Wenn man nach der genauen Bedeutung für Deep-Learning sucht, dann findet man Definitionen wie diese: “Tiefes Lernen, auch als Deep Learning bezeichnet, ist eine Methode des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netze mit zahlreichen Zwischenschichten einsetzt und dadurch eine umfangreiche innere Struktur herausbildet.” 

Doch so richtig können wir uns unter dieser Definition nichts vorstellen. Wir brauchen handfeste Beispiele, greifbar und aus der Praxis. 

Herzlich Willkommen zu diesem Artikel über Deep Learning und wie diese Technologie Einfluss auf unser Leben und die Übersetzungsbranche nimmt. 

Was ist Deep Learning (tiefes Lernen)?

Wir haben bereits eine eher allgemeine Beschreibung für Deep Learning erhalten. Tiefes Lernen gehört als Teilbereich zum Gebiet der künstlichen Intelligenz und wird für verschiedenste Zwecke verwendet.

Egal ob im Marketing, im Vertrieb in der Medizin oder bei der Weiterentwicklung des autonomen Fahrens. Im Zentrum steht die Datensammlung, Interpretation dieser Daten und die entsprechende Verarbeitung dieser Daten in den sogenannten “neuronalen Netzen”. 

Je mehr Daten gesammelt werden und je besser diese interpretiert werden können, desto besser können die Ergebnisse von Deep Learning im neuronalen Netze ausfallen.

Tiefes Lernen ist ein Teil des maschinellen Lernens

Der große Bereich der Künstlichen Intelligenz lässt sich weiter unterteilen in maschinelles Lernen und die Unterkategorie des maschinellen Lernens, das Deep Learning. 

Künstliche Intelligenz beschreibt allgemein Software und Programme, die Probleme alleine lösen können. 

Maschinelles lernen besagt, dass es sich um Algorithmen handelt, die von Daten selbstständig lernen können. 

Das Deep Learning nutzt tiefe, neuronale Netze für beispielsweise Vorhersagen oder Entscheidungen. Diese können je nach Datenlage manchmal Monate dauern. Komplexe Architekturen und Millionen von Modell-Parametern sind der Grund.

Warum ist Deep Learning so wichtig?

Je komplexer die Muster sind, die automatisiert verarbeitet werden müssen, desto wichtiger ist der Einsatz von Deep Learning. Wenn wir uns nur vorstellen wie viele Wort-Bild-Text-Kombinationen wir erschaffen können. Es sind unendlich viele. 

Um auf jede Eventualität reagieren zu können, um jedes Szenario abdecken zu können, braucht es Deep Learning. Wir würden sonst nicht annähernd die menschliche Perfektion erreichen. 

Nur durch Deep Learning ist es uns möglich, computergenerierten Inhalt so aussehen zu lassen, als wäre er von Menschen geschaffen wurden.

Wie funktioniert Deep Learning?

Beim Deep Learning werden häufig Algorithmen zur Mustererkennung durch neuronale Netze verwendet. Viele denken, dass Deep Learning-Modelle neuronale Netze des menschlichen Gehirns 1:1 abzubilden versuchen. Das stimmt nicht, die Strukturen ähneln sich zwar oberflächlich, das menschliche Gehirn ist aber noch unendlich komplexer als die aktuell besten neuronalen Netze. 

Denn im Gegensatz zum Menschen beschränkt sich der Deep Learning-Prozess einer Maschine auf eine genau beschriebene Problemstellung. Das heißt auch, dass die Daten, die zum Trainieren eines neuronalen Netzes verwendet werden, direkt für das zu lösende Problem relevant sein müssen. Die Daten müssen also mit dem Problem erkennbar in Zusammenhang stehen.

Vor- und Nachteile

Die Vorteile liegen auf der Hand. Wir könnten als Menschen niemals so viele Daten auf einmal verarbeiten. Es würde teilweise Jahrhunderte dauern bestimmte Daten auszuwerten. 

Mit Hilfe von Deep Learning lernen die Maschinen Probleme selbst zu lösen. Dafür werden sie von den Menschen mit Unmengen an Daten gefüttert. Bei konkreten Problemstellungen kann Deep Learning bei der Problemlösung helfen.

Es gibt jedoch auch Nachteile. 

Denn dadurch, dass beim Deep Learning ein großer Teil der Kontrolle über die Daten an die Maschine gegeben wird, können falsche oder unvollständige Daten zu unbrauchbaren Ergebnissen führen. 

