自動機械翻訳の歴史
機械通訳・自動通訳の略史
■略史 自動機械翻訳
翻訳のやり方は、文法「ルール」 →ビッグデータ「統計」 →「ニューラル」 へと変遷
1950年代 機械翻訳技術が誕生 以後は長年、すべて「ルール翻訳」(文法規則にそって翻訳)だった
いわば大人の英語学習に似ている？
2010???年ごろに普及 「統計翻訳」(ビッグデータを統計処理し、翻訳規則や辞書を自動的に作成)
いわばコンピューターが「直感的」？に学習、ネイティブスピーカー幼児が言葉を獲得するのに似ている？
2016 「ニューラル」へ切替始まる
2018 対訳を用意せずに勝手に学習
2018-19 機械翻訳が人間超え を開始
2018/10 読解力も人間超え グーグル検索でAI「BERT」利用開始2019 オープンソースで公開2018
■自動機械翻訳の歴史
第二次世界大戦が機械翻訳開発の歴史のきっかけ
英国諜報機関がドイツ軍の暗号解読に成功 →言語の変換への期待高まる
1946 電子計算機「ENIAC」が登場
1947
朝日新聞2013/2/9e6 「自動機械翻訳」より以下引用： 「大戦中は無線を使って暗号がやりとりされていました。その暗号を解くために、語順の並び替えや他の文字への置き換えと言った様々な方法が試されました。戦後の1947年、米国の数学者ウォーレン・ウィーバーが、暗号解読技術の延長として、機械翻訳ができないか考えました……。やがて冷戦期に入り、研究の中心は英露翻訳に……。軍から多額の資金」
Alan Turing 「人工知能の生みの親」
●1950年代 機械翻訳技術が誕生 ＝文法「ルール翻訳」
米IBMなどが機械翻訳の研究
1955 九州大が研究開始
京大などでも研究
1970年〜1980年代 基礎技術の開発 音声認識が発達
音声認識アルゴリズム「Hidden Markov Models」
人工知能技術「Deep Neural Networks」 エラー率が減少
1977 PC用を開発
JT99/7/31p12 松下とATR共同開発 ノートパソコンで。
Jマイクに向かってしゃべるとスピーカーから音声が。ホテルの予約やレストランでの食事、買い物など海外旅行の場面でよく使われる日本語と英語あわせて8,000語。日本語から英語は一秒、逆は三秒。認識確率は平均90% 実用化には数年と
本？より「山本社長によると TOEIC に置き換えると500点台のレベルに達している。日本の短大生の平均の450点を上回り、。．。2010年には、外国人の講演を同時通訳できる実力を備える可能性が大きい」
1997 米Dragon Systems（当時）とIBMから音声認識技術を使った一般向け製品
Dragon Systems(のちにNuance Communicationsが買収)はDragon NaturallySpeaking
IBMはViaVoice
ATR音声翻訳通信研究所(日経99/5/28p1)
政府系の国際電気通信基礎技術研究所(ATR, Advanced Telecommunications Research Institute International)
2002 携帯電話で
日立が全面広告 (朝日02/3/27p6 「自動通訳システム｣
携帯電話からサービスセンターに電話して日本語で話し掛けると、その言葉を自動認識、対応する外国語に変換して音声で出力する www.hitachi.co.jp/inspire/
2002 ネット上で瞬時に翻訳 →クラウド
日本IBM 一秒当たり少なくとも220語 (朝02/3/27p12
2002 戦争で実用
some already tested in the Balkans and Afghanistan, Iraqへ jt02/1025p14
2002/12 「携帯通訳機、来年にもＮＥＣが販売 日−英即座に」
(朝日02/12/ 「ＮＥＣは計算方法や単語選択の手順などを効率化し、少し性能を高めたＰＤＡ程度でも、「駅はどこですか」「かぜ薬はありませんか」といった旅行英会話程度なら１秒以内で通訳できる。
」
■ 「統計翻訳」(ビッグデータを統計処理し、翻訳規則や辞書を自動的に作成) 「統計的機械翻訳」
2010???年ごろに普及 「統計翻訳」(ビッグデータを統計処理し、翻訳規則や辞書を自動的に作成)。開発はIBMが1980年代に開始
目的の単語をその周辺の単語を含めてどのように訳すかを決める →部分部分は間違ってはいないが、全体としてたどたどしい訳に
2005 Microsoft 機械翻訳の研究を開始
Microsoft ResearchのFrank Seideら論文： Conversational Speech Transcription Using Context-Dependent Deep Neural Networks
トロント大学Geoffrey Hinton論文： Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets
