Google angefertigte Übersetzungen sozusagen belächelt und uns beschwert: „Was ist das denn für eine Übersetzung! Ich lese sie, verstehe aber gar nichts.“ Wie kommt es also, dass das System, über das wir noch vor Kurzem die Nase gerümpft haben, plötzlich so gute Ergebnisse liefert?
Seit 2015 ist eine neue Art der maschinellen Übersetzung hinzugekommen, die unser Bild von maschineller Übersetzung völlig verändert hat. Mit dieser neuen Art, die als neuronale maschinelle Übersetzung bezeichnet wird, sollten Übersetzungen fortan solider und zuverlässiger werden.
Die neuronale maschinelle Übersetzung gehört eigentlich ebenfalls zur statistischen Übersetzung, doch ihr Unterscheidungsmerkmal ist die Fähigkeit zum Deep Learning. Die neuronale Übersetzung arbeitet nach dem deduktiven Prinzip: Zuerst werden Sätze und danach Wörter mit gleicher Struktur und Bedeutung einander zugeordnet. Die Methoden der statistischen maschinellen Übersetzung arbeiteten stets mit Englisch als Hauptquelle. Bei der Übersetzung eines Sprachpaars ohne Englisch wurde der Text zunächst ins Englische und dann in die andere Sprache übertragen, was die Fehlerquote zusätzlich erhöhte. Die neuronale Übersetzung benötigt dagegen nur einen einzigen Decoder. Dadurch wurde erstmals eine direkte Übersetzung zwischen Sprachen möglich, für die es kein gemeinsames Wörterbuch gibt.
Wenn wir all diese Entwicklungen berücksichtigen, können wir uns darauf einigen, dass technologische Fortschritte unser Leben und unsere Arbeit erleichtern. Solange wir der Technologie nicht das Ruder überlassen, können auch wir Übersetzer wie alle anderen sehr erfolgreich von diesen Entwicklungen profitieren. Da die oberste Aufgabe von Übersetzern darin besteht, den Text klar und verständlich in die Zielsprache zu übertragen, ist die Nutzung von Google Übersetzer harmlos und eine Methode, die die Arbeit erheblich erleichtert – vorausgesetzt, das Ergebnis wird verständlich überarbeitet. Dennoch können wir nicht sagen, dass Google für Übersetzungen ausreicht. Wie schon immer gilt: Ganz gleich, wie gut die maschinelle Übersetzung ist, der Mensch wird stets gebraucht werden.
