ニューラル機械翻訳は、人工知能の分野で特に興味深いニッチです。伝統的に、ある言語を別の言語に正確に翻訳することが、機械では達成するのが難しかったため、今注目されています。では、ニューラル機械翻訳とはどんな技術なのでしょうか？今回の記事では、このニューラル機械翻訳という技術について見ていきます。

 

機械翻訳の課題

現在のすべての言語は文法規則と表現の複雑さを持っています。しかし実際には、これらは常に遵守されているわけではありません。ほとんどの人は速記で話すか、何らかの形のスラングを使います。さらに、他の言語に直接翻訳されていない可能性があるいくつかの言語の単語やフレーズがあります。

これまでの課題は、機械がこの流動性とあいまいさに追いつくことができないということでした。これは、古い標準の統計的機械翻訳（SMT）がルールベースの要素に基づいて直接翻訳を作成したためです。言い換えれば、このソフトウェアは、言語学者がレイアウトした意味的、語彙的、そして構文的な規則によって実行されていました。この規則ベースの機械翻訳（RBMT）では、成長の余地があまりないため、プログラムによってできることが制限されていました。

ニューラル機械翻訳はどう違うのでしょうか

 

 

 

ニューラル機械翻訳（NMT）は、厳密な規則ではなく人工ニューラルネットワーク（ANN）を使用するため、SMTとは異なります。ANNは、人間の脳などの生物学的ニューラルネットワークをモデルにしています。この背後にある目標は、単純に割り当てられたタスクを完了するのではなく、「考える」ことができるAIシステムを作成することです。これにより、AIは、音声パターンやフレーズなどの要素を処理します。

ANNのもう1つの利点は、思考と同時に学習もしていることです。これは、このAIが言語を翻訳すればするほど、この仕事を遂行するのに役立つようになることを意味します。

ニューラル機械翻訳の将来の展望

今のところ、NMTはSMTほど広くは実装されていませんが、この要因の一つはSMTほど開発されていないからです。その一方で、NMTはまださらに発展していて、新しく効果的な「トリック」の数々を学んでいます。これは理にかなっていますが、より完成形に向けての肉付けするのにはまだ時間がかかるような複雑なシステムです。しかし、技術が進歩するにつれて、より広い用途と流通が見られるようになるでしょう。

「人間の翻訳者の仕事を奪い取るか？」というに対する恐れに関しては、大した心配はありません。専門家は、これらの学習AIシステムが単なるロボット的な方法で情報を計算するのではなく、人間と同じレベルで考えることができるようになるまでにはしばらく時間がかかると予測しています。

 

その他関連記事もご覧ください（外部サイト、英語）：

Microsoft: What is a neural machine translation (NMT)?（マイクロソフト社：ニューラル機械翻訳とは？）

https://translator.microsoft.com/help/articles/neural/

Human translators are still on top—for now　（MIT Technology Review: いまのところは まだ人間翻訳者が上）

https://www.technologyreview.com/s/611957/human-translators-are-still-on-top-for-now/