AI翻訳革命 の商品レビュー

隅田英一郎(著者)

2024/08/15

　大学時代から言われていたが、英語教師は将来必要なくなるということがより現実的に感じた。Google翻訳やDeepLをよく使っていたから、たまにおかしな翻訳は出てくるものの、ざっくり意味を捉える分にはAI翻訳は非常に使えることを知っていた(これらの翻訳がAIによる物だとは知らなかったが…)。今は学校で英語を学習しないといけないが、それも受験のためだけになっているのでは？と思ったりもする。なんなら英語は科目として残すにしても、いかにAI翻訳を駆使して問題を解くか、というのを評価する方法に今後変わっていくのかもしれない。
　でも、それでも、外国語を流暢に操っている人を見ると、かっこいいと思うし羨ましくて仕方がない。今後AI翻訳によるコミュニケーションがよりメジャーになっていったとしても、やはり同じ言語で直接コミュニケーションを取るのと翻訳を介すのでは、体感違うのではないかと思う。

2024/06/20

零落していく我が国を思うと海外語学は必須な訳だが2000時間の勉強となると腰が引ける。その時間を専門分野の勉強に活かせるとしたら著者の言う様に素晴らしい事だと思う。
リーディングは自動翻訳で良いがリスニングとなると話せた方が良いし自動翻訳も万能ではないのでAIのミスが分かるくらいの英語力は必要なのではとも考えてしまった。

2024/05/05

2020年時点で自動翻訳のTOEICスコアは900点らしい。帯にもデカデカと書いている。私は海外とのやり取りが偶にあるのだが、外国語教育に関しては、二点、思う所があり、時々それを話題にする。一つは「語学教育には脳の成長段階により一定の年齢制限があり、それを過ぎると著しく習得が不利になる」、もう一つは「その年齢以降に習得したものは、どれだけ流暢に外国語を話しても、母国語の話者とは必ず区別されてしまう特徴が生じ、それは超えられない壁である」だ。つまり、語学力での差別は低年齢・出自由来の能力差のために是正されるべきであり、ポリコレムードの中、その習得コストや貧困エリア活用ニーズと相まって、将来的に必ずAI通訳が普及するに至る、と。

その観点で、AI翻訳の最新事情について、本著を興味深く読んだ。翻訳者の未来は明るい？という著者の主張には首肯し難いが、言葉は新たに生まれるため、それが世界各国で続くだろうから、翻訳者には、また異なる役割が求められそうだ。

英語を話す人がフランス語を学ぶのには600時間かかるが、日本語を学ぶには2200時間かかる。これを日本人の立場から考えれば、日本人が英語を学ぶのには2200時間かかる、という事らしい。翻訳機械が当たり前になれば、語学を学ぶモチベーションは下がるだろう。恐らく、ビジネスの距離より密接な関係性、つまり露骨かもしれないが、翻訳機械を外して会話するニーズの生じる関係性（恋人など）のみが、いずれ外国語を会得する層になるのではないだろうか。それとは別に、古文や漢文のような意識で、最低限の基礎知識、言語学や他者の目線を学ぶための英語学習の意義は尚、大きい。従い、日本人は最終的に会話できなくとも、英語を学ぶ必要性は無くならない、とも思う。

話は逸れるが、本著で最も有り難かったのは、ボイストラというアプリの紹介。これは、秀逸。

大阪関西万博が開催される2025年に実現を間に合わせるよう、グローバルコミュニケーション計画2025が総務省から2020年3月に提案されたようである。そうでなくとも、今は円安やインバウンドで旅行者が溢れている。変われる時に変わっていく事、変わっておく事が重要だ。

2023/01/29

p132 NICTの開発した音声翻訳アプリ　VoiceTra 文字ベース TexTra

p173 長尾真　1981年にRBMTとは全く異なる方式であるEBMTぼｎアイディアを発表していたのは驚くべきことである

長尾の回顧録　情報を読む力、学問をする心 2010

2023/01/25

自動翻訳の精度向上が文法を重視したRule-based Machine Translation(RBMT)で行き詰まり、用例に注目したExample-based MT(EBMT)に移行するまでの研究者の葛藤があって、統計的手法に目を向けたStatistical MT(SMT)が日の目を見て、現在のNeural MT(NMT)への発展の歴史で、日本の研究者も重要な位置を占めていたことを知った．現在DeepLを使ってニュース記事を読んでいるが、十分な精度だと感じている．

2022/12/18

人工知能による翻訳に関しこれまでの歴史や技術的な内容について知りたい人におすすめ。

【概要】
●人工知能による翻訳の仕組み
●翻訳品質の評価
●自動翻訳開発の歴史
●自動翻訳のメリット・デメリット

【感想】
●人工知能による自然言語処理は詳しく書かれていないため、知識がない人は別の本などで学習する必要がある。
●一方で、自動翻訳については詳しく書かれており、翻訳の仕組みやこれまでの開発の歴史などを知ることができたのは勉強になった。
●これからどのように進歩していくかはわからないとされており、自分でも想像がつかないなと思った。

2022/12/03

実際にこの本で紹介されていた自動翻訳を使って見たが、Google翻訳より格段に優れている。はっきり言ってメールのやり取りだけだったら、これで十分。

2022/11/10

日本　外国人比率2％　先進国6~12%　オーストラリア30%

自動翻訳はTOEICスコア900点（900点の人と同精度で翻訳）（550点/2000年）
　RBMT ルールベースの翻訳は失敗
　EBMT 対訳ベースのAI翻訳　文法も意味も文脈も理解せずに訳例を学習し翻訳

日本は機械学習パラダイス　著作権法30条の4　
　日本では AI深層学習のためなら著作権者の承認なしで著作物を利用してよい
　　翻訳バンク　法務省＋NICT　良質大量データ　VoiceTra　TexTra を生む
　　　GAFAは大量だが悪質データを含む
　　年間5億文、2000億円分の翻訳が使い捨て　リサイクルすれば・・

評価技術×構築技術
　BLEU　単語列が一致＝品質が良い訳
　逐次通訳　2倍の時間　　2025年に同時翻訳実用化？

世界の言語 7151　95%の人が英語は非母国語
　日本語13番目　SOV＝41%　SVO＝35.5%　VSO＝6.9%
　英語話者にとって 易しいフランス語600h、最難の日本語2200h で習得
　日本の中高での英語授業1000h　2200hには追加で毎日1hでも3年以上
　外電の10%しか日本語翻訳されない
　インド人の5分の1しか公用語の英語ができない　

2022/10/27

翻訳へ深層学習が適用されるニューラル翻訳 (NMT)によって、文章の種類によっては自動翻訳が9割位信頼出来るようになったとのこと。自動翻訳によって今まで紹介されて来なかった情報が流通することは良いことだと思う。語学学習の意義として、誤訳の判別能力獲得と異文化理解をあげているのも納得がいった。自分の中高生時代を思い出しても、英語を学ぶことにワクワクしたものだった。あれは見知らぬ世界への憧れだったのか。この本も見知らぬ世界を案内してくれた。

2022/10/10

自分が英語教員なので、自動翻訳の躍進に対して、英語教育は必要なのかという問いがいつも頭をもたげている。その答えのヒントになるのではないかと思ったが、最後に「へー、そうなんですね。で？」と思った。