Im Mythos vom Turm zu Babel beschlossen die Menschen, eine Turmstadt zu bauen, die den Himmel erreichen würde. Und dann erkannte der Schöpfer, dass nichts die Menschen mehr zurückhalten würde und sie ohne Grund an sich selbst denken würden. Dann schuf Gott verschiedene Sprachen, um die Menschen zu behindern und damit sie nicht mehr einfach zusammenarbeiten konnten. Dank der Technologie erleben wir heute eine beispiellose Verbundenheit. Wir leben jedoch immer noch im Schatten des Turms von Babel. Die Sprache bleibt ein Hindernis in Wirtschaft und Marketing. Trotz der Tatsache, dass technologische Geräte einfach und schnell eine Verbindung herstellen können, können Menschen aus verschiedenen Teilen der Welt dies häufig nicht.
Übersetzungsbüros versuchen mitzuhalten: Sie machen Präsentationen, Verträge, Outsourcing-Anweisungen und Anzeigen für alle. Einige Agenturen bieten auch sogenannte "Lokalisierung" an. Wenn ein Unternehmen beispielsweise in Quebec auf den Markt kommt, muss es in Quebec French und nicht in European French werben. Unternehmen können durch falsche Übersetzungen ernsthaft verletzt werden.
Die globalen Märkte warten, aber die Sprachübersetzung durch künstliche Intelligenz ist trotz der jüngsten Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Stimmungsanalyse noch nicht fertig. AI hat immer noch Probleme, Anfragen auch nur in einer Sprache zu verarbeiten, geschweige denn zu übersetzen. Im November 2016 hat Google seinem Übersetzer ein neuronales Netzwerk hinzugefügt. Aber einige ihrer Übersetzungen sind immer noch sozial und grammatikalisch seltsam. Warum?
„Zu Googles Gunsten hat das Unternehmen einige Verbesserungen eingeführt, die fast über Nacht vorgenommen wurden. Aber ich benutze sie nicht wirklich. Die Sprache ist schwer “, sagt Michael Houseman, leitender Wissenschaftler bei RapportBoost. AI und Dozent an der Singularity University.
Er erklärt, dass das ideale Szenario für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz feste Regeln und klare Kriterien für Erfolg oder Misserfolg wären. Schach ist ein offensichtliches Beispiel, und so ist es auch. Der Computer hat diese Spiele sehr schnell gemeistert, da die Regeln klar und präzise sind und die Anzahl der Züge begrenzt ist.
„Die Sprache ist fast genau das Gegenteil. Es gibt keine klaren und genauen Regeln. Ein Gespräch kann in unendlich viele verschiedene Richtungen gehen. Und natürlich benötigen Sie auch getaggte Daten. Sie müssen der Maschine mitteilen, was sie richtig macht und was nicht."
Hausman stellte fest, dass es grundsätzlich schwierig ist, Informationsetiketten in einer Sprache zu kennzeichnen. "Die beiden Übersetzer können sich nicht auf die Richtigkeit der Übersetzung einigen", sagt er. "Sprache ist der Wilde Westen in Bezug auf Daten."
Die Google-Technologie kann jetzt vollständige Sätze verstehen, ohne einzelne Wörter übersetzen zu müssen. Aber es treten immer noch Störungen auf. Jörg Mayfud, außerordentlicher Professor für spanische und lateinische Literatur an der Jacksonville University, erklärt, warum künstliche Intelligenz noch keine genauen Übersetzungen erhält:
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„Das Problem ist, dass es nicht ausreicht, den gesamten Vorschlag zu verstehen. So wie die Bedeutung eines einzelnen Wortes vom Rest des Satzes abhängt (meistens auf Englisch), hängt die Bedeutung eines Satzes vom Rest des Absatzes und des gesamten Textes ab, und die Bedeutung des Textes hängt von der Kultur, den Absichten des Sprechers und vielem mehr ab. Sarkasmus und Ironie zum Beispiel machen nur in einem breiten Kontext Sinn. Redewendungen können auch für die automatisierte Übersetzung problematisch sein."
