■■■後3年で通訳の仕事がほぼ消滅します■■■
http://irorio.jp/umishimaakira/20160517/321164/
https://www.youtube.com/watch?v=ojzCYgli1t0
でも日本語との関係では絶対になくならない。
無くなるよ
その根拠は？
人間の経験値は他人には伝わらない
個人差が出るし、人間は死ぬから成長には限界がある
記憶できる量にも限界がある
AIに限界はない
今こうしてる間も翻訳の経験値を蓄積してる
後、2年か3年でAI翻訳が人間を超える
2, 3年と言う数字が何処から出て来る？
大丈夫ですかね。
チェスはAIに負けるけど、将棋や囲碁なら大丈夫なはずみたいな考えだなｗ
そもそもフランス語→英語はまともに出来てない。
近い将来まともになるか不明
翻訳やってる人間の脳を超えるのもそう遠くないと思うけど
整う頃にはお婆さんだろう。
せめておばさんのうちに英語で楽しくいろいろできるように、自分でコツコツ練習するよ。
いつになったら真剣に取り組むの（笑）
このスレ、個人の根拠のない夢想ばっかりだな
>終わるかもね、>遠くないと思うけど
こんなセリフばっか（笑）
Weblioの翻訳もまだまだ意志疎通が難しいレベルだわ
そもそも今どれだけの通訳、翻訳の仕事があるのかって気がするけど。旅行通訳伴ってる人なんすごく少ないよね。
人工知能に知らない単語はないからね
結局自分で文章組み立てないとおかしい。
結局、人間が必要。
無料だから
グーグルが本気になったらその内無料でもかなり高品質のものが出てくる
だからいつ本気になんの（笑）
そういえば、「俺はまだまだ本気出してない」とかいう漫画が評判
らしい（笑）
>Googleの池沼翻訳はここ10年で1ミリも進歩してないぞ
だってさ
それと同じで優秀な奴らは翻訳の人工知能なんか作らないよ
見た目より実用化が難しいんだろうな
出してくる。これも10年以上進歩してないみたい。
外れても誰も覚えてないし。
便所の落書きと同じ
So supporting their meetings with customers, incentive tour for staff reward,
company international conference, setting up stand and providing onsite
support at an exhibition are all our main services.
Whether it’s your customers coming over to Japan or you are inviting Japanese
dealers to your country, talk to us.
We’d be delighted to help make the trip successful.
http://osakarep.com/archives/info/mice-support-in-japan
学んで損することは無いだろう
ただ通訳・翻訳と言う仕事は無くなる
いつ無くなる？
だけど自動車と通訳では市場規模が違う。開発費より人件費のほうが安ければ本格的な開発はされないよ。
自動車の無人運転はまだ実用化されてない。
仮に近い将来に実用化されても、それと翻訳は
全く別。
素人の根拠なき予想乙
ハズレても誰も覚えてないし。
便所の落書きと変わらない
777が馬鹿だということがよくわかる
https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00390746
翻訳の仕事勘違いしてる人多いけど、翻訳って英語の力じゃなくて個々人のセンスに依存してるものだから、AIに全て代わったり無くなることはないよ。
公人のスピーチ翻訳とか、芸術と関係ないところの翻訳はお手本通りのマニュアル化ができるかもしれないけど、文学や映画、英語の芸術に類する作品の翻訳は人間の翻訳家がいないと成り立たない。
そもそも公人の翻訳なんかも、色んな個人情報をもっているからこそすんなり成り立つものであって、機械でのマニュアル化なんてそうそうできないし、できたとしてもハッカーの標的になったりで、数年で構築できるようなものじゃないよ。
()>>
センスなんかでできるものではない。
人間の脳がやっていることは事実だ。
問題はその脳がどう翻訳しているかの仕組みが解明されていない。
