機械翻訳

機械翻訳（きかいほんやく、英: machine translation）とは、ある自然言語を別の自然言語に翻訳する変換を、コンピュータを利用して全て（ないし、可能な限り全て）自動的に行おうとするものである。 機械翻訳の着想は17世紀まで遡って由来を調べられるかもしれない。1629年に、ルネ・デカルトは、単一の記号をもって異なった言葉での同一の概念を割り当てる普遍言語を提案した。機械翻訳という発想が生まれた起原のひとつは、暗号学である。ウォーレン・ウィーバー（シャノンによる、情報理論の記念碑的業績である論文『通信の数学的理論』の書籍版の共著者）が1947年3月にノーバート・ウィーナー（サイバネティックスが著名）に送った手紙によると、ロシア語で書かれた文章について、それを「暗号化された英語の文章」とみなせば暗号解読の要領で機械的に翻訳できるのではないか、と提案している。しかし同年4月のウィーナーの返信によれば、(自然)言語は曖昧な表現が多いために、暗号解読のようにはうまくできないのでは、と懐疑的であった。 米国およびソ連の場合、機械翻訳はこの暗号絡みのエピソードにも示されているように冷戦を背景とした需要があった。一方欧州の場合は、多国間交渉や条約などで多国語間の翻訳という課題を抱えていたという動機があり、2言語間ではなく多言語間の翻訳という比較的難しい問題に挑む一方、ある程度近い言語間の翻訳ではあった。日本の場合は、とにかく英日・日英の翻訳が望まれた。 上位の学術分野としては自然言語処理あるいは計算言語学であるが、いずれもコンピュータの発達により自然言語を扱えるようになったことで発展した分野であり、また自然言語の統計的性質を研究する点など、暗号学に起源の一部を辿れる点も似ている。機械翻訳はこれらの分野で主要な応用の位置にある。 大学や研究機関による成果の最も早いものは、1954年にジョージタウン大学などの研究グループにより発表された。これを皮切りに、形態素解析や係り受け解析などの機械翻訳に必要な技術の研究が始まった。日本では1950年代に九州大学の栗原俊彦らが研究を開始し、1950年代末に実験機「KT-1」を、またそれとは独立に電気試験所（後の電子技術総合研究所）の研究チームが実験機「やまと」を作成している。その後も研究が続いたが、当時のコンピュータの性能による限界が厳しく、米国では1964年に発表された「ALPACレポート」で機械翻訳の様々な問題点が指摘され実用レベルには程遠いとされたことにより、米国では（同時期に似たような経過を辿った他の人工知能分野と同様に）研究にしばらく予算がつかず約10年にわたって研究が停滞した。しかしそんな中でも研究する研究者はおり、研究は緩やかに進んだ。1980年代になると、ルールベースの機械翻訳システムが一定の成果を上げるようになった。 一方、IBMは1990年代に異なる言語間の単語対応を統計的に獲得する「IBMモデル」という手法を提案した。これが統計的機械翻訳の始まりである。初期の統計的機械翻訳は単語の並べ替えに基づくものであったが、2000年代に句構造を利用した翻訳手法が発表され、語族が異なる言語間でも翻訳の精度が飛躍的に向上することとなった。 2010年代に入り、文章翻訳への応用はできないとされていたニューラルネットワークによるディープラーニングを使ったニューラル機械翻訳（NMT）が登場したことで品質が向上した。(BERTなど) 情報通信研究機構によると、2021年現在の人工知能は、音声認識能力においては人間を上回っているものの、その精度やスピードには大きな課題がある。課題解決にむけて重点的に開発されている機能は「チャンク」「補正」「翻訳精度そのものの向上」である。現状のAIによる同時通訳は10秒程度のタイムラグがあり（人間による同時通訳は2～3秒）テンポのいい会話などの通訳は難しい。これは現状の機械翻訳が文ごとにしか訳せない為であり、意味ごとに訳す「チャンク」という機能の開発が現在行われている。また、日本語などの言語においては「動詞・否定など重要な情報が末尾にくる」「主語が省略される」などの特徴がある為AIが誤訳しやすく、その解決策として「修正機能」が開発されている。翻訳機能の基幹となる「精度」においては「GPT-3」機能の応用などが研究されている。しかし、いずれにおいても「横一直線で、現状成果は出ていない」という批判もある。 