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英語公用化の虚実 深層学習AIで自動翻訳にパラダイムシフト

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たとえ膨大な類例を蓄積しようとも、またAIがコンテキストを踏まえつつ原文を解釈できるようになったところで、そこで生み出される訳文はすでになされた言表から想定される「再配列/置き換え」に過ぎないのではないだろうか。

そもそも翻訳とは単なる置き換えなのだろうか?

例えばコメントされておられた「恋って疲れるわよね~」といった発話。これには自身の苦いアイロニーが、あるいは逆に喜びの感情が、場合によっては悩んでいる友人に対する慰めの気持ちが込められているはずなのだが、そうした情緒が読み解かれるためには、「置き換え」以上の、読み手の側でのなんらかの情動的行為が伴っているはずだ。

また「恋」という一語を取り上げても、これの時代的・地域的・文化的かつ個人的な意味合いといったものは決してデータ化できるものではない。

翻訳とは、原文に込められているそうした重層的な「内容」に立脚しつつ、これを別の言語において再構成する行為であるわけだが、trans-lateが意味するのは、原文を通りつつ、同時にそれを超えていく(trans-gress)きわめて特殊な作業である。

AIに果たして可能なのだろうか?(2017/12/08 15:04)

 よく調べてはあるけれど、これが「英語公用化の虚実」とどう関係しているんだろ?Aiが先へ進めば、結局は公用化(という設問)自体が意味をなさないのでは?
 さらにAiの進化?の果てが”素敵な翻訳システム”では、コスパ的にどうなんだろ?

 それに文脈データの質と量が鍵らしいけど、量はカウントできるとして、質はどうやって判断するんだろ?確かに人間に似せて応答はできるだろうけども、当然抽象度が高まれば高まるほど、機械的な翻訳では要をなさなくなる。(例えば「恋って疲れるわよね〜」と問われても答えられない。)
 そういや昔コンピュータが普及し始めた頃に、「人間のテキスト入力した質問に”人面魚”が答える」とかいうのがあった。(PC-98がまだ生き延びていた頃。)そこからどれだけ進化できているのかね。
 結局は人間の発想した新しいコンセプトやイノベーション的なものには対応できない。仮に論理的な道筋ができても、それはいつになるやら。(2017/12/07 15:30)

ウェアラブル端末を活用したデータ解析は面白そうですね。
確かに英語は前後の文脈を見ないと、同じ文章でも何通りか解釈のがある用例(たとえばaccompany~)が多いので、前後を踏まえて、というのは一つの解決策足りえると思います。

実際、各国政府が国のHPに載せている「マトモな」英語で書いた英文と、同じ記事の日本文。
自分としては英文、日本文の同じ記述を並べて「ああ、こう訳すのか」と参考にしているのですが、この英文を自動翻訳にかけると(割と高価な専用ソフトを使っても)、日本文との余りの衝撃的な落差に笑うしかないことが多々あります。

自動翻訳の機能が向上するのは自宅学習の助け、という意味でもアリですね。
大いに期待してます。(2017/12/07 08:10)

翻訳という範疇で観るより、文章構築の練習法として自国語の訓練に役立てる方に興味を持つ。特に日本語は抽象的なので、外国語に翻訳が難しい。これは翻訳が難しいのではなく、元になる日本語が上手く作られていない又は、書かれていないことが原因のように思う。論理的な日本語文章の構築訓練というのは外国語を学ぶ前にしっかりしておくべきもの。整然とした文章を作る能力の無い人は外国語を習得するのが余り上手ではないように思える。(2017/12/07 07:51)

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