Wird maschinelle Übersetzung 2012 überall gebräuchlich sein?

Im Bereich der maschinellen Übersetzungen hat sich 2011 viel getan, und wir von Milengo gehen davon aus, dass diese Entwicklungen sich 2012 fortsetzen werden. Die drei Modelle für maschinelle Übersetzung statistische Maschinenübersetzung, vordefinierte Maschinenübersetzung (à la Google) und regelbasierte Maschinenübersetzung werden wahrscheinlich weiterhin verwendet. Im Unternehmensbereich jedoch wird sich die maschinelle, auf statistische Berechnung basierende Übersetzung durchsetzen.

Maschinelle Übersetzung für Verbraucher

Maschinelle Übersetzung hat das Potenzial, eine universelle Technologie auf dem Endverbrauchermarkt zu werden. Grund dafür ist der ständige Internetzugang, den viele Verbraucher über ihre Smartphones haben. Mit GPS und Google Maps haben sich bereits ortsbezogene Dienste als überall verfügbare Technologien durchgesetzt, die zahlreiche innovative Anwendungen und andere Dienste unterstützen – von einzelnen Apps auf Geräten bis hin zu tatsächlich globalen Systemen. Wird sich auch die maschinelle Übersetzung zu einem universalen Service entwickeln?

Endanwender werden mehrsprachige Text-/Voice-Schnittstellen auf ihren Geräten und für ihre Apps brauchen, sofern Englisch nicht die eine Lingua Franca wird. Und danach sieht es nicht aus: Selbst im Internet geht die Dominanz des Englischen zurück, während die Nachfrage nach sofort verfügbaren maschinellen Übersetzungen steigt. Derartige Übersetzungen können erheblich dazu beitragen, dass das Web 2 und Community Services tatsächlich global werden. Gleichzeitig stellen sie eine kosteneffiziente Lösung für mehrsprachige Kommunikation innerhalb und zwischen globalen Unternehmen dar (Übersetzungen von Chat-Logs und E-Mails in Internetgeschwindigkeit).

Wenn dazu noch zuverlässige Spracherkennung und Sprachsynthese – „Siri” auf dem iPhone und die Funktion „Zuhören“ des GT sind mehr als nur Vorboten dieser Technologie – sowie die Nutzung künstlicher Intelligenz „in the Cloud” kommen, dann wird die Kommunikation mit Menschen und Software in vielen Sprachen möglich sein.

 

 

Machine Translation Predictions 300x199 Wird maschinelle Übersetzung 2012 überall gebräuchlich sein?

Wird sich die auf Maschinenübersetzung basierende mehrsprachige Kommunikation genau so verbreiten wie GPS-unterstützte Dienste und Anwendungen? Wenn die gesamte Kommunikation von einer unsichtbaren Übersetzungsmaschine verarbeitet wird, dann ist dies Anlass für erhebliche Datensicherheitsbedenken. Aber das Gleiche gilt für GPS-Unterstützung und die daraus resultierende Nachverfolgbarkeit unserer Bewegungen.

 

Ein weiterer Faktor, der die Verbreitung dieser Technologie einschränkt, sind die Kosten. Für die Echtzeitübersetzung von Spracheingaben über das Handy werden viele Daten hin- und hergeschickt, und dadurch entstehen unweigerlich Kosten, insbesondere im Ausland. Sofern also die Roaming-Gebühren für Smartphones nicht auf ein akzeptables Niveau sinken, ist die maschinelle Übersetzung in Echtzeit nicht massenmarkttauglich.

Maschinelle Übersetzung für Unternehmen

Die Übersetzungsbranche hat in der Vergangenheit zwei Kommunikationsmodelle bedient: mehrsprachige Business-to-Business (B2B) Kommunikation zwischen (oder innerhalb) Unternehmen und Business-to-Consumer (B2C) Kommunikation. Zu beiden Modellen gehört die Lokalisierung von Benutzerdokumentation, Web-Content, Software, Marketing-Material, Produktauszeichnung etc. in viele Sprachen.

Derzeit existieren zwar noch keine etablierten Unternehmensmodelle, jedoch kann Maschinenübersetzung auch die direkte Consumer-to-Business (C2B) Kommunikation in der Muttersprache des Kunden ohne den Umweg über lokale Niederlassungen, Händlernetzwerke etc. unterstützen. Dies trifft z. B. auf Verbraucher-/Marktfeedback, Kunden-/Produktsupportanfragen u. a. zu. Ein weiteres Modell ist die Consumer-to-Consumer (C2C)-Kommunikation unter Kunden auf Benutzerforen oder in Communities, Initiativen anderer Communities oder im mehrsprachigen Web 2 allgemein.

Die wichtigsten Akteure auf dem Markt

Die Riesen (Google, Microsoft, Apple …) decken die C2C-Nachfrage mit überall verfügbaren Cloud-basierten Services ab, wobei maschinelle Übersetzung und möglicherweise künstliche Intelligenz im Hintergrund laufen, um Web 2-Nutzer, Geräte, Apps und globale Dienste zu verbinden und Sprachbarrieren zu überwinden.Außerdem werden sie Unternehmen B2C- und C2B (Marktintelligenz)-Lösungen anbieten, die sich zu einer Selbstverständlichkeit auf dem Markt entwickeln werden.

Communities

Community-Initiativen waren für die Verbesserung von Lösungen für maschinelle Übersetzung wie z. B. Moses, die auf Open Source basieren, ganz entscheidend. Einige – wie z. B.  itranslate4.eu – möchten die C2C-Kommunikation auf Community-Basis unterstützen. Ohne solche Community-Initiativen ist die allgemeine Verbreitung maschineller Übersetzung nicht zu erwarten – die Klugheit Davids kann bei der Gestaltung der Zukunft genauso den Ausschlag geben wie die Marktmacht Goliaths. Aufgrund der geringen direkten Finanzierung jedoch wird die Entwicklung langsam verlaufen.

