AMPLEXOR feiert 30 Jahre DFKI und 30 Jahre Science Fiction für den Menschen

    Am vergangenen 17. Oktober feierten Forscher und Sponsoren gemeinsam mit Vertretern der Politik das runde Jubiläum in Berlin. Im Open House-Teil der Veranstaltung wurden den geladenen Gästen und Journalisten insgesamt 16 aktuelle KI-Projekte vorgestellt, so auch die in Zusammenarbeit zwischen AMPLEXOR und DFKI entwickelten neuronalen automatischen Übersetzungssysteme (nMT) für den Life Sciences-Bereich.

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    Dem Science Fiction-Autor und Philosophen Douglas Adams zufolge existiert irgendwo in den Weiten der Galaxis eine Spezies namens Babelfisch; klein genug, um ihn sich in den Gehörgang einzuführen, und mit der ganz und gar erstaunlichen Fähigkeit ausgestattet, dank telepathischer Dekodierung von Gehirnwellen für seinen Wirt jede Sprache des Universums zu übersetzen. 

    Wie absurd klingt das?

    Eigentlich… nicht sehr. Ein wenig vielleicht.

    Wir haben schon weit seltsamere Visionen aus den Lieblingsserien unserer Kindheit oder der unserer Eltern wahr werden sehen. Manchmal ganz spektakulär – manchmal aber auch fast unmerklich. Und sehr oft steckt hinter solchen wahr gewordenen Menschheitsträumen eine Technologie, die gemeinhin als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet wird.

    Seit nunmehr 30 Jahren hat sich das weltweit größte Institut seiner Art, das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), der Entwicklung von KI-Technologien für den Menschen verschrieben. Am vergangenen 17. Oktober feierten Forscher und Sponsoren gemeinsam mit Vertretern der Politik das runde Jubiläum in Berlin. Im Open House-Teil der Veranstaltung wurden den geladenen Gästen und Journalisten insgesamt 16 aktuelle KI-Projekte vorgestellt, so auch die in Zusammenarbeit zwischen AMPLEXOR und DFKI entwickelten neuronalen automatischen Übersetzungssysteme (nMT) für den Life Sciences-Bereich.

    Für mich eine tolle Gelegenheit, über 15 völlig andere AI-Anwendungsgebiete wie das Erlernen von Slacklining (ja, wirklich!) oder die medizinische Überwachung pflegebedürftiger Personen über in deren Kleidung verarbeitete Technik zu staunen. Aber auch und vor allem, um zusammen mit Dr. Raphael Rubino vom DFKI am gemeinsamen Ausstellerstand die vielen Fragen der Besucher zu Sprachtechnologie zu beantworten – und endlich einmal selbst Fragen an die Forscher zu stellen. Doch ehe ich dazu komme, stellt der Besucherandrang unsere Stimmbänder auf eine harte Probe.

    Die beeindruckenden Fortschritte der neuronalen Übersetzungstechnologie, insbesondere in den vergangenen 2-3 Jahren, haben sich nicht nur in Forscherkreisen herumgesprochen, sondern auch unter vielen Anwendern einen regelrechten Hype ausgelöst. So vieles scheint plötzlich machbar, alle Grenzen verschiebbar, die menschliche Kommunikation entschlüsselt. Sind wir nun kurz davor, uns den ultimativen Babelfisch ins Ohr zu stecken? Und wie kam es überhaupt zu diesem explosionsartigen Innovationsschub? Wenn man diese Fragen irgendwo los werden kann, dann hier und heute.

    „Einen Teil des Erfolges haben wir der Gaming-Industrie zu verdanken“, verrät Professor Dr. Stephan Busemann, der stellvertretende Leiter des Bereichs Sprachtechnologie am DFKI. Neben den heute zur Verfügung stehenden Mengen an Sprachdaten seien es vor allem die leistungsfähigen Grafikprozessoren, die den Forschern die Basis für neuronale Sprachdatenverarbeitung geliefert hätten. Die Theorie gab es demnach schon lange, nur fehlten die Möglichkeiten.

    Da liegt die Frage nahe, ob sich mit stetiger Weiterentwicklung der technischen Basis nicht in der näheren Zukunft auch die verbleibenden Probleme mit maschineller Übersetzung in den Griff bekommen ließen? Wie weit sind wir noch entfernt von der völlig autonom und perfekt zwischen Menschen verschiedener Sprachen übersetzenden Maschine, die die globale Kommunikation revolutioniert?

