Computerlinguistik: "Bordstein Sie Ihre Erwartung!"

Ob Google, Microsoft oder Amazon: Unternehmen befinden sich im internationalen Wettlauf um die treffendsten Übersetzungen. Kontext-Integration, Datenmangel in kleinen Sprachen sowie fehlende Experten für Machine Learning und Sprachverarbeitung sind dabei immer noch die größten Hürden.

Ein Bericht von Maja Hoock veröffentlicht am 23. Januar 2020, 12:04 Uhr

Kleines Bilderrätsel: Welche US-Serie könnte hier gemeint sein? (Bild: Charles Hewitt/Picture Post/Getty Images)

In einem diskreten Glasgebäude am Berliner Checkpoint Charlie deutet wenig darauf hin, dass es sich um einen Sitz von Amazon handelt. Kein Schild mit gelben Buchstaben, dafür ein Portier, der die Etagennummer per Computer an den Fahrstuhl übermittelt.

Besucher sollen auf keinen Fall in irgendwelche Projekte stolpern, die nicht für ihre Augen bestimmt sind - die Forscher arbeiten unter anderem an Amazon Translate, ihrem Übersetzer für Texte und Amazon-Produktseiten. Auf ihren Schreibtischen im fünften Stock stapeln sich blaue Puzzleteile aus Glas mit Signatur von Jeff Bezos; jedes steht für ein erteiltes Patent. Forschungsleiter Hagen Fürstenau sitzt an einem der Tische und liest das wissenschaftliche Paper eines Kollegen durch. Die Wissenschaftler suchen immer zu Beginn eines Projekts nach aktueller Fachliteratur und evaluieren, was davon auf die eigene Situation übertragen werden kann. Anschließend erarbeiten sie einen Vorgehensplan, um das Problem zu lösen, sowie ein Konzept, um diese Lösung in das Live-System zu übertragen.

Fürstenau, Experte für Machine Learning und Linguistik, hat schon als Schüler Rechnen geliebt und Bücher verschlungen, vor allem Der Herr der Ringe. Mit sieben Jahren bekam er den ersten Computer und brachte sich selbst Programmieren bei. Später studierte er Mathematik, besuchte Sommercamps für Computerlinguistik, machte seinen Doktor in dem Fach und lernte Chinesisch und Koreanisch.

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Machine-Learning- und Linguistikfachmann Hagen Fürstenau in seinem Büro (Foto: Maja Hoock)

"Ich habe mich schon immer für Sprachen interessiert", sagt er. "Für Übersetzungsmöglichkeiten und subtile Bedeutungsunterschiede wird man erst sensibilisiert, wenn man sich mit Linguistik beschäftigt. Und linguistische Probleme mit abstrakter Mathematik und Informatik zu lösen - das war spannend für mich. Computerlinguistik ist meine ideale Spielwiese."

Anders geht es wohl auch nicht, wenn man automatische Übersetzer verbessern will. Man muss sich mit Sprachen ebenso auskennen wie mit der Technik. Experten zu finden ist dementsprechend schwieriger als in anderen IT-Bereichen.

Spezialisten für Sprachverarbeitung dringend gesucht

Hagen Fürstenau sucht auf Fachkonferenzen oder an Lehrstühlen der Universitäten weltweit nach Kandidaten für sein Team. Sprachverarbeitung ist ein internationales Geschäft; die 15 Computerlinguisten, Softwareentwickler und Informatik-Doktoren im Berliner Team stammen aus elf Nationen. Bewerber müssen mehrstufige Bewerbungstests bei Amazon bestehen, Probe-Code schreiben und die 14 Leadership-Prinzipien wie "Customer Obsession" mit ihrer Vita belegen können.

Einmal angenommen, bekommen die Forscher im Bereich Machine Learning und Sprachverarbeitung Unternehmensanteile in Form von Aktien, die Möglichkeit, von unterschiedlichen Standorten aus zu arbeiten, und ein Jahresgehalt, das die Vergleichsseite Glassdoor mit rund 80.000 Euro beziffert. Dennoch ist auch die Konkurrenz attraktiv, besonders in den USA. Universitäten oder Unternehmen wie Google, Apple oder Microsoft bieten Experten gute Stellen, ebenso wie zahlreiche andere Firmen auf der ganzen Welt, die Übersetzung, Sprachsteuerung, Autokorrektur, Spamfilter, Textzusammenfassungen oder automatisierten Kundenservice anbieten. Der Markt für Deep Learning im Sprachverarbeitungsbereich wächst deutlich schneller, als die Hochschulen Nachwuchs ausbilden.

Die Herausforderung: Kandidaten müssen den aktuellen Stand der Forschung durchdringen, ihm aber auch neue Aspekte hinzufügen können, um die Innovation voranzutreiben. "Man muss Verstärkung schon fast mit der Lupe suchen", sagt Fürstenau. "Es gibt weltweit höchstens ein paar Dutzend Experten für Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen, die überhaupt infrage kommen."