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人工知能機械翻訳でもやっぱり英語中心の流れがどんどん進んでいる!

この方藤沢数希氏の特別寄稿を読んで感じたこと!

ご存知の方もいらっしゃるとは思いますが、氏の経歴を簡単にご紹介しておきます。

物理学PhD、作家、投資家。海外の研究機関で計算実験の研究に従事した後、外資系投資銀行に転身し定量分析、トレーディングに従事。その傍ら作家活動をはじめる。著書に『なぜ投資のプロはサルに負けるのか』『日本人がグローバル資本主義を生き抜くための経済学入門』『外資系金融の終わり』(以上、ダイヤモンド社)『反原発の不都合な真実』『損する結婚 儲かる離婚』(新潮新書)『ぼくは愛を証明しようと思う。』(幻冬舎)などのベストセラーを執筆。恋愛やグルメなど親しみやすい話題から、高度な経済分析、エネルギー政策などの話題まで、独自の視点と鋭い分析で分かりやすく解説している。

 

私も関心があり、「AI」「チャットボット」「機械翻訳」などいろいろと読み漁ってきました。

多くには「もう英語学習が必要がない」ともとれるような語学救世主的な内容の記事もありました。また、グーグルの機械翻訳のレビューに関してもやはり肯定的なものが目立っていました。

 

そんななか藤沢数希氏のこの特別寄稿を読んで、

これは是非皆さんにお伝えしたいと思った次第です。

 

英語格差について!

題して;

「結局AI(機械翻訳)は英語ができる人の力をさらに拡大する」

 

・グーグルがリアルタイム翻訳もこなすのGoogle Pixel Budsを発表

・グーグルが2016年に開発した「ニューラル機械翻訳」を活用している

 

凄いことが起こり始めています。

 

でもなぜ英語格差?

 

 

まずは、

機械翻訳について!

機械翻訳には主に2種類があります。

1つは「ルールベース機械翻訳」そしてもう1つは「統計的機械翻訳」になります。

「ルールベース機械翻訳」は、人がコツコツとルールを落とし込んでいく作業が行われるため、非常に時間と労力がかかるというものです。

当然のことながら多言語に展開するには、この地道な作業の繰り返しとなるわけで、非常に手間がかかるのです。

では、もう1つは「統計的機械翻訳」はどうかといいますと、「翻訳モデル」と「言語モデル」から構成されています。

例と挙げると以下のようになります。

I am from Tokyo.という英語を翻訳する場合、「翻訳モデル」は「私は東京からです」と訳してしまいます。ルール通りに訳すのです。

 

これって英語習いたての中学生みたいですよね。

そして「言語モデル」は、膨大なデータから翻訳先の言語の語順を学び取り「私は東京出身です」という日本語らしい文を生成するというものです。

特に後者「統計的機械翻訳」は、インターネットの発達とともに膨大なデータを扱えるようになって一気に発達した技術になります。

しかし、

この「統計的機械翻訳」にも欠点があります。与えられた膨大なデータのどの部分に間違いがあったのか、突き止めることが不可能に近いということです。

こんな試行錯誤が続いていました。

 

ニューラル機械翻訳について!

グーグルが2016年に開発した「ニューラル機械翻訳」により、今まではどう考えてもミスが多すぎの機械翻訳の精度を、ほぼ人間並みにしてしまったということです。

これは、ニューラルネットワーク(神経回路のころ)を用いた翻訳の手法だそうです。

 

その中で特徴的なのが「アテンションモデル」という新機能と取り入れた点だと言われています。

この新機能は、人が英語から日本語に翻訳する際に、文のどこから翻訳すると意味を正しく捉えることができるのかという、文節の決定作業に似ているものと言われています。

そして、このニューラル機械翻訳の凄いところは、「共通意味表現」の獲得なのです。

 

日本語と英語の翻訳と英語とフランス語の翻訳を学習した機械翻訳が、まだ学習していない日本語とフランス語を翻訳を実現できれば、言語に依存しない概念を機械が得たともいえ、非常に興味深い成果なのです。

この機械翻訳のサービスは間違いないく普及していくでしょうね。

 

英語学習がいらなくなる?

 

ネットの発達とコンピュータ機能の飛躍的向上により、AIが文に適した訳をネットから瞬時に見つけてくる、というものですね。

 

「それじゃ英語の学習しなくていいじゃないか?」

 

という声が聞こえてきます。

 

答えは「NO」です。

 

なぜなのか?

それはこれです。

さらに英語格差が生まれる!?

①言葉の意味を理解しない

②英語のハブ化

 

コンピュータは言葉の意味を理解していないということ。

前にも申しあげた「AIが文に適した訳をネットから瞬時に見つけてくる」は、文脈や内容が込み入っていて複雑なものになると、意味の取れない訳となってしまうのです。

 

さらに申し上げると、

グーグルのニューラル機械翻訳は「英語」がハブになっているのです。

どの言語も必ず対英語になっているのです。

 

例えば、英語から中国語ではかなり精度の高い訳を提供したようですが、中国語から日本語では残念ながらの結果だったとのことですね。

 

したがって、

この機械翻訳技術が上がれば上がるほどに「英語」の必要性が高まるということになっていきます。

 

日本独自の機械翻訳技術を開発するには、グーグルに相当するかそれ以上の国家予算に匹敵する資金を投入する必要があるでしょう。

またそれ以上に今までの考え方と全く違う視点からのブレークスルーでもあれば別でしょうが、そう簡単には実現しないかもしれません。

 

つまり、

まだまだ地道な英語学習を実施して英語・英会話を身に着ける必要があると思います。

 

世界最大の貿易国家になりつつある中国、中国とのビジネスこれからも伸びることは間違いないでしょう。

中国の英語熱はすさまじいものがあります。でもすべての中国人が英語を使うわけではありません。

グーグル翻訳で中国語から英語にするのは、精度の高い結果を得ることができます。

英語ができればビジネスチャンスが増えるのです。

 

しかし、中国語から日本語では役にたたないというのが実情です。

 

英語が使えるか使えないかで大きな差が生まれます

 

英語を身に着けた人がさらに恩恵を受ける社会待ち受けているような気がします。

 

この記事を参照させていただきました:

AI時代には英語学習がますます重要になる3つの理由| 藤沢数希(特別寄稿)

参考書籍:

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