Wie künstliche Intelligenz die Sprachbarriere durchbricht

Im Zeitalter zunehmender Globalisierung versuchen mehr Unternehmen denn je, Sprachbarrieren zu überwinden, um Expansionsbestrebungen zu unterstützen. Kultur- und Sprachbarrieren können schwierig zu nehmen sein, vor allem, weil sie jeden Aspekt der Unternehmenskommunikation betreffen – angefangen bei der B2B-Kommunikation bis hin zu Kundendienstteams, die Anfragen aus allen Teilen der Welt erhalten. 

Dank künstlicher Intelligenz verändert sich die Art und Weise, wie Unternehmen auf der Weltbühne agieren. Heutzutage können die führenden KI-basierten Lösungen dazu beitragen, zeitaufwändige Übersetzungen und Lokalisierungen zu automatisieren und gleichzeitig die alltägliche Kommunikation zu vereinfachen. 

Künstliche Intelligenz und Sprachübersetzung

In der heutigen Zeit wird es für internationale Unternehmen immer einfacherer, Sprachbarrieren zu überwinden. KI erledigt inzwischen komplizierte Aufgaben, die früher allein von menschlichen Linguisten und Linguistinnen bewältigt wurden. Maschinelles Lernen, eine spezielle Art von KI, ermöglicht es Computern nun, fundiertere Entscheidungen zu treffen und Prinzipien des Selbstlernens auf diese Entscheidungen anzuwenden. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, was KI-Übersetzung ist, dann sollten Sie diesen Artikel lesen.

KI-Maschinen werden in vielen Branchen eingesetzt, darunter im Finanzsektor für Prognosen und im Einzelhandel für Vertriebs- und Marketingzwecke. KI und maschinelles Lernen liefern bislang nicht verfügbare Erkenntnisse und sind in der Lage, Anfragen in nahezu jeder Sprache simultan zu beantworten. 

Dank der Fortschritte im maschinellen Lernen kann KI inzwischen auch präzisere Antworten auf Suchanfragen bieten. Zu den Beispielen für Sprachbarrieren, die in der Vergangenheit zu Problemen bei der Suche führten, zählt die Verwendung von falsch geschriebenen Begriffen durch nicht-englische Muttersprachler. Heutzutage ist KI unglaublich gut darin, Absichten und Kontext zu erkennen. Mit anderen Worten: Ein falsch geschriebener Suchbegriff verhindert nicht, dass Benutzer und Benutzerinnen dorthin gelangt, wo sie hin wollen. 

Menschliche Linguisten und Linguistinnen kommt dennoch eine führende Aufgabe zu.

Zwar entwickelt sich KI zwar schnell weiter, benötigt aber immer noch menschliche Hilfe. KI-Übersetzungssysteme sind auf menschliche Benutzer angewiesen, um ihnen eine kontextbezogene Bedeutung zu geben und natürliche Sprache sowie neue Vokabeln zu vermitteln. Dies wird oft als KI-Enablement bezeichnet. 

Je mehr ein KI-gestütztes Übersetzungssystem verwendet wird, desto besser wird es darin, Texte von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Wenn ein falsches Wort vorgeschlagen wird und eine Änderung erfolgt, wird diese Korrektur zu späteren Referenzzwecken gespeichert. Dies erleichtert die Automatisierung von Übersetzungen, ohne dass dabei zu viele Nuancen und Kontexte verloren gehen.  

KI beseitigt mehr Sprachbarrieren, als man denkt

Es gibt weltweit mehr als 7.000 gesprochene Sprachen. Obwohl es sich bei 3.000 dieser Sprachen um so genannte ressourcenarme handelt, die nur in Lautform existieren, haben alle anderen ihre eigenen Schreibsysteme. 

Obwohl diese kodifizierten Sprachen theoretisch viel einfacher zu übersetzen sind, kann die automatische Übersetzung auf die meisten von ihnen nicht ohne weiteres angewendet werden. Google Translate und Microsoft Translator unterstützen jeweils etwa 100 Sprachen, während DeepL für Übersetzungen in etwa 30 Sprachen zur Verfügung steht. 

Während gängige Sprachenpaare wie Englisch und Spanisch weithin unterstützt werden, gilt dies nicht für ressourcenarme Sprachen. Durch KI wird jedoch die Überbrückung der Sprachlücke zwischen häufig gesprochenen und ressourcenarmen Sprachen zu einer äußerst realen Möglichkeit. 

Was versteht man unter natürlicher Sprachverarbeitung?

Ein Schlüsselelement von KI und maschinellem Lernen ist die Verarbeitung natürlicher Sprachen (NLP). Kurz gesagt, ermöglicht es Übersetzungsmaschinen, Sprachen genauer zu verstehen. NLP ist der Grund dafür, dass maschinelle Übersetzung überhaupt möglich. Es kann einfache Aufgaben ausführen, wie das Überprüfen von übersetzten Texten auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Ferner ist es in der Lage, einige Nuancen menschlicher Sprachen – beispielsweise Empfindungen und emotionale Bedeutung – zu verstehen. 