Der Erfolg von Deep Learning steht und fällt mit der Qualität des Inputs, also der Daten, die der Maschine gegeben werden. 

Lernt die Maschine zum Beispiel über einen längeren Zeitraum “falsch”, könnte das zu Fehlern führen, die nur schwer wieder auszubessern sind.

Wo wird Deep Learning genutzt? Deep Learning Beispiele

Medizin, Verkauf, Marketing oder Kundenservice. Die Anwendungsbereiche von Deep Learning sind sehr vielfältig. 

Deshalb schauen wir uns im Folgenden einmal konkrete Beispiele und Anwendungsfälle für Deep Learning an.

Sammeln von Daten für die Gesundheit

In der Medizin kann Deep Learning dazu genutzt werden, Patientendaten  zu analysieren. Basierend auf vorigen, abertausenden von Diagnosen und erfolgreichen Behandlungen kann durch Deep Learning eine Handlungsempfehlung gegeben werden. Therapien, Medikationspläne oder auch ganz alltägliche Tätigkeiten wie das Ausstellen von Rezepten kann durch Maschinen übernommen werden. 

Neuronale Netze der selbstfahrenden Autos

Ein weiteres, uns allen sehr bekanntes Beispiel, sind die selbstfahrenden Autos. Seit Jahren wird damit nun schon gearbeitet. Es werden Daten gesammelt und die Komplexität des Verkehrs wird immer weiter aufgeschlüsselt. 

Die fahrenden Autos werden intelligenter, da sich durch Deep Learning schon heute zahlreiche neuronale Netze bilden lassen, anhand derer die Computer eigenständig lernen können.

KI-Übersetzungen, maschinelle Übersetzungen

Im Bereich der Sprache kann Deep Learning auch verwendet werden. Während vielerorts noch echte Menschen die Arbeit von Übersetzern verrichten, gibt es mittlerweile immer bessere Maschinen, die immer komplexere sprachliche Besonderheiten übersetzen können. 

Das gelingt deshalb, weil Menschen die Maschinen mit Daten füttern und übersetzte Texte im Deep Learning neuronalen Netzwerk zur Verfügung gestellt werden. 

Das gesamte Gebiet für sprachliche KI-Übersetzungen ist weitaus größer, weshalb wir für Sie einen umfassenden Leitfaden zu diesem Thema erstellt haben.

Chatbots, Servicebots

Jedes Unternehmen, dass im Internet repräsentiert ist, braucht heutzutage eine weltweit und rund um die Uhr verfügbare Ansprechbarkeit. Die ist durch die vielen Zeitzonen natürlich schwer zu bewältigen. Es wäre zeit und personalaufwendig, wenn ein Unternehmen immer persönlich ansprechbar wäre. Andererseits wünschen sich heute immer mehr Menschen individuelle Betreuung. 

Chatbots sind die Lösung. 

Denn viele Anliegen von Kunden und Geschäftspartnern ähneln sich. Chatbots und Servicebots können an ein neuronales Netz angeschlossen werden, in welchem zum Beispiel echte Menschen zu Servicezeiten die Gespräche führen. 

Außerhalb der Servicezeiten können dann die Maschinen übernehmen und von ihren menschlichen Vorbildern gelerntes Wissen anwenden.

Automatische Gesichts- und Spracherkennung

Mit automatischer Gesichts- und Spracherkennung können nicht nur Verbrecher weltweit überführt werden. Durch automatische Spracherkennung, kann bei maschineller Übersetzung direkt die Eingangssprache erkannt werden. Der Empfänger der Übersetzung kann einige Worte sprechen und so kann auch die Zielsprache vom Computer erkannt werden.

Virtual Assistants (Siri, Alexa, Cortana)

Wir kennen Siri und Alexa aus unserem zu Hause. Diese virtuellen Assistenten lernen stets dazu. Haben Sie Siri schon einmal eine Frage gestellt, die sie nicht beantworten konnte? Fragen sie nach einiger Zeit noch einmal und womöglich wird Siri dann die Antwort kennen. 

Durch riesige neuronale Netze der Server von Alexa und Co. können die persönlichen Assistenten in einigen Jahren unglaublich viel Wissen ansammeln. Die Möglichkeiten die sich dadurch für uns eröffnen gehen weit über das hinaus, was wir uns heute vorstellen können.

Was bedeutet Deep Learning für die Übersetzungsbranche?