2006????ごろか(すでに2002にはあったのかも) すでに実用化の例
・マイクロソフトサポート http://support.microsoft.com/kb/319900/ja
「重要: このサポート技術情報 (以下「KB」) は、翻訳者による翻訳の代わりに、マイクロソフト機械翻訳システムによって翻訳されたものです。マイクロソフトは、お客様に、マイクロソフトが提供している全ての KB を日本語でご利用いただけるように、翻訳者による翻訳 KB に加え機械翻訳 KB も提供しています。しかしながら、機械翻訳の品質は翻訳者による翻訳ほど十分ではありません。誤訳や、文法、言葉使い、その他、たとえば日本語を母国語としない方が日本語を話すときに間違えるようなミスを含んでいる可能性があります。マイクロソフトは、機械翻訳の品質、及び KB の内容の誤訳やお客様が KB を利用されたことによって生じた直接または間接的な問題や損害については、いかなる責任も負わないものとします。マイクロソフトは、機械翻訳システムの改善を継続的に行っています。もし誤訳を発見された場合には、この KB 下部よりフィードバックをお寄せください。」 英語版 KB：319900
http://support.microsoft.com/kb/319900/en-us/
・2011年7月27日 - リビジョン: 6.0 の「機械翻訳の免責」
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2006 「声を判別、日中携帯通訳機 ＮＥＣが商品化へ」
(朝日2006年01月04日08時31分より以下引用：
「通訳機のマイクに向かって中国語をしゃべると、数秒以内に通訳された日本語の音声が流れ、画面には中国語と日本語の両方が表示される。日本語を中国語に通訳する場合も同様だ。
ホテルやレストラン、空港、商店などでよく使う日本語５万語、中国語３万６０００語に対応。言葉の発音と意味をデータベース化し、聞き取った発音から瞬時に照合して、８割程度の確率で通訳するという。
…… 中国語は発音が複雑なため、情報処理量は英語の約１．５倍になる。通訳ソフトは大型のコンピューターでないと使えなかった。携帯機ではこれまで、あらかじめ用意された例文を選んで翻訳するものしかなかった。」
2008 17カ国自在翻訳ケータイ
日本文か英文を入力 朝日08/3/30p37 一年後に有料化予定 http://atr-langue.jp/smlt/
2009/12 Googleが日本語でのスマホ音声検索サービスを提供 音声を検索語ごとに区切って話しかける方式だった
→質問に答えるように賢く
2013/11 Googleの音声検索、日本語でも「話しかける」方式に
2011/5 衆議院の議事録作成に音声認識システム 京大開発
４月の議会運営委員会で承認、本格運用が始まっている。正しく認識できる率は約９割。
発言者の声をマイクで拾うため、基本的にヤジは記録しない。「えー」「まあ」「あのー」などの意味のない言葉を取り除く機能もつけた。
システムでつくった文章を録音と照合して直す作業が必要
2013 TOEIC600点ほどのレベルに
朝日新聞2013/2/9e6 「自動機械翻訳」 「情報通信研究機構の 多言語翻訳研究室長は「…現在の英訳能力は、TOEIC600点ほどのレベルに達している」
2014/12 Skype Translator登場（preview program）
Microsoftは、音声認識に人工知能を適用することで、認識率を大幅に向上
senoneと呼ぶ、phoneme(音素)より細かい単位で定義
異なる言語間の対話仲介 人工知能で「同時通訳」手元に
日本経済新聞サイ2015/5/11 6:30
AI 人工知能 が進歩
artificial intelligence チェス・碁などで次々に人間を凌駕して話題に
2016/12 「メガホンヤク」
メガホン型多言語音声翻訳サービスの提供をパナソニックが開始、成田空港など。誘導・案内などの定型文ベース。ドラえもんの「ほんやくコンニャク」を想起させる
■2016 ニューラルへ (ニューラル機械翻訳)
脳を真似たニューラルネットワーク（神経回路網）による翻訳技術を、グーグルとマイクロソフトがそれぞれ開発して公開。「グーグル翻訳」と「マイクロソフト・トランスレーター」 深層学習 文全体を対象にして訳を決める→流ちょうな訳に
2013 ニューラルの原型
→2016 BLEU(翻訳精度の尺度)のスコアがSMTの20を超え
→2018 35に＝自然
2018/5 マイクロソフトが英語→中国語で「人間並み」
2018/8 チェコのCharles Universityが英語→チェコ語で「人間超え」
→2019 40??
人間並みは多数報告される
→2020 60〜???
