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Ein Gastbeitrag von GPT-2
Übersetzung: GoogleÜbersetzer und DeepL

Sie saß im Wintergarten und tippte zögerlich die Tasten ihres Laptops ein. Sie hörte ein leises, gemurrtes Klicken, als zwei Frauen eintraten. Sie vermutete, dass es wahrscheinlich ein Reiseleiter oder ein Privatdetektiv war.
Und nachdem sie die letzte Nachricht eingegeben hatte, öffnete sich das Fenster und die Sekretärin tippte eine Antwort ein: »Wie war dein Tag? Hast du etwas Interessantes gefunden?«
Charlotte stand auf und trat an die Luke. Sie runzelte die Stirn und hob ihre schwarzen Schuhe auf. Eine Digitalkamera hing an einem blauen Schlauch neben der Luke.
»Was ist das?«

Die Frage ist, ob die Zukunft der literarischen Übersetzung in der Übersetzung maschinen­geschriebener Literatur liegt. (mehr …)

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Vielleicht weckt der Begriff »Künstliche Intelligenz« (KI) falsche Erwartungen. Maschinen können nicht denken. Sie rechnen. Wie genau sie das tun und was das für maschinelle Übersetzungen und Texte bedeutet, darüber war am 1. November 2019 im LCB viel zu erfahren. Der von Hannes Langendörfer und Nina Thielicke grandios konzipierte Übersetzertag des DÜF unter dem Titel »Geist in Maschinen. Übersetzung in Zeiten künstlicher Intelligenz« bot ein vielfältiges Programm zum Thema (Programmübersicht auf uebersetzerfonds.de).

Wie Maschinen übersetzen

Samuel Läubli beim Übersetzertag des Deutschen Übersetzerfonds im November 2019; Foto: mimmiamara

Zum Einstieg nannte Samuel Läubli, Computerlinguist und Experte für KI an der Universität Zürich sowie Partner und CTO bei TextShuttle, »drei Gründe, warum wir maschinelle Übersetzung nicht unterschätzen sollten«. Bremse er vor Informatiker*innen meist eher die KI-Euphorie, wolle er hier umgekehrt zeigen, was tatsächlich schon möglich und relevant sei. Dafür erklärte der sympathische junge Mann mit Schweizer Akzent zunächst in groben Zügen die Funktionsweise maschineller Übersetzung: Damit KI menschliche Übersetzungen imitieren kann, braucht es mindestens 20 Millionen übersetzte Sätze als Trainingsdaten. Die Maschine lernt daraus keine Grammatikregeln, sondern bringt über wiederholte Rechenvorgänge die Bedeutungsräume in der Ausgangs- und Zielsprache über eine Zuordnungsfunktion in Verbindung. Sie stützt sich auf die Wahrscheinlichkeit der Wortfolge aus dem Trainingsmaterial. Die Maschine arbeitet also nicht mit Bedeutungen, sondern mit der Oberfläche der Zeichenfolgen. So ist für sie beispielsweise ein Wort in Großbuchstaben ein anderes Wort.

Drei Gründe, KI-Übersetzungen nicht zu unterschätzen

Warum nun sollten wir diese eigentlich eher »dummen Maschinen« trotzdem nicht unterschätzen?
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Es klingt wie im Science-Fiction-Film, aber es wird demnächst Realität: Ende 2013 sollen die ersten Google Glasses auf den Markt kommen und eine neue Area des wearable computing einleiten.

Allerdings formiert sich Widerstand gegen eine Technologie, die als fantastischer Freizeitspaß vermarktet wird. Für die Protestgruppe Stop the Cyborgs stellt die neue Technik ein ernsthaftes Problem für die Zivilgesellschaft und den Schutz der Privatsphäre dar. Grund genug, sich das Szenario einer durchtechnisierten Welt anzuschauen.

Google Glass – Der Blick in die „erweiterte Realität“

Seit Jahren tüftelt Google an einer Hightech-Brille, die Informationen aus dem Internet direkt in die Alltagswelt des Brillenträgers überträgt und seine Wahrnehmung erweitern soll (augmented reality).

