Technologien künstlicher neuronaler Netzwerke (KNN) haben in den letzten Jahren wesentlich zum Leistungsfortschritt maschineller Sprachübersetzungssysteme beigetragen. Aus medienwissenschaftlicher Perspektive wird der Vortrag deren historische Genese nachzeichnen und KNN-Systeme selbst als Medientechnologien des Übersetzens untersuchen.

Vor allem ein Ansatz dominiert die derzeitige Technologieentwicklung der künstlichen Intelligenz (KI): künstliche neuronale Netzwerke, seit einigen Jahren auch unter dem Namen Deep Learning bekannt. Aus medien- und kulturwissenschaftlicher Perspektive sind Ansätze der KNN, deren technische Grundlagen bereits in den 1940er- und 1950er-Jahren erarbeitet wurden, noch weitestgehend unerforscht, was sicherlich auch dem Umstand geschuldet ist, dass diese Form maschineller Lernverfahren in der Vergangenheit wiederholt als Irrweg der KI-Forschung galt. Doch speziell seit rund zehn Jahren konnten KNN in verschiedenen KI-Anwendungsbereichen, von der Bild- bis zur Spracherkennung, deutliche Leistungssprünge verzeichnen. Der Vortrag wird KNN in Bezug auf maschinelle Übersetzungssysteme kultur- und medienhistorisch erschließen und ausloten, wie KNN-basierte Lernalgorithmen die Wahrnehmung, Speicherung, Übertragung/Übersetzung und Verarbeitung von Sprachen realisieren.

Nach Stationen u. a. in Göttingen, Regensburg, Wien und Berlin lehrt und forscht Andreas Sudmann als Privatdozent für Medienwissenschaft an der Ruhr-Universität Bochum, wo er sich auch 2016 habilitiert hat. Zuletzt vertrat er eine Professur für Medienwissenschaft an der Philipps-Universität Marburg. Derzeit ist er IFK_Research Fellow.

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