（平均的な人間を超える水準）
●音声間自動翻訳
音声認識 2016 マイクロソフトとIBMが人間超え
機械翻訳 2018-19に人間超え
音声合成 2018-19に人間との区別できなく
2016 「統計」から「ニューラル」へ
2016/11 グーグルが「Google翻訳」を統計機械翻訳（SMT）から深層学習ベースのニューラル機械翻訳（NMT）に切り替え
主流だった「統計翻訳」から、人間の神経細胞を真似た「ニューラル」型の解析へ、グーグル、直後にマイクロソフトも移行。フレーズではなく文全体の文脈を把握し、より正確になったとか。統計型は、フレーズごとにはうまいが、文脈全体ではニューラルが自然。ただしニューラルには、一部の訳語を落としてしまう弱点
「自動翻訳なぜ急速進化
２つのブレークスルー」 など
2017/6 日本の情報通信研究機構（ＮＩＣＴ）も、ニューラル機械翻訳（NMT）技術を、公開している音声翻訳アプリVoiceTra（ボイストラ）に組み込み。「従来の統計翻訳（SMT）技術に比べ、精度が大幅に向上」
総務省はニューラル技術を発展させ、言葉の壁をなくして世界との交流を促す「グローバルコミュニケーション計画」。総務省所管の情報通信研究機構にパナソニックや富士通、ＮＥＣなどが加わり、国産の機械翻訳技術を開発する。
日常生活などには高い精度。専門分野では模範の訳文が不足
2017/9 様々な分野の訳文を集めるため、情通機構が企業などから翻訳データをもらう「翻訳バンク」
2017/12 TOEIC「800点はいっているだろう」 「翻訳AIの進化でこれ以上の英語学習は不要？」(日経電子版) より以下引用
「自動翻訳の究極のビジネス・アプリケーションは同時通訳だと考えています。会議のような雑音が入りやすい場所は苦手なのですが、一人ひとりマイクを付けるような方法なら、非常に近い将来、十分に実現できる」 引用終わり
2017 AIを使った翻訳が普及 専門用語の翻訳精度も向上
ＡＩスピーカー 日本でも発売
2018/3 ＮＴＴコミュニケーションズが有料翻訳サービス「ＡＩ翻訳プラットフォームソリューション」開始
2018 TOEIC 900点 「交番・学校…自動翻訳導入へ 五輪控え、３１言語対応アプリ」(朝日新聞2018/11/4)
情報通信研究機構（ＮＩＣＴ）が開発したスマートフォン用アプリ「ボイストラ」
2018 対訳不要で学習
AI翻訳、対訳いらずに 米フェイスブックなど新技術
2018/10/28 6:30日本経済新聞 電子版より以下引用：「対訳データを覚えさせなくても自動で翻訳する技術...........。煩雑で手間がかかる対訳データが必要なくなる.............。...これまでAIが訳した文を正しい訳文と比較して、どこが違っているかをAIに学ばせ、訳の法則性を習得させていた。そのためには「日本語の『これはペンです』は英語の『This is a pen』」といった手本になる言語同士のペアの対訳データが大量に必要だった。............各言語の文を学ぶだけで翻訳できるようになるのは単語を数値に置き換えて訳し方を学んでいるため。...................様々な言語で共通の数値群を使うことで、例えば、日本語の「男」と英語の「Man」が近い数値であることをAIが学ぶ」 引用終わり
2018
専用の個人自動翻訳機がヒット →やがて一人一台の時代へ(orすでに普及中のスマホのアプリで実用化)
2017/12 「ポケトーク」 →2018/9「ポケトークW」がヒット (ソースネクスト) 74言語 ネットなどでも派手に宣伝
海外からの観光客、観光業界、運輸業界、百貨店、病院、保育園
ほかにも多様な製品が登場 多くはNICTベース
2019/12/12 スマホ通訳 無料、言語を判断しリアルタイムで通訳
グーグルが、会話を自動通訳する機能を４４言語対応に拡充し、人工知能「グーグルアシスタント」にて世界で開始、無料。
「日本語と英語の通訳になって」などと指示して開始。日本語であれば英語に通訳してくれるし、英語であれば日本語に通訳してくれる。ウェブサイト「Google翻訳」が音声対応になった感じ
無料でスマホで手軽にできるため、「ポケトーク」など既存有料サービスはに大打撃
→この調子だと、語学教師(日本人でもネイティブでも)が、スマホのAI先生(しかも無料)に取って代わる日も近いだろう。そもそも、語学を習う必要がなくなる
2019 日→英でTOEIC960点レベル NICTのニューラルをベースにした「みらい翻訳」社計測
2019度 英検 AIが採点
2020 専門辞書を組み合わせて、日常用語から専門用語まで対応へ？
2025 同時通訳に対応へ？ 文の区切れを判断できる 日経新聞「ＡＩが同時通訳する日 翻訳精度、急速に向上」
耳にはめたイヤホンで同時通訳へ いろいろな国の人たちと一緒に話せる ＝自動翻訳＋音声認識
2030-40?? 量子コンピューターquantum computer 実用化すれば、AI翻訳も新段階へ
2019
研究に進展 「quantum supremacy量子超越」(これまでのコンピューターをはるかに凌駕)をグーグルとNASAが実証か
実用化ははるか将来だが、各社研究中(IBM、インテル、アリババ、…)
半導体ベースのコンピューターとは違う、まったく新しいスーパースーパーコンピューターみたいなもの？
■リンク・資料
新聞社での各種取材メモ
情報通信研究機構（ＮＩＣＴ） 同時通訳のような、音声翻訳アプリVoiceTra（ボイストラ）を公開
「AI翻訳が「人間超え」 言葉の壁崩壊へ 自動翻訳の衝撃」 2019/9/24 2:00日本経済新聞 電子版
BLEU(翻訳精度の尺度)
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