モノマネする人工知能 〜 自動翻訳を支える影の立役者：Over the AI ―― AIの向こう側に（16）（7/10 ページ）

最近の機械翻訳の発展には目を見張るものがあります。なぜ、ここまで進化しているのでしょうか。AI（人工知能）による翻訳、通訳を取り上げ、その発展の理由を探ってみると、その根底には、あるパラダイムシフトが存在していたことが分かりました。

[江端智一，EE Times Japan]

AIの翻訳と、私たちの英語学習法を比べてみる

　さて、ここで自動翻訳の技術の内容を、私たちがこれまで受けてきた（or 受けている）英語の勉強法と比較してお話しします。

　このように対比してみると明らかなのですが、自動翻訳技術の4つの方法は、私たちがやってきた英語の勉強の方法と、ほとんど変わりがありません。

　加えて言えば、かつての自動翻訳技術も、日本の英語教育も、その方式で「スタック（停滞）」してしまっている点も同じです（もちろん、何もしないよりはずっとマシなのですが）。

　以前担当させて頂いた「技術英語」に関する連載「「英語に愛されないエンジニア」のための新行動論」で、私は「最小限の例文だけを暗記しろ^＊1）」「訳が分からなくてもいいから英語を読みまくれ^＊2）」「デタラメでもいいから英語を書きまくれ^＊3）」と言い続けてきたのですが、最近の自動翻訳技術（EBMT、SMT）パラダイムから見ても、これらは、そこそこ正解だったのではないかと思っています。

＊1）「―実践編（パラダイムシフト）―入出力装置という「機械的な私」の作り方」
＊2）「仮説検証方式」で調査時間を1/10に短縮しよう
＊3）“Japanese English”という発想（前編）

　次に、用例ベース機械翻訳（EBMT）技術と、統計的機械翻訳（SMT）技術の両方をざっくりとまとめて、暗号解読のアプローチと比較してみました。

　翻訳とは暗号解読である ―― この割り切りさえできれば、翻訳とは単なる、情報理論（確率論を含む）に元づく信号処理/情報処理として取り扱うことができます。

　"「言語」とは、「人間相互理解」の道具であり、「民族」という単位のポピュラーな指標であり、「文化」という荷物を過去から未来へ運ぶリヤカーのような役割"^＊）―― てな、高尚なことは、いったん全て忘れてしまい、「言語」を単なる信号変換処理の対象として、淡々と無機質に取り扱うだけで ―― 皮肉なことに ―― 優れた翻訳ができてしまう、ということです。

＊）関連記事：「―実践編（パラダイムシフト）――技術英語はプログラミング言語である」

　さて、話を戻しまして、上図で記載されている「対訳コーパス」と、それを使った翻訳の概念図を以下に示します。

　要するに、現在の自動翻訳技術の主流は、膨大な例文と、膨大な速度の確率計算で、力づくで翻訳結果を導き出すもの、と、ご理解いただければ十分です。