機械翻訳 現状と限界

機械翻訳

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/04/07 08:19 UTC 版)

現状と限界

近年、AIのディープラーニング技術により、急速に成長している分野であり、特定の用途に限った翻訳においては人間の手で補助することで、ある程度の解決がみられるようになっている。今後人々の日常生活における異言間のコミュニケーションに大きな影響を与えることが期待されている[8]

しかし、研究が進むにつれ、言語の複雑さに由来する機械翻訳の限界も指摘されており、人工知能自然言語処理、ニューラル機械翻訳などの立場では「克服すべき課題は多く,完璧な機械翻訳を期待するのは現実的ではない」と認識されている(主に「機械翻訳の限界と人間による翻訳の可能性」瀬上和典より)。

  • Yehoshua Bar Hillelは、1975年時点で、現実的に研究すべき機械翻訳として、以下3点を述べており、この視点が現在でも受け継がれている。
    1. 機械の支援を伴う人間翻訳
    2. 人間の支援を伴う機械翻訳
    3. 低品質の機械翻訳
  • 奥村学(自然言語処理)は「翻訳は人間でも言外の意味の理解や知識を要求される非常に負荷の高いタスクであり、『全自動高品質機械翻訳』の完成を目指してはいけない」と2014年に述べている。
  • Thierry Poibeau (LATTICE言語学研究所所長)は、「機械翻訳が、人間の翻訳を取って代わることはない。そのようなことは目標でも望ましい結果でもない」と2017年に述べた。
  • 「人工知能やロボット等による代替可能性が高い100種の職業」(野村総合研究所)では、「翻訳通訳」は圏外である[9]
  • 「Frey and Osborne」(2013年)による機械学習の研究では、「認知性・創造性・社会性」の観点から、機械化されるリスクに対し、様々な職種に指標を与えており、翻訳通訳は0.38の指標を与えられている。
    • 「1」は現時点で機械化が可能。
    • 「0.7 - 0.99」は将来(10年 - 20年以内)機械化される可能性が高い。
    • 0.7未満は中、0.3未満は低レベルのリスク。数字が小さいほどリスクが低い。
  • 今後も「ディープラーニング」を活用した機械翻訳技術の向上により、記述のルールが定まった文書(特許・法律文書、論文など)であれば、書く側が「あらかじめ機械翻訳に配慮」することで、翻訳の精度は相当に高くなっていくことが期待できる。しかし「人間の多彩な情報を用いた複雑なコミュニケーションには程遠く、AIがそのレベルに到達し、人間の翻訳・通訳の代わりするのは遥か先」というのが研究者の共通の見解である。特に以下の3点による[10]
    • AIはディープラーニングにより「言葉の意味そのもの」を学習するわけではない
    • ディープラーニングには「誤った学習結果」が含まれる
    • AIは人間の非言語ニュアンス感情などを理解できない
  • 特に音声を用いたコミュニケーションにおいて決定的である。

注釈

  1. ^ 日本語には、初出版と書籍版は同題に訳されるのだが、原題では A Mathematical Theory of Communication The Mathematical Theory of Communication という僅かだが深遠な違いがある。

