教科書：Enrich
教科書：Enrich Communication：Ⅲ：Unit 2

March 24, 2023 AI and its key contemporary uses and issues
Artificial人工 intelligence知能, or Al, uses computers
and machines to 〔〜を真似る：mimic〕 thehuman mind's ability to solve problems and〔決定を下す：make decisions〕. It has become

progressed〕on building computers that

機能するのか：how does it work〕? 〔何のために私達はそれを使うのか：What do we use it

learned to recognize〕〔基本的な形状for〕? Let's〔〜をより探ってみましょう：take a（を）：basic shapes〕. 〔〜を組み合わせるこdeeper dive into〕those questions. 〔まと（は）：Combining〕neural networks〔複数ず手始めに：To begin with〕,〔人工知能の歴の層で：in multiple layers〕〔より洗練史をちょっと見ること（が）（無生物主語）：a

された「ディープラーニング（深層学習）」を可能にしbrief look at the history of Al〕canた：made〔我々が〜を理解するのを助ける（原形不定詞）：learning” possible〕. These “deep neural

help us understand〕〔どのようにそれnetworks” 〔訓練されることが可能だった：could
be trained〕 to play games 〔〜のような：like〕chess and go囲碁. In 1997 a computer
called Deep Blue〔〜をたおした：beat〕world
chess champion Garry Kasparovガルリ・カスパロフ,
and in 2016, DeepMind's AlphaGo〔〜をたおした：beat〕Lee Sedol李世ドル, the world champion goplayer.

活の慣れ親しんだ一部（になった）（部分否定、suchthat構文）：such a familiar part ofeveryday life that many of us
hardly notice it〕, but〔どのようにそれはが機能するか（を）（間接疑問）：howitworks〕.

｜
Where has Al come from, and how does itwork?
We hear a lot about algorithmsアルゴリズム〔最近、近日：these days〕, but〔実際のところ：infact〕 they are 〔新しいものでも何でもない：
nothing new〕. An algorithm is〔基本的にmore

sophisticated“deepは：basically〕〔一連の規則または指示（であAl research〔〜のみに焦点が当てられているわけではない：wasn't solely focused on〕games,
however. In 2015, a supercomputer called Minwaる）：a set of rules or instructions〕〔〜を識別し分類することが可能であると判明した：〔問題を解決するのを、又は次に何をしたらいいかを決

provedand

めるのを、助ける（規則または指示）：thatcategorize〕 pictures 〔より正確に：morehelpabletoidentify

decideaccurately〕than〔平均的な人間：thewhat to do next〕. Mathematicians haveaverage human〕. Computers may not be able

been using algorithms 〔何世紀もの間：forcenturies〕, and early computers usedalgorithms to〔複雑な計算をする：do complex
calculations〕. 〔1950年代に：In the1950s〕 , people started to 〔…かしらと思う：

to “think”〔人間がするのと同じ方法で（関係副詞）：
in the same way that humans do〕, but
A l 〔当然〜をしのぐことができる：cancertainly outperform〕humans〔特定の課業においては：at specific tasks〕,
and it〔より良くなってきている：is gettingbetter〕〔ひっきりなしに：all the time〕.

to｜the 1950s〕,〔研究（が）：work〕〔進展した：

copied the 〔構造：structure〕 of humanbrains, with lots of〔相互連結された：interconnected〕neuronsニューロン. These“ 〔神経の：neural〕 networks” could use
algorithms to learn. The first example of“machine機械 learning学習” was in 1958, when aneural network 〔〜を認識できるようになった：〔我々の多くがそれに殆ど気付かないくらい、日々の生｜〔1950年代を通してずっと：Throughoutsolveaproblemorwonder〕〔これらのコンピュータが考えることができるのかどうか（と）：whether
computers

could

thesethink〕, and the〔用語：term〕“artificial intelligence” was first used in1956.