Griff man bei Städtetouren früher auf Reiseführer oder auf sein Smartphone zurück, um Informationen zu Gebäuden oder Denkmälern zu erhalten, so projiziert Google Glass solche Daten direkt auf die Netzhaut des Auges. Im Blickfeld des Trägers blendet sich ein Kästchen mit den gewünschten Informationen ein, die gelesen werden, während man vor dem Gebäude steht. Wie das funktioniert? Per Spracherkennung. Fährt man beispielsweise über die Brooklyn Bridge und fragt: „How long is this Brigde?“, gibt die Brille die Antwort.Funktionsumfang-von-Google-Glass-745x559-ede57612e9bc1fb7

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Vor drei Tagen wurde in der Zeitschrift Science ein bemerkenswerter Artikel veröffentlicht, der einen „radikal neuen Typ wissenschaftlicher Unternehmung“ verheißt: „Culturomics“. Was sich dahinter verbirgt, ist eine Kooperation des Cultural Observatory an der Harvard University mit Google Books. Ein Team unter der Leitung von Jean-Baptiste Michel and Erez Lieberman-Aiden haben 2007 begonnen, das immense Textkorpus statistisch zu erforschen, das der Internetgigant seit 2004 in Kooperation mit über 40 Universitätsbibliotheken eingescannt hat. Inzwischen beträgt es über 15 Millionen Bücher, was ungefähr 12% der Menge aller jemals publizierten Bücher entsprechen soll.

Die Entschlüsselung des kulturellen Genoms

Was sich das Team von Michel und Lieberman-Aiden von der statistischen Auswertung des riesigen Textmasse verspricht, ist so etwas wie die Entschlüsselung des „kulturellen Genoms“:

We realized that the study of the evolution of culture needed something like a genome, a dataset so powerful that it would enable such analyses to be done rapidly, on any topic, not just irregular verbs. And we noticed that some of those really obscure books we used… had meanwhile popped up on Google Books. We put two and two together.

Das Ergebnis dieser Arbeit ist nun frei über Google BooksNgram Viewer zugänglich, mit dem über 5,2 Million Bücher nach bestimmten Wörtern oder Phrasen durchsuchbar sind, deren Häufigkeit man sich für einen gewählten Zeitraum grafisch darstellen lassen kann. So läßt sich über länge Zeiträume der Verlauf unterschiedlicher Entwicklungen, etwa von grammatischen oder thematischen Trends beobachten.

Kultur oder Wissenschaft?

Um zu prüfen, wie gut der Titel unseres Blog im geschichtlichen Trend der deutschen Sprache liegt, habe ich den Ngram Viewer einmal mit den Worten „Kultur“ und „Wissenschaft“ gefüttert. Für den Zeitraum von 1800 bis 2008 erhielt ich dazu folgendes Bild.

Kultur vs. Wissenschaft

Kultur vs. Wissenschaft

Kultur vs. Wissenschaft vs. Gott

Kultur vs. Wissenschaft vs. Gott

Während also die „Wissenschaft“ ein beliebtes Thema um 1800 gewesen ist, dass die „Kultur“ noch deutlich in den Schatten stellte, haben beide im Laufe der letzten Jahrhunderte eine Art Schulterschluss vollzogen, wobei es mit beiden allerdings gerade etwas bergab geht. Schlimmer hingegen hat es den Allmächtigen getroffen, der im Vergleich zu den beiden Themen noch sehr viel stärker abgestürzt ist.
Interessant ist allerdings das kurze Comeback des Schöpfers im deutschen Sprachraum zwischen 1942-1945, also genau in der Zeit, in der der Krieg wieder „heim ins Reich“ kehrte. Die Niederlage scheinen die Deutschen ihm sehr übel genommen zu haben, denn nach 1947 kehren sie ihm einfach wieder den Rücken zu. Oder wie sollte man den merkwürdigen Ausschlag interpretieren? Hier gibt Culturomics keine Antwort mehr, wirft aber interessante Fragen auf. (mehr …)

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