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iit-Themenband – Künstliche Intelligenz 195 nierte Syntax- und Grammatikregeln sowie Wörterbücher der betrachteten Sprache beherrschte und Sätze Wort für Wort abarbeitete. Schnell zeigten sich jedoch die engen Grenzen dieser maschinellen Übersetzung. Ohne jegliche Alltagserfahrung und ohne ein zumindest rudimentäres „Verständnis“ für die Zusammenhänge im Satz oder gar im gesamten Text ist es dem Computer nicht möglich, Mehrdeutigkeiten aufzulösen. Handelt es sich nicht gerade um einen Horrorroman, ist jedem menschlichen Leser mit einer gewissen Lebenserfahrung ohne weiteren Zusammenhang klar, dass für die Aussage „Ich öffnete das Einmach- glas mit meiner rechten Hand“ kein Blut fließen musste. Zur zweifelsfreien Interpre- tation des Berichts „Ich traf den Sohn des Nachbarn mit einem blauen Ball“ ist hin- gegen auch für den Menschen mehr Kontext nötig. Ein Computer ohne Lebenser- fahrung, der nur einzelne oder wenige Wörter im Zusammenhang betrachtet, muss hier scheitern. Die Babel-Fish-Webseite wurde daher weithin berühmt für die Kreation absurder Aussagen – im deutschen Sprachraum insbesondere für die maschinelle Übersetzung der Starr-Reporte zur Lewinsky-Affäre des damaligen US-Präsidenten Clinton, die AltaVista 1998 zuerst stolz direkt auf der Startseite verlinkte. Als die Internetreaktio- nen klarmachten, dass Übersetzungen wie „Im Verlauf des Flirtings mit ihm hob sie ihre Jacke in der Rückenseite und zeigte ihm die Brücken ihrer Zapfenunterwäsche.“ (z.  B. Strassmann 1998) keine Werbung für den Babel Fish waren, wurde der Text wieder entfernt. Der Babel Fish konnte dennoch im Jahr 2001 ca. 1,3 Mio. Überset- zungen pro Tag verzeichnen (Yang 2003). Sein Nutzen war, den Lesenden schnell und unkompliziert die wesentliche Aussage zu vermitteln, sogenanntes „gisting“ – nicht einen publizierbaren Text zu generieren. Bis ins Jahr 2018 hat sich die Qualität der maschinellen Übersetzung durch den Über- gang zu selbstlernenden Systemen (siehe Einleitung zu Kapitel Technologie „Ent- wicklungswege zur KI“) zwar deutlich verbessert, die grundlegenden Probleme und Herausforderungen sind aber die gleichen geblieben. Die Tatsache, dass einem Com- puter die für die kontextsensitive Übersetzung nötige Alltagserfahrung fehlt, legt sogar die Vermutung nahe, dass eine zuverlässig fehlerfreie, maschinelle Überset- zung nie möglich sein wird (Winther Madsen 2009). Abbildung 10.1 zeigt links eine maschinelle Übersetzung nach dem aktuellen Stand der Technik eines beliebig ausgewählten Textes aus der New York Times. Der Sinn des ersten Satzes ist nicht zu entnehmen, da die Doppeldeutigkeit des englischen Wortes „skate“ (hier eigentlich „Rochen“, nicht „Schlittschuh“) falsch aufgelöst wurde und „land vertrebrates“ (eigentlich Landwirbeltiere, nicht Landwirt) falsch übersetzt wurde. Die nachfolgenden Sätze sind jedoch gut verständlich.