2021年4月、NVIDIAではリアルタイムで多言語の音声認識と翻訳が可能な人工知能フレームワーク「Jarvis」を公開した。技術デモにおいては、ジェン・スン・ファンが英語で九州じゃんがらへの道順を声で尋ねると、リアルタイムでテキスト化され、1～2秒程度で違和感の無い日本語テキストに変換されるレベルとなっている。 近年、AIのディープラーニング技術により、急速に成長している分野であり、特定の用途に限った翻訳においては人間の手で補助することで、ある程度の解決がみられるようになっている。今後人々の日常生活における異言間のコミュニケーションに大きな影響を与えることが期待されている。 翻訳業界からはAI脅威論が強くなっている。しかし研究が進むにつれ、言語の複雑さに由来する機械翻訳の限界も指摘されており、人工知能、自然言語処理、ニューラル機械翻訳などの立場では「克服すべき課題は多く，完璧な機械翻訳を期待するのは現実的ではない」と認識されている（主に「機械翻訳の限界と人間による翻訳の可能性」瀬上和典より）。 Yehoshua Bar Hillelは、1975年時点で、現実的に研究すべき機械翻訳として、以下3点を述べており、この視点が現在でも受け継がれている。 機械の支援を伴う人間翻訳 人間の支援を伴う機械翻訳 低品質の機械翻訳 奥村学（自然言語処理）は「翻訳は人間でも言外の意味の理解や知識を要求される非常に負荷の高いタスクであり、『全自動高品質機械翻訳』の完成を目指してはいけない」と2014年に述べている。 Thierry Poibeau （LATTICE言語学研究所所長）は、「機械翻訳が、人間の翻訳を取って代わることはない。そのようなことは目標でも望ましい結果でもない」と2017年に述べた。 「人工知能やロボット等による代替可能性が高い100種の職業」(野村総合研究所)では、「翻訳通訳」は圏外である。 「Frey and Osborne」(2013年)による機械学習の研究では、「認知性・創造性・社会性」の観点から、機械化されるリスクに対し、様々な職種に指標を与えており、翻訳通訳は0.38の指標を与えられている。 「1」は現時点で機械化が可能。 「0.7 - 0.99」は将来（10年 - 20年以内）機械化される可能性が高い。 0.7未満は中、0.3未満は低レベルのリスク。数字が小さいほどリスクが低い。 今後も「ディープラーニング」を活用した機械翻訳技術の向上により、記述のルールが定まった文書（特許・法律文書、論文など）であれば、書く側が「あらかじめ機械翻訳に配慮」することで、翻訳の精度は相当に高くなっていくことが期待できる。しかし「人間の多彩な情報を用いた複雑なコミュニケーションには程遠く、AIがそのレベルに到達し、人間の翻訳・通訳の代わりするのは遥か先」というのが研究者の共通の見解である。特に以下の3点による。 AIはディープラーニングにより「言葉の意味そのもの」を学習するわけではない ディープラーニングには「誤った学習結果」が含まれる AIは人間の非言語・ニュアンス・感情などを理解できない 特に音声を用いたコミュニケーションにおいて決定的である。 機械翻訳の手法は大きく分けて「ルールベース機械翻訳（RBMT）」と「コーパスベース方式」に大別される。コーパスベース方式には「統計的機械翻訳（SMT）」と「ニューラル機械翻訳（NMT）」がある。 2010年以降はニューラル機械翻訳が主流となっている。 手法としては以下のようなものがある。 特許やマニュアルなど、文のスタイルがほとんど変わらない状況では、汎化能力が小さくてもシステムとして十分機能する場合がある。 用例に基づく翻訳では、翻訳の例文を記憶した「用例辞書」と単語対応を記憶した「単語辞書」を使用する。 システムの大まかな流れは以下の通りである。 システムに原文 f {\displaystyle f} が与えられる。 用例辞書から f {\displaystyle f} と似た文 f ~ {\displaystyle {\tilde {f}}} とそのペア e ~ {\displaystyle {\tilde {e}}} を検索する。 システムは、 f {\displaystyle f} と f ~ {\displaystyle {\tilde {f}}} の差分を取る。 訳文 e ~ {\displaystyle {\tilde {e}}} 内の適切な単語を単語辞書により置き換える。 