Wie Maschinen die Übersetzung von Sprachen lernen. Historische Betrachtungen

ANDREAS SUDMANN

Technologien künstlicher neuronaler Netzwerke (KNN) haben in den letzten Jahren wesentlich zum Leistungsfortschritt maschineller Sprachübersetzungssysteme beigetragen. Aus medienwissenschaftlicher Perspektive wird der Vortrag deren historische Genese nachzeichnen und KNN-Systeme selbst als Medientechnologien des Übersetzens untersuchen.

Vor allem ein Ansatz dominiert die derzeitige Technologieentwicklung der künstlichen Intelligenz (KI): künstliche neuronale Netzwerke, seit einigen Jahren auch unter dem Namen Deep Learning bekannt. Aus medien- und kulturwissenschaftlicher Perspektive sind Ansätze der KNN, deren technische Grundlagen bereits in den 1940er- und 1950er-Jahren erarbeitet wurden, noch weitestgehend unerforscht, was sicherlich auch dem Umstand geschuldet ist, dass diese Form maschineller Lernverfahren in der Vergangenheit wiederholt als Irrweg der KI-Forschung galt. Doch speziell seit rund zehn Jahren konnten KNN in verschiedenen KI-Anwendungsbereichen, von der Bild- bis zur Spracherkennung, deutliche Leistungssprünge verzeichnen. Der Vortrag wird KNN in Bezug auf maschinelle Übersetzungssysteme kultur- und medienhistorisch erschließen und ausloten, wie KNN-basierte Lernalgorithmen die Wahrnehmung, Speicherung, Übertragung/Übersetzung und Verarbeitung von Sprachen realisieren.

Nach Stationen u. a. in Göttingen, Regensburg, Wien und Berlin lehrt und forscht Andreas Sudmann als Privatdozent für Medienwissenschaft an der Ruhr-Universität Bochum, wo er sich auch 2016 habilitiert hat. Zuletzt vertrat er eine Professur für Medienwissenschaft an der Philipps-Universität Marburg. Derzeit ist er IFK_Research Fellow.