機械翻訳と意味 - アスペ日記

ここ最近、Google翻訳がリニューアルされ、性能が向上したという話が流れてきたので、さっそく試してみた。 ぼくが真っ先に試したのは、「母は、父が誕生日を忘れたので、怒っている。」だ。 なぜこの文が気にかかっていたかは後述する。 結果は次の通り。 "My mother is angry because my father forgot her birthday." すばらしい。 では、「母は、父が鞄を忘れたので、怒っている。」はどうだろうか。 "My mother is angry because my father forgot his bag." 完璧だ！ 「誕生日を忘れた」の場合は「母の誕生日」と解釈し、「鞄を忘れた」の場合は「父の鞄」と解釈する。 これこそ、利用者が翻訳に求めるものじゃないだろうか。 しかし、ここまでだった。 次にぼくは、「父」と「母」を入れ替え、「父は、母が誕生日

[takeda25]

Google翻訳の性能がよくなったのをきっかけに書いてみた。

[ite]

これは統計的に"her birthday"が"his birthday"よりも多く使われてることが原因だろう。将来的にポリコレが機械翻訳に文句をつけて、対応した翻訳サイトはものすごく精度が悪くなるところまで予想した。

[filinion]

おそらくGoogleマシンは何も「思考」してはいないし、誕生日が何かすら知らない。ただ、人間どもが「誕生日を忘れた」を訳す時、「he forgot her birthday」になるケースが多いのを知っていて、それを真似しているだけだ…。

[chezou]

"「Google翻訳がよくなったことで人工知能ペテン師（固有名詞）がはしゃぎそうだなぁ」と思ったからというのがある"わかる

[sho_774]

“誕生日を忘れて怒るのは普通女だから”

[muchonov]

規則Aと規則Bの間で 質の高い 写像を作らせる作業（日英翻訳や顔認識など）には「人間的思考の理解」は不要、人間が良しとする変換関係を深層学習させればその変換の秩序自体が構築される…てのが今起きてる事かと。

[gigi-net]

推論の難しさの解説と例文がとても良い

[cider_kondo]

うーん。http://ascii.jp/elem/000/001/253/1253340/ とか読んでしまうとなあ。人間と同じような思考は必要条件でも十分条件でもないとしか思えない。単にAI側のリソースの積み増しという力業で解決される方が早いと思う

[cu39]

第3の英文は「（大変心の狭い）父は、母が（認知症により、母自身の）誕生日を忘れたので、（それを許すことができず）怒っている」という文脈なら一応成立する。文脈を考慮して精度を高めることはまだできそう。

[houyhnhm]

厄介なのは、不自然さが減ったので、間違ってても気付きにくく、延々と間違ったままのデータが蓄積されていく事。

[kazutox]

2016年の記事

[hagurin_Lv1]

"機械翻訳と、例えば自動運転やコンピュータ将棋などとの違いを確認するためだ。 結論から書くと、後二者が人間を必要としなくなることは比較的近い将来に想定可能だが、機械翻訳はそうではないということだ。"

[p260-2001fp]

本文に対するブコメが面白い。やっぱり人工知能にはワクワクするような輝かしい(人間にとっての)地獄への道が待っているね／過去エントリ見たら別の意味で面白かった

[wuzuki]

機械翻訳の難しさが垣間見れる。ブコメにあるような、ポリコレ的な介入も、人が扱う言葉が機械に扱いやすいものになっていく未来も、どちらもあり得そう。後者に関してはこの記事を思い出す→goo.gl/PhYQD7

[lylyco]

ディープラーニングの果てに「行間を読んで補う」だけにとどまらず、ここに書かれているような経験的な判断や先入観を利用した長文の「叙述トリック」まで意図を汲んで翻訳するようになってくるとかなり未来感ある。

[paravola]

（「意味」は統計なのか、統計以上の何かなのか）人間の補助を必要としない機械翻訳ができるようになるのは、機械が人間のように考えることができるようになってから

[pixmap]

翻訳の不可能性というより根本的な問題があるし、中国人の部屋みたいな話もあるし。

[adsty]

文脈の理解に関して人間と機械で違いがあるか。

[yamasta]

　はてぶコメントも含めて面白い。

[sgtakeru]

[google][AI]

[haru_skywalker]

いくつか実験してみたけど、前後の文脈があっても高確率でher birthdayになる。http://bump.hatenablog.com/entry/2016/11/14/123545

[ayakaloveayakayaka]

全然発展してきてるよね

[aliliput]

正解を決めるのは人間であり、しかも人間は個体差が大きく気まぐれだから、AIは大変だよなー

[potohud]

完全に正しい翻訳なんてのは存在しない。人間の翻訳家でも人によって翻訳はガラリと変わる。それでも翻訳の仕事は、複数人でチェックせず1人に翻訳を任せることが多い。機械翻訳も人が補助する場面は少ないだろう。

[stealthinu]

このエントリーはディープラーニングの行き過ぎた評価を諌めようとしてるんだろうけどブ米はディープラーニングについての過小評価してるものも結構ある。人間は自分が見たいものを信じるのだね。

[airj12]

ニューラルネットワークというより翻訳エキスパートシステムぽい捉え方な気も

[hungchang]

機械翻訳は自動運転などと違って、機械が人間の思考をエミュレートしなければならない、と。そもそも「完全な翻訳」は存在しないからなあ。

[nobiox]

自動運転だって「目的の中に人間が入」ってるんじゃないの。「人間が望む場所へ」「人間が納得できるプロセスで」という感じに。

[june29]

例文がおもしろいと思いました。しかし前後の文脈がないと、人間から見てもどっちが正解かはわかりませんね。

[Cru]

ディープラーニングの行き着く先に人間理解はありうるのだろうか？ディープラーニング的な統計学習で脳が発達してるなら人間を人間たらしめてるのはその機能と機能的制約かもしれんな、とふと思った。あと生育環境。

[toririr]

人間がどうとかは全く関係がなくて、要はデータが膨大にあるかどうかが大事なだけだ。

[zu2]

面白い /

[canadie]

> いつか、自分にわからない意味的な問題をクラウドソーシングで人間に聞きに行くような/既にreCAPTCHAがある。reCAPTCHAは人間証明のために2つお題を出し、片方は逆チューリングテスト、片方は機械が読めなかった文字

[tokuniimihanai]

翻訳が「AI完全問題」だというのは古くから予想されていますね。東ロボ君も読解が最も苦手。

[yoshihiroueda]

人間の思いが必要であるというところは納得できる。ただ、人間でさえその思いをうまく伝えられないということは考えておいた方が良い。

[gayou]

あとでもう1回読んでみる

[keijak]

AさんがBさんに情報を伝える過程を分解して「AさんがAIに情報を伝える」と「BさんはAIから情報を受け取る」にすると、人間的要素の少ない問題に帰着して、対話的にするなど入力の情報量を増やす方向で解法が増える

[anegishi]

面白い記事だな。

[JULY]

着地問題が解決できない以上、一般の人がイメージするような人工知能は登場しない、と思っている。テクノロジーとしての AI と、イメージとしての AI のギャップは大きい。

[fuktommy]

「お前、自分の誕生日も覚えてないのか、このアホ」って怒ることもあり得るし、「私の鞄持ってこいと言ったのに手ぶらで来たのかこのアホ」って怒ることもあり得る。その曖昧さも含めて翻訳しなければならないと思う