    Professor Busemann hört diese Frage sichtlich nicht zum ersten Mal: „Nur weil die diversen Erfolge der jüngsten Zeit auf ganz verschiedenen Anwendungsgebieten die Öffentlichkeit beeindrucken, bedeutet das noch nicht, dass das Thema der künstlichen Intelligenz nun gelöst ist“. KI-Anwendungen können und sollten, so seine Überzeugung, den Menschen in seinem Tun bestmöglich unterstützen – ohne ihn jedoch zu ersetzen.

    “Maschinelle Übersetzung wurde bereits in der Zeit des Kalten Krieges zum Forschungsthema“, pflichtet auch Dr. Rubino, bei. „Menschliche Sprache ist sehr kompliziert und sie verändert sich ständig. Übersetzen ist ein nicht-deterministischer Prozess. Ein- und derselbe Text in einer Sprache kann auf ganz verschiedene Arten korrekt übersetzt werden. Es gibt fast immer mehrere richtige Lösungen. Das macht technische Lösungen sehr schwierig.“

    Die Entwicklung maschineller Übersetzungssysteme zur Unterstützung professioneller Übersetzer birgt für den erfahrenen Computerlinguisten Rubino noch weitere Herausforderungen: „Übersetzer haben aufgrund ihres Fachwissens und ihrer Sprachkenntnisse ganz andere Anforderungen an ein System als Laien. Sie möchten ihre Produktivität erhöhen und können sich keinerlei Fehlübersetzungen leisten. Es reicht nicht, die Bedeutung mehr oder weniger rüberzubringen.“ So stand auch bei der Entwicklung der domänenspezifischen nMT-Systeme mit AMPLEXOR die fachsprachliche Präzision im Vordergrund. Während allgemeinsprachlich trainierte Systeme wie Google Translate, DeepL, Microsoft Translator oder Amazon Translate auf einer großen Bandbreite von Texten ordentliche Ergebnisse liefern, versagen sie nicht selten bei Fachtexten, bei denen Formulierungen und Wörter oft ganz andere Bedeutungen tragen als in der Alltagssprache.

    Zudem existieren gerade im medizinischen Bereich zahlreiche Vorgaben hinsichtlich der korrekten Benennung von Sachverhalten oder Gegenständen. Wörter wie selten, gelegentlich oder häufig sind nicht schwer zu übersetzen und werden wohl von den Wenigsten für Fachterminologie gehalten – auf dem Beipackzettel eines Medikaments, Abschnitt Nebenwirkungen, sind sie jedoch unmissverständlich und glasklar definiert und dürfen auch nicht durch ähnliche Adjektive ersetzt werden.

    Die von AMPLEXOR und DFKI entwickelten Systeme für den Life Sciences-Sektor sind grundlegend auf dieses Fachgebiet hin ausgerichtet. Bei den entsprechenden medizinischen Texten schlagen sie alle allgemeinsprachlichen Systeme aus dem Feld – selbst wenn diese Systeme zuvor mit denselben Trainingsdaten gefüttert wurden.

    „Trainingsdaten in ausreichender Menge und in hoher Qualität sind das A und O, um hochwertige Spezialsysteme wie das von AMPLEXOR aufzubauen“, bestätigt Dr. Rubino. Und trotzdem bleibt die maschinelle Übersetzung auf dem heutigen Stand der Technik ein – erstaunlich oft funktionierendes – statistisches Ratespiel mit mehr oder weniger ausgeprägter Fehlerquote.

    Professionelle Übersetzer als Mittler zwischen Kulturen müssen sich, wie auch in der Vergangenheit, auf neue Arbeitsweisen einstellen. Statt Texte von Grund auf zu übersetzen, bereiten sie bereits seit Jahren zunehmend maschinelle Inputs auf und bereinigen Fehler. Auf der anderen Seite wird jedoch ihre Kernkompetenz – die wirkliche Übertragung des Gesagten in den kulturellen Zusammenhang einer anderen Sprache – wieder stärker in den Vordergrund rücken. Denn in dieser Beziehung liegt, trotz aller Fortschritte, noch viel Arbeit vor den Computerlinguisten am DFKI und anderswo.

    Noch ist Zeit. Die Idee vom Babelfisch ist schließlich fast zehn Jahre älter als das DFKI.

    Photo Source: DFKI / Jörg Riethausen

    ➡ Lesen Sie diesen Artikel auf Englisch

     

    Veröffentlicht auf    Zuletzt aktualisiert am 01/07/2019

    #Traduction Automatique, #Traduction et Localisation

    Über den Autor

    Karina is Solution Manager Global Content Suite at Amplexor. She is based in Berlin, Germany.

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