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Innerhalb eines balmy Gewächshauses im zentralen Illinois, ein stürmisch aber fokussierte Paar Forscher seeding experimentelle Pflanzen.“ So klang bis vor Kurzem die Speerspitze der künstlichen Intelligenz. Mit mehreren Milliarden Beispielen hat Google ein neuronales Netzwerk trainiert, um Sprachen besser zu übersetzen. Das Ergebnis – hier am Beispiel eines TR-Textes (siehe 10/2017, S. 52) – ist allerdings immer noch bescheiden. Ein Kölner Start-up namens DeepL zeigt Google nun mit einem im August online gegangenen Übersetzer für derzeit sieben Sprachen, wie es besser geht: „In einem milden Gewächshaus im Zentrum von Illinois säen ein stürmisches, aber konzentriertes Forscherpaar experimentelle Pflanzen.“ Das klingt schon eher nach Deutsch.

Dabei wurde bereits die Google-Übersetzung vor rund einem Jahr als Durchbruch gefeiert. Damals führten Baidu, Facebook und Google selbstlernende neuronale Netze in ihre Übersetzungsdienste ein. In einer Studie des DFKI schlugen unspezialisierte Neuro-Netze in praktisch allen linguistischen Kategorien sogar dann eine herkömmliche Übersetzungssoftware, wenn diese auf einen bestimmten Themenbereich trainiert war. Und ein paar Probeübersetzungen des US-Texts zeigen: Bestimmte, bisher typische Fehler bei den Wortbedeutungen kommen praktisch nicht mehr vor (siehe Kasten rechts).