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多様な言語が失われている現在、ますます英語が優越化。英語話者には翻訳ニーズが全体としては減っている。特に近年は失われる言語の数は、加速度的に増えている。

一方で、CIAやBND(ドイツ)など世界のインテリジェンス機関は各国語の専門家(言語だけでなく歴史や文化なども含めた地域理解の専門家)をしっかりと育てており、インテリジェンス業務に必要な翻訳のなかでも、キモになる部分については人の手から離れる様子は殆ど無い。

日常的なニュースなどは自動翻訳化の可能性があるとしても、微妙な文脈や、なぜ、このタイミングでこの情報が出されたのか、という点はやはり、その道のプロが判断するしかなさそう。

インテリジェンス業務は公開情報が基本中の基本だが、単なるストレートニュースでも、なぜ、このタイミングなのか、なぜ、この人の口からなのか、という点を考えて行くことで、誰も気が付かない重要なことに気が付くこともある。

ロジスティックス的な部分は機械翻訳を活用しつつ、人間はより高度かつ機微な判断をすること、そしてそのための教養と経験を向上させることに特化することになりそう。

ちょっと気になるのが中国語話者の増加。短期間で英語をしのぐとは思えないけど、中国語で流通する情報は明らかに増えている。香港やシンガポールを見ていても、英語の通じない、通じにくい人が明らかに増えている。中国語情報をどうするかも重要なポイントかと思う。
サイバネティクスのウィーナーはここにも絡んでくるのですね。サイバーの語源の割に、オリジナルの知名度が低いと感じていますが、サイバネティクスは、当時としては非常に先見性のあるコンセプトです。

さておき、機械翻訳の歴史がよく分かるまとめでした。
はっきり言って、言葉の持つ微妙なニュアンスについては人間でも分からないことがあるので、そこは気にしなくてもいいんじゃないかという気がしています。国語の問題で、「『その話』は何を指しますか?」みたいなのが問題になるのは、読んでる人にも分かりにくかったりして、こういう訓練をしないといけないからなわけで。
これがいやなら、決して誤解を招かないような文法で文章を書く努力をするべきですね。

「ぶぶ漬けいかがですか?」を「Go home now」と訳せるようになったら、そろそろシンギュラリティを気にした方がいいかもしれません(笑)
よくぞ丁寧にまとめてくださいました。
日本史トップに登場する長尾真先生。NTTが開発を開始する84年に、新人官僚だったぼくは自動翻訳通信の国家プロジェクト事務局として立ち上げた委員会の委員長を長尾先生にお願いしました。
先生は京大教授になったばかりの若手。審議会の大御所が「ムリだからやめろ」と反対する難プロジェクトだったので、若手の抜擢だったのです。そこからATRの設立、NICTの研究スタートという広がりを見せていきます。長尾先生は京大総長から国立国会図書館長を務め、今もパンクでいらっしゃいます。
さて、実績のある日本の開発なのですが、今後、Google、MS、IBMの御三家にどう立ち向かうのか。これはもう国家プロジェクトのような「小粒」な取組ではムリ。民間の資金と人材を投入して成果を上げていただきたい。
17世紀の言語統一、普遍言語の設定の中心がバベルの塔だったとは面白い。そして論理的に計算、知識、用例に基づく機械翻訳から始まったのに、今はプリミティブな旬に基づく機械翻訳とは意外。
シンガポールで働いてて思うけど、いくら100%翻訳できるウェアラブルやら機械が出たとしてもそれが言語の壁を突破するとは全く思えない。自分の上司やメンバーと機械越しでしか会話できないなんて。一発かぎりのミーティングならまだしも。
前史にはあまり意味はないかな。
機械翻訳の歴史について全く知らなかったの勉強になる。とくに、ウィーバーが「暗号化された母語」という定義は興味深い。
個人的には、人間が判断できるものというのは、十分なデータ蓄積があればできるものだと思っている。逆に人間でも文脈判断間違えるレベルは、牧野さんがコメントされているように「気にしなくていい」とも思う。人間側としては、機械翻訳を活用する場合においては明確な文章になるように意識することが、使う側のリテラシーとしても求められると思う。
今回はスライドストーリーで機械翻訳の歴史を振り返ります。「機械辞書」のアイディアはなんと17世紀に遡り、機械翻訳発展の背景には、戦争、テロなどが。是非お読みください。
記事中にも出てくるNICTの出したVoiceTraはかなりの精度です。旅や観光、グルメなどに絞っている事も良いですね。難しいとされる文脈理解も分野を絞れば格段に良くなります。ぜひ一度お試し下さい。
外国語は暗号化された母語という発想は面白い!それにしても機械翻訳も戦争で発展したとは。