この数年、少なくとも翻訳は文法ベースではない事は証明されている。
言語は文法のような体形が基本ではない。
その理由は言語には文法のようなルールがないから。
グーグルの翻訳ソフトは文法解析ではない。
https://www.youtube.com/watch?v=_GdSC1Z1Kzs
グーグルでは文法の例外が多いので文法ベースでは
処理できないと言っている。
グーグルは例文ベースの翻訳システムを使っており、
それで統計的なマッチングをしている。
その例文ベースは人間の脳に近いが、それ以上の事をやっている。
それが脳の分散並列処理だ。
最近の人工知能が真似をできるのはディープラーニングと
統計的なマッチング程度で、脳の分散処理はほとんど解明されていない。
だから翻訳システムはまだ人間に勝つ事はできない。
何を根拠にそのような事を言っているのだ。
現実的には日常の会話の翻訳はかなり難しい。
それは基本的な知識をベースに理解できている部分が多いからだ。
文字面を翻訳できないし、統計的な文例のマッチングでも解決できない。
「これはヤバい。」と言った時に良くない事か、良い事かの判断もできない。
つまり会話の流れが理解できないと翻訳は不可能だ。
このような流れを理解している翻訳システムなどまだ存在しない。
これはグーグルでもディープラーニングで解決できる問題ではない。
人間は相手の感情まで理解して翻訳している。
情報の量で解決できるならグーグルなら数年で可能だ。
しかし、翻訳が人工知能でもできないのは、その量の問題ではない。
人間の脳がどう翻訳しているかのメカニズムが解明されていないから
どうやって良いかわからないのが現状だ。
グーグルといえども当面は例文ベースを増やすだけが続くだろう。
量が増えて、うまくマッチすればよい翻訳になる程度の事だ。
ディープラーニングとは暗黙知をそのまま学習する仕組みに過ぎない。
翻訳はマッチングの問題だから、ディープラーニングだけでは解決ができない。
英語のディープラーニングが効果的なのは
脳はディープラーニングの他に、
そのような素晴らしいマッチングの仕組みを持っているからだ。
>それで統計的なマッチングをしている。
世界中の翻訳のシステムは半世紀以上文法解析のソフトを研究していた。
コーパスベースの翻訳システムはこの１０年くらいなものだ。
グーグルでさえ、翻訳は文法解析や語彙や用例の数では解決できないと
分かった程度だ。
>分かった程度だ。
グーグルの人工知能のAlphaGo が囲碁の名人に勝ったけど、
囲碁は複雑とはいえ、膨大な数の中から勝つための最善手を探すだけの事だ。
翻訳はそのな簡単なものではなく、文化や感情を理解する必要がある。
人間の翻訳者や通訳者はグーグルよりははるかに少ないデータでよい翻訳や
通訳ができるのは、そのデータの使い方がうまいからだ。
脳の分散処理を含め、それらはまだ解明されていない。
その意味では翻訳より、文字に変換するだけの音声認識の方がもっと楽だと言える。
今から４０年前翻訳ソフトが市販されたときもそんな事を言うバカが多くいた。
面白い事にそのような事を言うのは英語ができないヤツだった。
翻訳をやったことがないからその難しさが理解できないからだ。
４０年経過した現在の翻訳システムがディープラーニングを取り入れ、
ハードの能力も大幅にスケールアップはしているが、
どれほど改善したのか、どれほど進化したと言えるのだ？
2000年までは翻訳システムが良くないのは、
１．ハードの能力不足、
２．アルゴリズムつまり文法解析のまずさ
３．辞書の不足
と言っていた。
そして最近それが全部そろい、わかった事が
脳の翻訳は文法解析ではなく、文例ベースだという事だ。
そんな事も知らずに後3年で通訳の仕事がほぼ消滅すると言うのは狂気の沙汰。
通訳システムは翻訳だけでなく、
音声認識と音声合成が必要があり、音声認識だけでも３年では無理だ。
現在使われている翻訳システムの多くは全部が文例ベースだ。
膨大なデータが使われ、ディープラーニングで学習をしている。
でも現状の音声認識や翻訳はまだやっと無理して使っている状態だ。
グーグルだってアップルだって、
少なくともデータだけではどうにもならない事はわかっているだろう。
グーグルやアップルや他の企業はかなり前から本気で必死で仕込んでいる。
それができれば金になるからだ。
グーグルでもやっと囲碁のAlphaGo が達人に勝ったばかりだ。
これでは翻訳や音声認識はどのくらいこの数年で仕込んだ成果が出ているのだ。