Unternehmen

IT-Unternehmen mit den entsprechenden technologischen Ressourcen können Cloud-basierte Maschinenübersetzungslösungen wie Google Translate API v2 nutzen und mit Open Source oder relativ günstiger, im Internet verfügbarer Software Übersetzungsportale und Workflow-Lösungen erstellen und Maschinenübersetzung in ihre Unternehmensverfahren integrieren.

Die Sprachindustrie

Sprachdienstleister wie Milengo werden die Integration von Maschinenübersetzung in herkömmliche B2B- und B2C-Verfahren fortsetzen. Die Lokalisierung von Software-Benutzeroberflächen zum Beispiel ist ein dankbares Gebiet für maschinelle Übersetzung – es existieren sogar Lösungen für die Übersetzung von Software-Benutzeroberfläche „on the fly“ in Sprachen, die nicht durch Lokalisierung abgedeckt sind. Für spezifische Bereiche wie Technik, die Automobilbranche oder das Gesundheitswesen werden eigene Systeme für maschinelle Übersetzung entwickelt und mit einer umfangreichen, vorübersetzten Terminologie und bestimmten Sprachpaaren kombiniert werden. Dabei werden möglicherweise die regelbasierte maschinelle Übersetzung und die statistische maschinelle Übersetzung für Sprachen mit komplexer Grammatik oder für asiatische Sprachen zusammengeführt.

Unternehmen, die aus Gründen der Vertraulichkeit und des Datenschutzes eine sichere, kontrollierte Umgebung für maschinelle Übersetzung brauchen, verlassen sich am besten auf Sprachdienstleister, die maschinelle Übersetzung plus Post-Editing als Alternative oder als Ergänzung zu reinen Übersetzungen bieten.

Neue Unternehmensmodelle

C2C ist anscheinend kein zukunftsfähiger Service für Sprachdienstleister, da kostenlose Cloud-basierte Dienste der „Marktriesen“ und – für bestimmte Bereiche und Sprachen – Community-Initiativen diesen Service übernehmen. Als neue Einnahmequelle könnte C2B (Übersetzung von mehrsprachigem Content, der von Kunden erstellt wurde, für Unternehmen) interessant sein.

Mehrwert durch Sprachdienstleister

Sprachdienstleister werden die Leistungen der maschinellen Übersetzung erweitern und künftig folgende Dienste anbieten:

  • angepasste maschinelle Übersetzungssysteme
  • Übersetzung in einer geschlossenen Umgebung, um dem Datenschutz Rechnung zu tragen
  • nahtlose Integration von optionaler Überarbeitung durch Linguisten
  • Nachbearbeitung und Qualitätssicherung
  • Übersetzung (für kritischen Content)

Probleme

Das größte Hindernis für Sprachdienstleister, die Lösungen für maschinelles Übersetzen entwickeln möchten, stellt der Mangel an angemessener zweisprachiger Korpora für Systeme dar, die auf einem statistischen Modell basieren. Angesichts des umfangreichen Contents, der von Kunden generiert wird, ist die Abgrenzung der Inhalte, die übersetzt werden sollen, nicht einfach. Die meisten Unternehmen werden höchstwahrscheinlich auf aggregierte bzw. gefilterte Ergebnisse zurückgreifen. Als Auswahlkriterium könnte hier die Häufigkeit bestimmter Schlüsselbegriffe (potenzieller AdWords) im von Kunden erzeugten Content dienen. Außerdem lassen sich leicht Muster und Trends für Data Mining ablesen und eine Nachfragehierarchie bilden, was sinnvoller ist, als alles auf einmal zu übersetzen.

Unternehmenspotenzial

Eine Lösung für maschinelles Übersetzen ist dann zukunftsfähig, wenn die Produktterminologie gut festgelegt ist und Translation Memories von vorangegangenen Lokalisierungsprojekten für die maschinelle Übersetzung eingesetzt werden können. Mit maschineller Übersetzung ist eine stärkere Zentralisierung des Kundensupports möglich, der derzeit noch über lokale Niederlassungen oder Händlernetzwerke erfolgt. Sie kann außerdem  für globale Analysen und Bewertungen von Kundensupport-Informationen dienen und bei der Entwicklung von Lösungen bei Problemen helfen, die von den Kunden selbst z. B. auf Benutzerforen beschrieben werden.

Schlussfolgerungen

Maschinelle Übersetzung ist ein wichtiges Thema und wird noch weiter an Bedeutung gewinnen. Unter Übersetzern, die sich Sorgen um ihre Existenz machen, wird sie Anlass zu kontroversen Diskussionen geben, und Unternehmen, die Kosten und Qualität im Auge haben, werden das Thema wachsam verfolgen. In jedem Fall beginnen in dieser Phase der Entwicklung die Vorteile langsam zu überwiegen.

Immer mehr Unternehmen werden sich für maschinelle Übersetzung entscheiden, und aufgrund der Fortschritte bei den mobilen Technologien und der geringeren Betriebskosten werden maschinelle Übersetzungslösungen auch in der Gunst der Verbraucher steigen. Wird sich an einem Wendepunkt erweisen, dass maschinelle Übersetzung so weit verbreitet ist wie Google Maps? Möglicherweise. Eines aber ist sicher: Maschinelle Übersetzung wird 2012 noch wichtiger werden als je zuvor. Und wir sind sehr gespannt darauf, was die Zukunft bringt.

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Author imageBy , 11/3/2012
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