機械翻訳
たとえば「時間は矢のように飛び去る」という候補のほうは残し、「時間蠅は矢を好む」という候補のほうはダメだと判断して排除するには、「人は時が素早く過ぎると感じられることがある」「矢は速く飛ぶ」「人々の日常会話で『時間蠅』などという語が登場したことは無い。また小・中・高・大学生などが読む教科書でも『時間蠅』などという用語が登場したことは無い。報道の文章でも登場しない。」などといった言語的経験(過去の言語表現の知識。データベース)が必要となる。また「同様に、おそらく専門家の文献でも『時間蠅』などという用語は登場することは無いだろう」といった推論も必要となるかも知れない。理屈の上では「時間蠅」という用語も(統辞法的には)構築可能ではあるが、(翻訳した文章がSF小説でもなく、前後の文脈で、やたらとタイムマシンや、蠅を研究するマッドサイエンティストが繰り返し登場していない限り)、やはりそんな文章はありえない、と機械翻訳システムも判断する必要がある。
「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。
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。
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。
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。
KyotoEBMT (統計/用例に基づく翻訳)
Moses (統計/様々な翻訳手法を実装した総合ツールキット)
cdec (統計/構文木に基づく翻訳)
Travatar (統計/構文木に基づく翻訳)
cicada (統計/構文木に基づく翻訳)