現実を見てから夢を語れよ！！！！
これはウェアラブル翻訳機ではない。
単にウェアラブルの小さなマイクとイヤフォンだ。
スマホに接続して、翻訳や音声認識をする。
音声認識も翻訳も全部がサーバーを経由してやる。
現在のグーグルの翻訳に近いものを、
ウェアラブルのマイクとイヤフォンを使うだけの事だ。
俺はワイヤレスのヘッドセットを使っているから、
もうすでにウェアラブルで翻訳や音声認識をつかっている。
ヘッドセットが小さくなっただけの事だ。
ウェアラブル翻訳機が登場、と間違いの情報をそのまま本気にしている。
今から４０年前翻訳ソフトが市販されたときもそんな事を言うバカが多くいた。
面白い事にそのような事を言うのは英語ができないヤツだった。
翻訳をやったことがないからその難しさが理解できないからだ。
４０年経過した現在の翻訳システムがディープラーニングを取り入れ、
ハードの能力も大幅にスケールアップはしているが、
どれほど改善したのか、どれほど進化したと言えるのだ？
2000年までは翻訳システムが良くないのは、
１．ハードの能力不足、
２．アルゴリズムつまり文法解析のまずさ
３．辞書の不足
と言っていた。
そして最近それが全部そろい、わかった事が
脳の翻訳は文法解析ではなく、文例ベースだという事だ。
そんな事も知らずに後3年で通訳の仕事がほぼ消滅すると言うのは狂気の沙汰。
通訳システムは翻訳だけでなく、
音声認識と音声合成が必要があり、音声認識だけでも３年では無理だ。
翻訳の仕事勘違いしてる人多いけど、翻訳って英語の力じゃなくて個々人のセンスに依存してるものだから、AIに全て代わったり無くなることはないよ。
公人のスピーチ翻訳とか、芸術と関係ないところの翻訳はお手本通りのマニュアル化ができるかもしれないけど、文学や映画、英語の芸術に類する作品の翻訳は人間の翻訳家がいないと成り立たない。
そもそも公人の翻訳なんかも、色んな個人情報をもっているからこそすんなり成り立つものであって、機械でのマニュアル化なんてそうそうできないし、できたとしてもハッカーの標的になったりで、数年で構築できるようなものじゃないよ。
センスなんかでできるものではない。
人間の脳がやっていることは事実だ。
問題はその脳がどう翻訳しているかの仕組みが解明されていない。
この数年、少なくとも翻訳は文法ベースではない事は証明されている。
言語は文法のような体形が基本ではない。
その理由は言語には文法のようなルールがないから。
グーグルの翻訳ソフトは文法解析ではない。
https://www.youtube.com/watch?v=_GdSC1Z1Kzs
グーグルでは文法の例外が多いので文法ベースでは
処理できないと言っている。
３年ポッチで何が出来るんだよって話
自動翻訳なんか絶対に無理
自動通訳機は音声認識と翻訳と音声合成が必要になる。
現在使えるのは音声合成だけ。
音声認識も翻訳も無理して使っているだけで使える状態でない。
翻訳する原文がまともでないのにどう翻訳するのか。
まともな原文でさせ、まともな翻訳ができていない。
３年ポッチで何が出来るんだよって話
自動翻訳なんか絶対に無理
ディープラーニングとは俺の物ではないし、グーグルの物ではない。
その科学事実を証明したのが、グーグルだ。
それを英語に応用したのが桜井恵三のディープラーニング。
実は１０年前から桜井恵三は提唱している。
ディープラーニングとは俺の物ではないし、グーグルの物ではない。
その科学事実を証明したのが、グーグルだ。
それを英語に応用したのが桜井恵三のディープラーニング。
実は１０年前から桜井恵三は提唱している。
今から４０年前翻訳ソフトが市販されたときもそんな事を言うバカが多くいた。
面白い事にそのような事を言うのは英語ができないヤツだった。
翻訳をやったことがないからその難しさが理解できないからだ。
４０年経過した現在の翻訳システムがディープラーニングを取り入れ、
ハードの能力も大幅にスケールアップはしているが、
どれほど改善したのか、どれほど進化したと言えるのだ？
グーグルのAlphaGo のディープラーニングはハサビスが人間の脳の学習を真似たと言っている。
それなら俺の英語学習のディープラーニングとまったく同じだ。
俺の場合は人間の脳のディープラーニングだからグーグルの真似ではなく、
本家のディープラーニングだ。
グーグルや脳科学者の主張も聞き入れない、英語のできないバカ。
英語ができないというより、学習ができない障害者。
