Der erst 23-Jährige Gründer Ehsan Allahyar Parsa hat mit seinem Startup Rootify eine App entwickelt, mit der Nutzer leichter Sprachen lernen können. Das besondere daran: Das Erlernen der Sprache erfolgt auf Grundlage der gemeinsamen Wurzeln von Sprachen.
Das Erlernen einer Fremdsprache beschränkt sich mittlerweile nicht mehr nur auf die Schulzeit. Immer mehr Menschen erlernen eine Sprache auch im höheren Alter und mit technologischen Hilfsmitteln, wie Sprachlern-Apps. Am Markt gibt es eine Vielzahl an Lösungen, angefangen von Big Playern, wie Babbel oder Busuu, über EduTech-Lösungen bis hin zu Übersetzungs-Apps.
Ein deutsches Startup, das sich mit einer neuen App am Markt behaupten möchte, ist Rootify. Mit ihr sollen Sprachen einfacher erlernt werden können, da die Lernlogik auf der eigenen Muttersprache der jeweiligen Nutzer aufbaut. So werden die gemeinsamen Wurzeln über einen Algorithmus erkannt und beschleunigen so den Lernfortschritt.
Gewisse Sprachen, wie Spanisch, Französisch oder Portugiesisch haben nämlich ähnliche Wurzeln. Begriffe klingen dadurch ähnlich und erleichtern bei bestehenden Sprachkenntnissen dadurch das Erlernen weiterer Sprachen. Aufgrund des „Match Making“ der Ähnlichkeiten bezeichnet sich das Startup selbst als „Tinder für Sprachen“.
Fokus auf romanischen Sprachraum
Derzeit konzentriert sich das Startup auf den romanischen Sprachraum, später soll dieser auf den slawischen Sprachraum ausgedehnt werden. Auch für den asiatischen Sprachraum mit China, Korea, Japan sind langfristig als Updates geplant.
Auf der Website von Rootify heißt es zum USP des Startups: „Unser Alleinstellungsmerkmal, mit dem wir uns von der Konkurrenz abheben, ist die beispiellose Methodik, mit der Nutzer auf der Grundlage der ähnlichen Wurzeln ihrer Muttersprache effektiv unterrichtet werden.“ Das Versprechen des Startups: Nutzer müssen nicht mehr bei Null anfangen, um eine neue Sprache zu erlernen. Zudem soll auch das minimalistische Design der App zum Lernen anregen.
Gründer ist ein Sprachtalent
Kleines Details am Rande: Rootify-Gründer Ehsan Allahyar Parsa aus Gießen ist selbst ein Sprachtalent. Er spricht über zehn verschiedene Sprachen. Dazu zählen: Deutsch, Persisch, Afghanisch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Italienisch, Afrikaans und Mandarin.
In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.
Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“
Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.
„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“
600 Millionen Wörter
Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.
Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.
„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.
Apollo erkennt Sprachstufen
Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“
Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“
Weitere Stufen geplant
„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.
Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“
Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.
Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.
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