【AI】パナソニックやNECも採用、NICTが開発した多言語音声翻訳技術のスゴさ 「なぜ精度が上がるのか誰も説明できない」
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■先進的音声翻訳研究開発推進センターの木俵豊センター長に聞く
情報通信研究機構（ＮＩＣＴ）が開発する多言語音声翻訳技術が、民間企業の製品やサービスに採用され始めた。パナソニックやＮＥＣなど、大企業向けの事例も多い。ただ人工知能（ＡＩ）を活用した精度向上の取り組みは国際競争が激化する。ＮＩＣＴの先進的音声翻訳研究開発推進センター（ＡＳＴＲＥＣ）の木俵豊センター長に、取り組む翻訳技術の動向を聞いた。
―ＮＩＣＴの多言語音声翻訳技術は、スマートフォン向け音声翻訳アプリケーション「ボイストラ」として広く知られています。
「ボイストラはあくまで実証実験用のアプリ。これを通じてＮＩＣＴの翻訳技術を知ってもらい、民間企業への技術移転につなげている。その後は技術移転した企業同士で連携し、それぞれの製品の改善を進めてもらう」
―ディープラーニング（深層学習）を使う「ニューラル機械翻訳」により、従来の統計翻訳と比べて大幅に精度が向上しました。
「我々の技術は自然で分かりやすい文章に翻訳できるのが特徴。深層学習は層を増やせば性能が上がるが、従来は膨大な計算量を処理できなかった。それが画像処理半導体（ＧＰＵ）を使う汎用計算（ＧＰＧＰＵ）の活用で可能となった。産業技術総合研究所がＡＩ技術用として整備中のＧＰＵ基盤と連携し、開発を進めている」
―単語の抜け落ちなど、深層学習ならではの誤訳もあります。
「深層学習でなぜ精度が上がるのか、逆に問題が起こるのか、誰も説明できない。トライアル・アンド・エラーでさまざまなデータを学習させるしかない。ＮＩＣＴは『翻訳バンク』という仕組みで、企業から幅広くデータを収集している。それを分野ごとに整理し、各分野の翻訳エンジンをつくっている」
―世界的にグーグルがＧＰＧＰＵを大規模に活用し、急速に翻訳精度を高めています。
「日本企業は規模では立ち行かない。また日本は著作権や個人情報保護に慎重な考えがあり、データ共有も進めにくい。グーグルに真っ向勝負するのでなく、データを活用しやすくするなどの法整備が重要となる。ＮＩＣＴとしても研究開発したものをより発展できるよう、民間企業へ技術移転を進めていく」
日刊工業新聞2018年７月23日
https://newswitch.jp/p/13793 人間だってうまい翻訳者がなぜうまいのか説明できない
経験があるとか知識があるとか、漠然と言って説明した気分になってるだけ
人工知能がたくさんデータを入れたら精度が上がったって言ってるのと何も違いはない ほんと俺が生まれた時に全世界の言語が一つだったら良かったのにな PanasonicとNECって大した事なくね？
マイクロソフトとかなら別だけど 顔判別はNECのがMSより上かもと言われてる。
MSの顔判別はMSだけでは売れないけど、NECのはNECが警察や警備会社に売ってる。
全世界でスマホの接続先に使われてるデジタル交換器は80年代に規格化されNECが日本のINSサービスの実装として実用化した。
なので世界でインターネットが携帯で見られてる限り、ありとあらゆるところでNECの技術が使われている。
ある意味インターネット網の原型を作った連中よりすごい。
そして松下はそのデジタル交換機網を実現する基地局のスタンダード。
それからありとあらゆるビル・住宅の電気設備から配線金具までを供給してる。
国内ではもちろんシェアNo.1だ。昔は家庭内の配線用品は東芝と日立とNationalブランドの松下だったけど、いまはほぼ全てPanasonicだ。 >>3
実際はかなり精度がいい
一流の研究者が各国の文学を日本語翻訳しているのでデータは豊富、日本語と各国語の言語的・文学的比較研究も大量にある >>96
国内メディアは外資が何やってもスルーするけど
国内企業が個人情報の取り扱いでミスをすると
人を殺したかのようなバッシングを行う 翻訳アプリは原語と翻訳両方を発音すれば人間側が順応していくはずだと思う。
さらに翻訳を聴いた相手の反応もセンターで解析すればいいんよ。 翻訳力がアップする医療大麻オイル販売(弁護士御用達)
戦国時代は黒田官兵衛が使ってました
秀吉に天下を取らせた人物です
また日本銀行の総裁の子孫です
https://plaza.rakuten.co.jp/denkyupikaso/diary/201806090001/
AIにももちろん使われてます→世界ではほぼ合法化されている 良い文章を書ける人間、
良い音楽を作曲出来る人間、
良い証明を思いつく数学者、
などなどは、なぜそうであるのかは、説明できない。
Gifted（天与の才）と言われるゆえんだ。 各分野での天才と言えるレベルのAIが人間のいろんな知恵や、自己学習によって
育成されていったとしよう。しかし、ある段階では非常に聡明であった
AIシステムが、ますます経験や学習を積むうちに、独善に陥ったり、
過去の経験に囚われがちになったり、なんだか創造的ではなくなったり
するかもしれないから、常にそれぞれの分野の新しいAIを育て続ける
努力をしなければならないのかもしれない。そういったAIを教育する
教師AIが開発されて、それもまた優劣があり、教師AIも次第に学習や
経験を積んでいった結果、ピークを過ぎると却ってダメになるかも
しれないなどがあれば、これもまた常に教師AIを育成する必要が
あって、教師AIを育成する教師AIが、。。。ということになりそうだ。
それぞれのエキスパートAIは、巨大なデーターの記憶を背景にして
実現されている（たとえそれがニューラルネットのようなものであろうと）
すれば、それでなぜうまく行くのかは簡単な論理では説明できない
だろうから、状態を保存するのには、バックアップが必要になるのだろうが、
そのバックアップを別の少しハードが異なるシステムに移しても使える
ものにはならないかもしれないな。1つのAIあたりたとえば1ヘキサバイトの
記憶容量が要ったら、そのようなAIシステムを100台、あるいは数億台
を保管したり、運営するのには、どれだけの資源が要るのだろうか？ >>109
日本銀行って戦国時代以前から存在してたのか？ >>112
民明書房の本で探せばきっと存在していたことが判る 今に、源氏物語、平家物語、なども自動翻訳で英語になる時代が来るので
あろうか？ Google翻訳はいまだに肯定文を否定文に訳したり否定文を肯定文に訳したりする。
なかなか改善しない。
誰かがAIに嘘を吹き込んでいたずらしているんじゃないかと疑っている。 人間でも日常会話のほうを先に幼少から覚えて、文章理解は小学生レベルから順々に
上がっていって長い年月を掛けて大学入試レベルや専門レベルの文章理解に到達
AIでもいきなり専門レベルの文章の機械翻訳やらせても苦しく、日常会話から深層学習
させていくのが合理的 AIもいつか反抗期を迎えるときが来るかもしれない。
そうして青春の悩みを抱えて自殺したりなど。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