NLP verwendet erweiterte Algorithmen, um nicht nur Rohtext zu übersetzen, sondern auch Zweck und Absicht vorherzusagen. Darüber hinaus kann es Vorschläge und Einblicke sowie grundlegende Text-zu-Text-Übersetzungen liefern. 

Derzeit müssen menschliche Linguisten und Linguistinnen die von NLP gelieferten Übersetzungen noch verfeinern, doch ist es insgesamt ein sich schnell entwickelnden Bereich, der bereits jetzt zur Automatisierung und dadurch zu einem schnellen Übersetzungsprozess beitragen kann. 

Was ist neuronale Netzwerktechnologie?

Die fortschrittlichste KI verwendet zur Unterstützung von Übersetzungen neuronale Netzwerktechnologie. Neuronale Netzwerktechnologie kann menschliche Denkprozesse imitieren und es der KI erleichtern, die kontextbezogene Bedeutung von Sätzen und einzelnen Wörtern zu verstehen. 

Eigentlich handelt es sich dabei um ein ziemlich einfaches Konzept. Die große Hürde besteht darin, die Datenmenge, die ein neuronales Netzwerk benötigt, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern, zu minimieren. 

Wie sich neuronale Netzwerke weiterentwickeln, um Sprachbarriere zu überwinden

Moderne neuronale Netzwerke können geschult werden, um grundlegende Satzstrukturen und allgemeine Sprachmerkmale zu erkennen und zu verstehen. Dies ermöglicht Linguisten und Linguistinnen auch den Zugriff auf ressourcenarme Sprachen. Sobald neuronale Netzwerke im Vorfeld geschult werden, kann man sie zur Bereitstellung automatisierter Übersetzungen sich selbst überlassen, ohne dass zweisprachige Daten eingegeben werden müssen. 

Maschinelle Übersetzung ist datenintensiv

Ein Mensch benötigt nur einen Bruchteil der Rohdaten, die eine maschinelle Engine braucht, um eine neue Sprache zu erlernen. Um eine neue Sprache zu verstehen, verfolgen Menschen in der Regel zu Beginn einen grundlegenden Lernansatz, bevor sie langsam ein praktikables Vokabular entwickeln. 

Maschinen hingegen benötigen enorme Datenmengen, bevor sie auch nur einfache Übersetzungen liefern können. Ziel ist es, KI-Maschinen zu entwickeln, die vergleichbare Informationsmengen wie Menschen benötigen, um konsistent zuverlässige Übersetzungen bereitstellen zu können. 

Wie KI dazu beiträgt, die Sprachbarriere in der realen Welt zu überwinden

Online-Marktplätze und E-Commerce-Plattformen nutzen KI-gestützte maschinelle Übersetzung. Nehmen wir als Beispiel eBay Machine Translation (eMT) . Dieses maschinelle Lernsystem stellt eBay-Benutzern und -Benutzerinnen nahezu umgehend Sprachübersetzungen zur Verfügung. 

Dieses interne System erwies sich schnell als zuverlässiger als die externen Dienste, die eBay zuvor verwendet hatte. Tatsächlich fiel die Einführung von eMT zeitlich mit einem 17–20%igem Anstieg der Exporte in lateinamerikanische Länder zusammen. 

Haben Sie immer noch Probleme mit der Sprachbarriere?

KI-gestützte Übersetzungen sind so effizient wie nie zuvor. Zweifellos betrachten viele Menschen KI als die zukünftig vorrangige Übersetzungsmethode. Allerdings wird es noch eine Weile dauern, bis sie die menschlichen Linguisten und Linguistinnen vollkommen ersetzt. Ganz gleich, wie automatisiert Ihr Übersetzungsprozess dank KI-basierten Übersetzungslösungen geworden ist, Sie benötigen auch erfahrene Übersetzer und Übersetzerinnen, die die Aufgabe der Nachbearbeitung übernehmen, um sicherzustellen, dass Ihre Lokalisierungsbemühungen in die richtige Richtung gehen. 

Bei BLEND bieten wir eine umfassende Palette professioneller Lokalisierungsservices an, einschließlich Übersetzungen, Lektorat, mehrsprachige Sprachaufzeichnungen und Untertitelung. Mithilfe von Tausenden erfahrener Linguisten und Linguistinnen in unserem Netzwerk, die in mehr als 120 Sprachen arbeiten, können wir Ihnen helfen, neue Märkte mühelos zu erschließen. Möchten Sie mehr erfahren? Dann setzen Sie sich doch noch heute mit unserem Team in Verbindung.

Fouad Habash

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