パソコンに電卓機能搭載されたら電卓なくなると思ってた人のスレはここすか？
何が出来るってんだよ
でもな、話者と筆者が決められたルール内で表現しない限り、
自動翻訳も自動通訳も意外と難しいよ。
言語は囲碁や将棋みたいに限定されたルールじゃないしね。
それがどうだ？ 今じゃそれを否定する奴なんて皆無だろ。
ＡＩによる自動通訳は近未来に実現できると思うぞ。
語学学習は従来型の読む書く中心でよい。
http://www.asahi.com/articles/ASJ3M2DGBJ3MUEHF001.html
東京大学の松尾豊・特任准教授（人工知能）
■自動翻訳で世界はガラリと変わる
――注目している人工知能の技術は。
「１０～１５年以内に自動翻訳が実現される可能性があります」
――現在のネット翻訳はまだまだ精度が低い印象ですが、そんなに早く改善されるのでしょうか。
「従来の人工知能は、英語と日本語の文字列を統計的に計算して変換していただけで、意味を理解していなかった。いま研究が進んでいるのは、言語から映像を生成し、その映像から別の言語に訳す技術。映像を介することで『意訳』が可能になるんです」
「技術的には５～１０年でできると踏んでいますが、実用化に要する時間も含めて『１０～１５年』と言っています。実現すれば、世界のどこでも学び、働けるようになります」
――時代を画するような大変革じゃないですか。
「ビフォー自動翻訳とアフター自動翻訳とで、世界はガラリと変わりますよ。その頃には私もパリに住んでいるかも（笑）。ただ一方で、日本語という参入障壁がなくなり、世界中の人と闘わないいけなくなる。良い面と悪い面がありますね」
最後のチャレンジである言語では以下のことができるようになることが重要だ。
・文を見て、映像を生成できる
・映像を見て、文が生成できる
「これが2030年頃までにできるようになると推定している。
でも予想を上回る速度で進んでいる。一部、言葉の意味理解まで入りつつある。
オートメイティド・キャプションという自動でキャプションを付与する技術。
画像を入れると説明する文が出てくる。
またその逆の文が入ると、画像が出てくる、ということまでできるようになっている」。
「そうすると画像を介した翻訳ができるようになる。
これまではできなかったので、統計的言語処理でやってきた。
しかし、日本語の文から画像をつくり、その画像から英語の文をつくる、という人間の脳のなかで起きていることがやれる。
人間の脳の処理プロセスに似ており、『意味』を理解しているのと同等だ」。
Googleは先週、即時物体認識（Instant Object Recognition）という技術をもつ仏スタートアップ・ムードストックス（Moodstocks）を買収した。
Googleフランスのブログは、Google翻訳などのサービスを改良するために、ムードストックスがチームに加わったと説明している。
つまり、松尾教授が指摘している、文→写真→文という翻訳プロセスに即時物体認識が応用されるとみられる。
http://digiday.jp/platforms/matsuo-ai-technology/
不安定さもあって、とてもメシが食える職業ではないから
今さら生活が脅かされるものではないわな。
こんな単純な語句ですら２パターンの可能性がある。
原理的に機械翻訳ってできないんだと思うよ。
原理的にできないわけだから千年経とうができない。
なんで機械が文脈を理解できるようになる可能性が
ないと言い切れるのか理解できない
機械学習がなんなのかをまったく分かってないからか
松尾の本でいいから読んでみればいい
では、なぜ人は決定できるの？
人であっても何通りもの解釈が可能な文もある。
数年前のyoutubeの自動字幕機能はほぼ使い物にならなかったけど
今はかなり精度が上がってる
正直びっくりするぐらい
人工知能が人と同じレベルで言語を操れるようになったときには
相当の領域で人の仕事を機械が代替できてしまって、
もはや英語で食い扶持稼げるかどうのどころじゃない次元で労働の概念が変わってるんじゃないの
といのはSFチック過ぎる発想なのかな
2016年になった今でも車は空を走ってないしね
100年かかっても無理ってことはまずないだろ
じゃああと何年で出来るかってところで
未だに第5世代の失敗のイメージで人工知能は失敗だと思ってるやついるけど、
ここ最近の5年間でこれが覆った
今人工知能は知らない間に物凄い大成功していて、今後15年で人の仕事をほとんど奪って
