Stellen Sie sich vor, Sie stoßen auf eine Nachricht, die lebensrettende Informationen enthalten könnte. Aber es gibt ein Problem: Sie verstehen kein Wort. Sie sind sich nicht einmal sicher, in welcher der Tausenden von Sprachen der Welt es geschrieben ist. was werden Sie tun Wenn die Nachricht auf Englisch oder Französisch verfasst ist, löst die Eingabe in das automatische Übersetzungssystem das Rätsel sofort und gibt eine zuverlässige Antwort in Ihrer Sprache. Aber viele andere Sprachen bleiben unübersetzbar, darunter Sprachen, die von Millionen von Menschen gesprochen werden, wie Wolof, Luganda, Twi und Ewe in Afrika. Das liegt daran, dass die Algorithmen, die diese Engines antreiben, auf menschliche Übersetzungen trainiert wurden – im Idealfall – auf Millionen von Wörtern übersetzten Textes.
Dank mehrsprachiger Regierungs- und Handelsagenturen, deren menschliche Übersetzer Ströme übersetzter Transkripte und anderer Dokumente erstellen, gibt es eine Fülle solchen Materials für gängige Sprachen wie Englisch, Französisch, Spanisch oder Deutsch. Für Sprachen, die zwar weit verbreitet, aber nicht so weit übersetzt sind, existiert ein solcher Datenberg jedoch nicht. Diese werden als ressourcenbeschränkte Sprachen bezeichnet. Beispiel, Google Translate bietet derzeit die Möglichkeit, in ungefähr 108 verschiedenen Sprachen zu kommunizieren. Es gibt jedoch mehr als 7 gesprochene Sprachen und mindestens 4 Sprachen mit einem geschriebenen System auf der Welt. Diese Sprachbarriere kann für jeden zum Problem werden, der dringend genaue globale Informationen sammeln muss, einschließlich Geheimdienste.
Forscher des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT wurden inspiriert, toten Sprachen mithilfe von maschinellem Lernen neues Leben einzuhauchen. Ihr neues System kann verlorene Sprachen, die sonst nicht verstanden werden können, automatisch entschlüsseln, und zwar ohne tiefes Wissen über ihre Beziehung zu frühen Formen anderer Sprachen. Nun wurde bekannt gegeben, dass ihre Forschung zum Thema „Translating Lost Languages Using Machine Learning“ als einer der Gewinner des Netexplo 2021-Preises in Partnerschaft mit der UNESCO bekannt gegeben wurde.
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Das Netexplo Observatory konzentriert sich auf "revolutionäre digitale Innovationen, die einen tiefgreifenden und langfristigen Einfluss auf die digitale Gesellschaft von heute und morgen haben können".
MIT-Professorin Regina Barzilai und MIT-Doktorand Jiamin Luo haben einen großen Fortschritt auf diesem Gebiet gemacht: ein neues System, das nachweislich in der Lage ist, eine verlorene Sprache automatisch zu entschlüsseln, ohne dass tiefes Wissen über ihre Beziehungen zu anderen Sprachen erforderlich ist. Sie zeigten auch, dass ihr System die Beziehung zwischen Sprachen selbst bestimmen kann, und nutzten es, um aktuelle Forschungsergebnisse zu bestätigen, die darauf hindeuten, dass Iberisch nicht wirklich mit Baskisch verwandt ist.
„Für unverschlüsselte Sprachen im wirklichen Leben ist die Kenntnis verwandter Sprachen ein entscheidender Schritt auf dem Weg zur Entschlüsselung. Unser Modell kann eine „Nähe“-Metrik generieren, die misst, wie genau zwei Wörterbücher übereinstimmen“, sagt Luo. „Ganz allgemein glaube ich, dass künstliche Intelligenz (KI) von Entwicklungen in anderen Bereichen profitieren kann. Und umgekehrt, denn auch Grundlagen- und Humanforschung können von Innovationen in der künstlichen Intelligenz profitieren.“ Barzilai und Luo sprachen auf dem Forum Netexplo Innovation 2021 über ihre Arbeit.
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