"Google Translation ist ein großartiges Tool, wenn Sie es als Tool verwenden, ohne zu versuchen, menschliches Lernen oder Verstehen zu ersetzen", sagt er. „Vor ein paar Monaten habe ich bei Home Depot einen Bohrer gekauft und das Schild unter der Maschine gelesen: Sägemaschine. (Maschinensäge). Unten war die spanische Übersetzung von 'La máquina vió', was "Die Maschine hat es gesehen" bedeutet. "Saw" wurde nicht als Substantiv übersetzt, sondern als Vergangenheitsverb.
Dr. Mayfud warnt: „Wir müssen uns der Fragilität dieser Interpretation bewusst sein. Denn übersetzen heißt im Wesentlichen interpretieren, nicht nur eine Idee, sondern auch ein Gefühl. Menschliche Gefühle und Ideen, die nur Menschen verstehen können - und manchmal können sogar wir Menschen andere Menschen nicht verstehen."
Er merkte an, dass Kultur, Geschlecht und sogar Alter Hindernisse für dieses Verständnis schaffen können und eine übermäßige Abhängigkeit von Technologie zu unserem kulturellen und politischen Niedergang führt. Dr. Mayfud erwähnte, dass der argentinische Schriftsteller Julio Cortazar die Wörterbücher als „Friedhöfe“bezeichnete. Automatische Übersetzer könnten als "Zombies" bezeichnet werden.
Eric Cambria, ein KI-Akademiker und Professor an der Nanyang University of Technology in Singapur, konzentriert sich auf die Verarbeitung natürlicher Sprache, die das Herzstück von KI-gestützten Übersetzern ist. Wie Dr. Mayfood sieht er die Komplexität und die Risiken in dieser Richtung. "Es gibt so viele Dinge, die wir unbewusst tun, wenn wir Text lesen." Das Lesen erfordert viele unabhängige Aufgaben, die außerhalb der Möglichkeiten automatischer Übersetzer liegen.
„Das größte Problem bei der maschinellen Übersetzung besteht heute darin, dass wir dazu neigen, von der syntaktischen Form eines Satzes in der Eingabesprache zur syntaktischen Form dieses Satzes in der Zielsprache zu wechseln. Wir Menschen machen das nicht. Wir dekodieren zuerst die Bedeutung des Satzes in der Eingabesprache und kodieren dann diese Bedeutung in der Zielsprache."
Darüber hinaus sind mit diesen Transfers kulturelle Risiken verbunden. Dr. Ramesh Srinivasan, Direktor des Digital Culture Lab an der University of California in Los Angeles, sagt, dass neue Technologie-Tools manchmal die zugrunde liegenden Vorurteile widerspiegeln.
„Es sollte zwei Parameter geben, die bestimmen, wie wir‚ intelligente Systeme 'entwerfen. Eine davon sind die Werte und sozusagen die Vorurteile des Systembuilders. Die zweite ist die Welt, in der das System lernen wird. Wenn Sie KI-Systeme erstellen, die die Vorurteile Ihres Schöpfers und der ganzen Welt widerspiegeln, gibt es manchmal sehr beeindruckende Fehler. “
Dr. Srivanisan sagt, dass Übersetzungswerkzeuge transparent über Chancen und Grenzen sein müssen. "Sie sehen, die Idee, dass ein System Sprachen (die semantisch und syntaktisch sehr unterschiedlich sind) nehmen und kombinieren oder bis zu einem gewissen Grad verallgemeinern oder sogar ein Ganzes bilden kann, ist lächerlich."
Mary Cochran, Mitbegründerin von Launching Labs Marketing, sieht kommerzielles Wachstumspotenzial. Sie merkte an, dass Angebote in Online-Märkten wie Amazon theoretisch automatisch übersetzt und für Käufer in anderen Ländern optimiert werden könnten.
„Ich denke, wir haben im Moment sozusagen nur die Spitze des Eisbergs berührt, was KI mit Marketing anfangen kann. Und mit verbesserter Übersetzung und Globalisierung auf der ganzen Welt kann KI nicht anders, als zu einem explosiven Marktwachstum zu führen."
Ilya Khel
