近頃目覚ましい成長を遂げている機械翻訳。
代表的なのがIT企業大手のGoogleがリリースしているGoogle翻訳ではないでしょうか？数年前からあるGoogle翻訳ですが、リリース当初と比べても制度が格段に上がっているのを筆者も実感しています。これからも勢いを増して制度は上がっていくでしょう。
では、この機械翻訳がいずれ完璧になり、翻訳者が必要なくなる日は来るのでしょうか。現在、筆者に限らず業界全体から出ている結論としては、「いつかはそうなるかもしれないが、当分先になるだろう」です。これは機械翻訳を開発している研究者でさえ言っています。
皆さんもGoogle翻訳をはじめとした機械翻訳、自動翻訳を利用したことがあると思います。そしてそれらが必ずしも思い通りの翻訳になるわけではないことも認識していると思います。
つまり我々はそれを理解した上で機械翻訳を使っていますから、やはり同じ翻訳という役割であっても、機械翻訳と翻訳者による翻訳は別物として考えているはずです。
例えば、機械翻訳はやはり、どこかくだけた場、失敗が許される場面や、意味さえ伝われば十分な場面で使っています。友人とのやり取りや、社内だけでやり取りがされるテキストなどです。
しかし、中には失敗が許されない場面がどうしても登場しますね。他社とやり取りされるテキストや、不特定多数の人の目に触れるテキストなどがそうです。こういったところでは、やはり機械翻訳に頼らずに翻訳者による翻訳を使うことになるのです。中にはそういった場面でも明らかに機械翻訳を使っているケースも目にしますが。
機械翻訳に残された課題
機会翻訳のレベルは日々向上していますが、やはりまだ人間のレベルには程遠いといえるでしょう。
現在のいわゆる機械翻訳は、AIによって行われています。つまり機械学習によって徐々に翻訳のレベルを上げていっているのです。機会学習とは、膨大なデータを取り込んでそのデータから傾向を読み取り結果に反映していくわけです。
例えば、チャーシューという単語はラーメンという単語と共に頻出することから両者は関係性の深い単語同士であるということをデータから読み取るようになるわけです。「単語と単語の関係性」の他にも様々な傾向を膨大なデータから割り出し、より人間らしい翻訳に近づけているのです。
データは日々増え続けますから、時間が経てば経つほど精度は上がり、より自然な翻訳が可能になってくるでしょう。しかしそれでもまだ実現しえない人間による翻訳とはどういった点が異なるのでしょうか。
やはり大きいのは、テキストの裏に含まれた意味を読み取る能力でしょう。我々人間の会話や言葉は単語意外の様々な情報で補完されて成り立っています。
例えば、「ご丁寧にありがとう」という一文を見て人によって様々な解釈をすることができるのではないでしょうか。相手が何かを丁寧にこなしてくれ、それに対してお礼を述べているようにとれますし、場合によっては相手が何か余計なことをしたことに対して皮肉を言っているようにも聞こえるでしょう。つまり「ご丁寧にありがとう」という文字データだけでは、完璧にその意味を把握することはできないのです。
これは前後の状況や様々な情報を見た上でどちらの意味で言っているのかを判断しなければわかりません。もし後者が正解だったとしたら、翻訳者は単純に“Thank you politely”とは訳さないか、あるいは「皮肉の意味で言っている」という点を補足するかもしれません。
こういった単語の裏に隠された意味を読み取る作業が現在の機械翻訳にはまだ不可能なわけです。もしかすればこれはデータがいくら集まろうが不可能なのかもしれません。
機械翻訳は、単純に文字データを読み取り、それを別の言語に置き換えるという作業をしているに過ぎません。言い回しや言葉選びは極めて自然に近づいてきましたがまだ不完全なのです。とりわけ正確性が重要となる、論文やメディアなどの翻訳にはまだまだ実用的ではないと言えるでしょう。
しかしながら原文によっては全くもって違和感なく翻訳されることもありますから、本当にAIの成長には目を見張るものがありますね。現在はデータから傾向を読み取るという方法で自然な翻訳に近づけていますが、もし技術者によって全く違うアプローチが発見されたら、ガラッと状況は変わるかもしれません。現在の方法では当分先と思われている「翻訳者の不要化」ですが、いつ何が起こるかわかりませんからね。