訳注

  1. ^ または作者

出典

  1. ^ たとえばCuuturat; Leau. Histoire de la langue universelle ; Guérard. A Short History ; Cohen. On the Project of a Universal Character を参照。
  2. ^ 浜口, 稔 (1993-4-30). 英仏普遍言語計画. 工作舎. p. 70-71. ISBN 4-87502-214-X. "普遍的文字の構築という初期の試みに言及するときは、1629年11月デカルトがメルセンヌに宛てた手紙から始まる、というのが通り相場となっている。[1]しかし、この問題への関心を最初に誘発した多くの要因を吟味してみると、ある種の共通の書字という着想は明らかに、ずっと以前から比較的なじみ深いものになっていたようである。…フランシス・ベイコンは、1605年出版の学問の進歩についてのなかで、そのような真正の文字の体系は便利であると述べていた" , Knowlson, James. UNIVERSAL LANGUAGE SCHEMES IN ENGLAND AND FRANCE 1600-1800 より翻訳。
  3. ^ http://museum.ipsj.or.jp/heritage/KT-1.html
  4. ^ http://museum.ipsj.or.jp/computer/dawn/0027.html
  5. ^ a b c 中澤敏明、「機械翻訳の新しいパラダイム:ニューラル機械翻訳の原理」『情報管理』 2017-2018年 60巻 5号 p.299-306, doi:10.1241/johokanri.60.299, 科学技術振興機構
  6. ^ 日本経済新聞 2021.1.11朝刊9面
  7. ^ a b 株式会社インプレス (2021年4月14日). “NVIDIA ジェンスン・フアンCEO、対話型AIサービス「Jarvis」で「じゃんがらラーメン」を探すデモ” (日本語). Car Watch. 2021年4月15日閲覧。
  8. ^ https://gendai.ismedia.jp/articles/-/55237
  9. ^ https://www.nri.com/jp/news/2015/151202_1.aspx
  10. ^ https://gendai.ismedia.jp/articles/-/55237?page=2
  11. ^ 3-F ニューラル機械翻訳は翻訳プロセスをどう変えていくか-最近の機械翻訳技術と利用に関する動向- | JTFジャーナルWeb版 | 一般社団法人日本翻訳連盟 機関誌
  12. ^ S. Ravi and K. Knight (2011). “Deciphering Foreign Language”. Proc. ACL. 
  13. ^ 著作権審議会第9小委員会(コンピュータ創作物関係)報告書 | 著作権審議会/文化審議会分科会報告 | 著作権データベース | 公益社団法人著作権情報センター CRIC”. www.cric.or.jp. 2020年7月28日閲覧。 “機械翻訳とは、人間の援助の下で、コンピュータが行う翻訳である。なお、電子辞書をコンピュータに備え、辞書引きをコンピュータに行わせつつ、人間が行う翻訳は、コンピュータ支援翻訳といわれ、機械翻訳とは区別される。”
  14. ^ 成田一『パソコン翻訳の世界』
  15. ^ SDL Machine Translation”. 2020年9月26日閲覧。
  16. ^ a b Nino,Ana. "Machine Translation in Foreign Language Learning: Language Learners's and Tutor's Perceptions of Its Advantages and Disadvantages" ReCALL: the Journal of EUROCALL 21.2 (May 2009) 241-258.
  17. ^ 著作権審議会第9小委員会(コンピュータ創作物関係)報告書 | 著作権審議会/文化審議会分科会報告 | 著作権データベース | 公益社団法人著作権情報センター CRIC”. www.cric.or.jp. 公益社団法人著作権情報センター. 2020年7月28日閲覧。 “現在の機械翻訳システムにおいては、二次的著作物と評価されるに足る翻訳物を作成するためには、前編集や後編集などの形で一般に何らかの人の創作的寄与が必要であり、特に文芸的な著作物については、コンピュータ・グラフィックスと同様、最終的には人の感性に訴えかけるものであるため、少なくとも近い将来においてこの状況が変わることはないと考えられる。 なお、学術的な分野などでは、例えば外国語の技術的な文章の大意を大ざっぱに把握するために、原文を機械的に入力し得られた結果を、多少の誤りや読みにくさはあってもそのまま利用するといった利用法が考えられる。現在のところ、このような翻訳物は一般に二次的著作物と評価することはできないと考えるが、今後の技術の動向等によっては将来の検討課題となると考えられる。”
  18. ^ Machine Translation: No Copyright On The Result?”. SEO Translator, citing Zimbabwe Independent. 2012年11月24日閲覧。





英和和英テキスト翻訳>> Weblio翻訳
英語⇒日本語日本語⇒英語
  

辞書ショートカット

すべての辞書の索引

機械翻訳のお隣キーワード
検索ランキング

   

英語⇒日本語
日本語⇒英語
   



機械翻訳のページの著作権
Weblio 辞書情報提供元は参加元一覧にて確認できます。

  
ウィキペディアウィキペディア
All text is available under the terms of the GNU Free Documentation License.
この記事は、ウィキペディアの機械翻訳 (改訂履歴)の記事を複製、再配布したものにあたり、GNU Free Documentation Licenseというライセンスの下で提供されています。 Weblio辞書に掲載されているウィキペディアの記事も、全てGNU Free Documentation Licenseの元に提供されております。

©2022 GRAS Group, Inc.RSS