Die maschinelle Übersetzung hat dank künstlicher Intelligenz erhebliche Fortschritte gemacht. Google Translate unterstützt mittlerweile 243 Sprachen, und Meta hat das Projekt „No Language Left Behind“ (NLLB) gestartet, das über 200 Sprachen abdeckt, von denen viele noch nie zuvor von einem maschinellen Übersetzungssystem bearbeitet wurden.
Die UNESCO schätzt, dass etwa 40 % der 7.000 weltweit gesprochenen Sprachen vom Aussterben bedroht sind. KI kann eine Rolle bei der Dokumentation und Bewahrung dieser Sprachen spielen, indem sie Transkriptions-, Übersetzungs- und Lerntools aus begrenzten Daten erstellt – eine große Herausforderung für Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die normalerweise große Textkorpora erfordern.
Google DeepMind hat KI eingesetzt, um alte Texte zu entziffern, darunter Keilschriftinschriften und Linear B-Tafeln. Diese in wissenschaftlichen Fachzeitschriften veröffentlichten Arbeiten zeigen, dass Deep-Learning-Modelle Muster in alten Schriften identifizieren und plausible Entzifferungen vorschlagen können.
Tools zur Echtzeitübersetzung machen Fortschritte. Google Pixel Buds und andere verbundene Ohrhörer bieten Simultanübersetzungen in mehreren Dutzend Sprachen an, mit noch unvollkommenen, aber sich ständig verbessernden Ergebnissen. Die sprachliche Echtzeitübersetzung bleibt eine Herausforderung, insbesondere für Tonsprachen und regionale Dialekte.
Indigene Gemeinschaften und Linguisten arbeiten mit Technologieunternehmen zusammen, um angepasste Übersetzungsmodelle zu entwickeln. Das von afrikanischen Forschern getragene Projekt Masakhane entwickelt NLP-Tools (Natural Language Processing) für afrikanische Sprachen, ein Bereich, der in der Sprach-KI historisch unterrepräsentiert ist.