教科書：Enrich：III 4

How does Al help us?
Artificial intelligence is〔私達の身の回りの至る所にある：all around us〕, and we〔〜と交流する：interact with〕it every day. The
technology 〔学習しそして適合し続ける：keeps〔音声認識：Voicelearning and adapting〕〔それが使用さrespond to spoken instructions

れるにつれて：as it is used〕, so it〔ますますand questions〕. This〔私達に〜の新しい方法をもたらより良くなる：gets better and better〕

した：has given us a new way of〕〔コン〔時が経つにつれて：as time goes on〕.

recognition〕 isalso 〔〜を原動力として動かされている：poweredby〕Al,〔コンピュータやスマホが、発話された指示や質問に、反応することを、可能にしている（分詞構文）：
enablingcomputersandsmartphones

toピュータと交流する（方法）：interactingwith computers〕. 〔加えて：In addition〕,

Our phones, social media and online shopping〔アカウント：accounts〕all use Al to learn more
about〔私達が何者であるか（について）（間接疑問）：who we are〕, and〔私達が何を好きか（について）（間接疑問）：what we like〕.
For example, video streaming services know〔私達voice recognition〔〜を生成できる：canがどの動画を視聴するか（を）（間接疑問）：Alwhich videos we watch〕, and〔どれくらい長い間（視聴するかを）：forhowlong〕. They use this data to〔プロフィールを作り上げる：build up a profile〕of everyuser. Users with〔似たプロフィール：similarprofiles〕have〔似た嗜好：similartastes〕 , so Al 〔私達をお互いと比較する：
compares us with each other〕anduses this data to〔〜を推薦する：recommend〕
more videos that we might like.

generate〕〔動画の字幕（を）：captions
for videos〕, and〔私達が外国語を学ぶのを助けることすら（できる）：even

help

us

learn

foreign languages〕.

has〔他の教育的使用法：othereducational uses〕too, from checking our〔単語の綴り：spelling〕and〔文法：grammar〕to〔剽窃を探知すること（に至るまで）：detecting plagiarism〕 in 〔著作物：written work〕. Al tools〔今、開発されている：are now being developed〕for〔生徒達が学ぶのを助けること（のために）：helping
students to learn〕and〔彼等が知ってることをテストすること（のために）：testingknow〕.

whatthey教科書：Enrich：III 5

In 〔医療：healthcare〕 , Al 〔〜を探す：
looks for〕patterns in〔巨大な：huge〕
sets of〔患者データ：patient data〕,〔医者が病These are just some examples of Al in〔日々の生活：everyday life〕. The technology〔急気を診断し治療を推奨するのを助ける（分詞構文）：

and 〔〜するのが確実なようである：looks set

helping

todoctors

illnesses

diagnoserecommendandtreatments〕. It also〔〜を監視するのを助けtoる：helpsmonitor〕 patients in

速に進歩している：isadvancingrapidly〕

to〕〔〜を変化し続ける：keep changing〕〔私達の生きる方法（を）：the way we live〕.

There are risks, however. Is Al learning too muchabout us? 〔それがますます強力になるにつれて：As
becomesincreasingly

hospitals,〔より良い患者ケアおよび医者と看護師に他

itの仕事のためのより多くの時間を与えることに、つながpowerful〕, our biggest challenge may be〔そる（分詞構文）：leading to better patient

れを制御する立場に踏みとどまること：staying incare, and giving doctors and nurses more

control of it〕.

timeforothertasks〕. 〔同様に：Similarly〕, in〔農業：agriculture〕,

Al can monitor〔作物：crops〕and weather
patterns, 〔農民が〜を予測するのを助ける（分詞構文）：helping farmers to predict〕

the best〔栽植と収穫の時期：planting andharvesting times〕.

In〔工業：industry〕too,〔人工知能関連の：Alrelated〕software and robots〔〜を奪った：
have taken over〕〔かつては人々によって行われていた仕事（を）：jobs
donebythatusedtobepeople〕 . Factories and 〔倉庫：warehouses〕 have 〔自動化された製造と輸送（を）：automatedproductionandshipping〕 , 〔それらをより安全かつ生産的にしている（分詞構文）：making

themsaferandmore productive〕. We even have〔自動運転の：self-driving〕cars and trucks now.

They can 〔〜を認識できる：recognize〕
people, other〔車、乗り物：vehicles〕,〔道路標識：road signs〕and〔交通パターン：traffic patterns〕 , using all thisinformation〔同時に、即：in real time〕to〔決定をする：make decisions〕and control
the vehicle.