置き換え結果を訳出として出力する。 用例に基づく翻訳では、データベースが文全体を記憶していた。一方、単語・フレーズに基づく翻訳では、文を細かな単位に分割し、出現確率や並べ替え確率といった情報を利用することで、コーパスに存在しない文に対する汎化能力を上げる。 構文木に基づく翻訳は、機械翻訳開発のかなり初期からあったアイディアである。1960年代～1980年代の（今から見れば古いタイプの）AI研究者は、しばしばこうしたアイディアを過大評価し、それに酔った。単語・フレーズに基づく翻訳は、文の構造を利用しない翻訳のため、文法的に誤った訳出が多い。また、日英翻訳のように単語の並べ替え距離が大きい場合、正確な翻訳を行おうとすると、探索空間が爆発的に大きくなってしまう問題があった。「構文木に基づく翻訳では、入力文の構文情報を利用することにより、言語構造的に誤った並べ替えを探索空間から除外し、より正確な翻訳を行うことができるだろう」と期待された。だが、主としてこの構文木に頼る翻訳システムは、多くの研究者による長年に渡る試行錯誤にもかかわらず、結局、翻訳文の質が実用翻訳、実用通訳のレベルまでは向上せず、行き詰まりを見せた。 構文木に基づく手法はいくつか存在するが、以下に句構造に基づく翻訳の一例を示す。 原文 f {\displaystyle f} を句構造解析する。 得られた構文木を、定められた規則に従って部分木ごとに変換し、訳文 e {\displaystyle e} の構文木を得る。 変換した構文木から訳文を生成する。 例として、英語から日本語への翻訳を考える。 以下のような原文が与えられたとする。 "I have a pen." この文を句構造解析して得られる構文木は次のようになる: ここで、以下のような辞書を使って英語の単語を日本語の単語に置き換える: 構文木は次のようになる: (S (NP (pron 私)) (VP (verb 持っている) (NP (det -) (noun ペン)))) しかしまだ語順が正しくないし、助詞もない。 ここで構文木に対して以下のような規則を適用して変換をおこなう: "S → NP VP" というノードがあれば、それを "S → NP は VP" に変換せよ。 "VP → verb NP" というノードがあれば、それを "VP → NP を verb" に変換せよ。 すると変換された木はこのようになっている: (S (NP (pron 私)) は (VP (NP (det -) (noun ペン)) を (verb 持っている))) ここから、以下のような翻訳文を生成できる: "私はペンを持っている。" これは非常に単純な例である。 実際には英語の have は複数の語義をもつので、語義の曖昧性解消をしなければ単純に「have → 持っている」という変換をすることはできない。 また、モダリティの考慮や、照応の解決、敬語の扱い、自然な言い回しの文の生成など、実用的な翻訳ソフトウエアをつくるためには多くのことを考慮に入れる必要がある。 構文木に基づく翻訳では、構文解析誤りが翻訳結果に悪影響を及ぼす場合がある。その場合の解決策として、複数の構文木の候補（構文森）を考慮した翻訳手法も存在する。 計算機の発達によって1990年代以降研究が盛んになっているのは、統計的な手法を用いた機械翻訳である。 ルールベースの翻訳では、ルールを作成した人間が想定しなかった入力文には対応できない問題がある。また、翻訳ルールの記述や見直しには膨大な手間がかかるため、効率が悪い。そこで統計的機械翻訳では、パラレルコーパスと呼ばれる複数の言語で文同士の対応が付いたコーパスを利用し、翻訳のルールを自動的に獲得し、各ルールの重要度を統計的に推定する。 パラレルコーパスには自前のデータを利用することもあるが、最近では各言語に翻訳された特許や、Webページのクローリングデータなどを利用することもある。 統計的機械翻訳は、従来音声認識の分野で用いられていた雑音チャネルモデルを応用したもので、原言語（翻訳元の言語） f {\displaystyle f} は目的言語（翻訳後の言語） e {\displaystyle e} が雑音のある通信路を通る間に変化してしまったものであると捉え、翻訳作業を元言語から目的言語への復号であると考える。 雑音チャネルモデルでは、復号誤りが最も小さくなる翻訳結果 e