In der Übersetzungsbranche gibt es wie in jeder anderen Branche auch, Vor- und Nachteile. Wir glauben jedoch, dass die Vorteile überwiegen. 

Deep Learning ermöglicht die Erschaffung einer nie dagewesenen Wissensbasis, von der nicht nur die Maschinen, sondern auch die Menschen profitieren. 

Wir können uns über Ländergrenzen hinweg simultan in verschiedenen Sprachen unterhalten, obwohl wir die Sprache unseres Gegenübers nie gelernt haben. 

Deep Learning ermöglicht es uns, dass wir genauer, präziser und besser übersetzen können und so auch die feinsten sprachlichen Besonderheiten in Wort und Schrift erfassen können. 

Eine Übersetzung wird nicht mehr nur eine reine Übersetzung sein. Durch die Hilfe von Maschinen wird sie besser und lebensechter als jemals zuvor werden.

Neural machine translation (NMT)

Vor allem wenn es um komplexe Texte geht, Fachsprache die nur Experten verstehen, können neuronale Netze dabei helfen, die richtige Übersetzung zu erstellen. Durch “neural machine translation” wird dies möglich. 

Es ist ein Ansatz zur maschinellen Übersetzung von Texten, bei dem ein künstliches neuronales Netzwerk verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit einer Folge von Wörtern vorherzusagen, wobei typischerweise ganze Sätze in einem einzigen integrierten Modell modelliert werden. Die Vorhersagen sind in den letzten Jahren sehr genau geworden.

Auswirkungen von Deep Learning auf professionelle Übersetzer

Professionelle Übersetzer werden auch in Zukunft nicht aussterben. Die Symbiose zwischen Mensch und Maschine wird auch im Übersetzungsbereich immer weiter voranschreiten. Die Maschine wird den Menschen, den professionellen Übersetzer in der Zukunft unterstützen. 

Womöglich kann jeder professionelle Übersetzer ein eigenes neuronales Netz aufbauen oder mehrere Übersetzer verbinden sich weltweit miteinander. 

Unternehmen wie Tomedes nutzen diese Technologie bereits weltweit und erzielen damit herausragende Ergebnisse bei der Übersetzung auch komplexester Texte.

Näher an fehlerfreier maschineller Übersetzung

Die Fehler werden geringer, je mehr Daten in das System gefüttert werden. Und wenn wir von mehr Daten sprechen, dann sprechen wir von so unfassbar vielen Daten, die nie ein Mensch alleine in einem ganzen Leben auswerten könnte.

Menschliche Verbesserung von Fehlern und dadurch die gleichzeitige Verbesserung des neuronalen Netzes ermöglicht es immer näher an komplett fehlerfreie maschinelle Übersetzung heranzukommen. Das spart Zeit und Geld und Nerven.

Die Zukunft der Übersetzungsbranche mit Deep Learning

Die Zukunft sieht rosig aus. Die gesammelten Daten werden mehr, sie werden ständig verfeinert und die neuronalen Netze werden von Minute zu Minute besser. 

Wir können in Zukunft mit der Technologie der Übersetzungsbranche jede denkbare Sprachbarriere überwinden und auch in feinsten sprachlichen Nuancen einander verstehen. 

Mensch und Technologie werden immer mehr miteinander verschmelzen und diejenigen, die diese Symbiose am besten beherrschen, werden die besten Ergebnisse erzielen.

Fazit - Es macht das Leben besser

Deep Learning ist komplex. Es ist manchmal schwer zu verstehen, wie ein neuronales Netz funktioniert. Wie schafft es eine Maschine eigenständig zu lernen? 

Die Daten sind entscheidend. Wie diese Daten interpretiert werden und wie aus Fehlern gelernt wird. Denn Lernen bedeutet Fehler machen und aus diesen Fehlern eine neue Handlung zu generieren. Das ist lernen. 

Das tiefe Lernen der Maschinen wird uns in Zukunft in so vielen Lebensbereichen begegnen. Schon heute sind die Anwendungsbereiche unzählbar vielfältig. 

Wir hoffen, dass auch Sie sich in Zukunft mit dieser wunderbaren Technologie beschäftigen werden und diese ihr  Leben und ihren Alltag besser und komfortabler gestalten werden. Wir hoffen auch, dass wir Ihnen einen guten Einblick in die Technologie und Anwendungsbereiche des Deep Learnings geben konnten.