労働の概念が変わると言われている
運転手とか大丈夫だろ、と数年前は思ってたけど、
かなりの確率でなくなる職業になりそうだし
ロボットが働いて人間は好きなことしていれば良い世の中になるのが俺にとっては理想だけど
AIにはその判断ができない。だから、ありえない事をあらかじめ教えてやらなあかん。
この作業が出来るのは人間だけで、AI自身で学習する事は無理。
人間界でありえない状況を全て考えるとなると、ほぼ無限大。
今の技術ベースでの発展ではおそらく不可能だと思われる。AIで現在賑わってるのは投資を募りたい起業家、科学者筋が煽ってるだけ。
言語は文法のような用例基盤ではなく、事例を蓄積した事例基盤と言う事だ。
その脳の学習がディープラーニングであると言う事だ。
AIはディープラーニングで自分で学習が可能だ。
しかし、翻訳の場合には対訳事例を集つめるだけでは学習ができない。
つまり勝ち負けのはっきりしている囲碁よりは学習が非常に難しい。
それなら、学習効率の良い人間が学習した方が効果的だ。
日本って本当にサイフに優しい国だと思ったよ
ニューヨークやロンドンなんて日本の物価の２倍だし
スイスなんかは日本の３倍の物価だよ
日本って本当に貧しい国に成り下がってしまったな
本当に情けない
俺の会社は年収９００万位だけど
会社は絶対に潰れないし、正社員は絶対にクビにならない
１日中遊んでいても給料なんか間違っても下がらない
こんな状態で誰がまともに仕事をするんだよ
まあ間違いなく日本はこれからドンドン落ちぶれて行くだろうね
才能のある若者は英語を死ぬほど勉強して
アメリカにでも行った方が絶対に良いよ
米Googleは11月15日、ニューラルネットワーク技術を活用した新しい機械翻訳システム（Neural Machine Translation）を、日本語など8言語に適用したと発表した。従来より自然な翻訳が可能になり、「飛躍的な前進」としている。
このニューラルネットワークのgoogle 翻訳は、素晴らしいね。
たぶん、SIRIの音声認識（youtubeの字幕自動生成）を、このニューラルネットワークの翻訳につっこめば、
かなり高精度の翻訳できる。
しかし、よくよく見ると、ニューラルネットワークは、いまのところ、意味はまったく理解していない。
あくまで過去の対訳例で、似ているものを探して、うまく文章をくっつけている。
職人芸的に上手だけど、やっぱり機械的。。。。
まだ、無理じゃね？
次の大きなステップは、AIが意識を持つこと。
しかし、意識を持った段階で、、ターミネーターのスカイネット状態。
通訳翻訳どころではなく、世界がひっくり返るでしょう。
A 現時点では無理。
特に、文脈や意味を理解して、あらかじめ参考文献、注意事項などを守って翻訳するのは、
機械翻訳では、無理。
しかし、作業は、機械翻訳によってアシストされるようになる。
翻訳通訳は、そういった、機械翻訳システムのオペレーターみたいな仕事になる
グローバルエリート層が集まるし、あの人種は経費で支払いするから請求額にも無頓着。飲食は簡単に高値を付ける。ジュネーブなんてそれが顕著だ。庶民は日本とかわらん。
東京は安全で清潔、料理もうまい。
政策次第では、世界一の金融都市になれる可能性がある。
香港やシンガポールの目じゃない。投資するなら今のうちだな。
完全自殺マニュアルを買いました。
そんなことは何十年も前からやっている。
上級通訳者の人でさえ通訳スクール講師などやってないと安定しない
脳のような並列分散処理ができないから、まだまだ無理だ。
ディープラーニングだけで済むものではない。
http://japanese.engadget.com/2017/01/31/ntt-ai/
これを避けるには信頼のおける人間に依頼するしかない
どうでもいい情報に関してはAIに置き換わる
この簡単な文章をグーグル翻訳で変換すると
「９月は寒いです」
になる。しかし、正確には「９月なのに寒い」、「９月の割には寒い」だ。
forには「～の割には」という意味があることは翻訳マシーンに入力されているはずだが、
うまく訳せない。というより誤訳だ。こんな短い文章でも誤訳してしまう。
自動翻訳を100％完璧にするにはかなり時間がかかると思う。
これをグーグル翻訳で変換すると、
「すべての努力で、彼は失敗した。」
になる。本当の意味は「努力をしたにも関わらず、彼は失敗した」だ。
With all（Fo all）は「～にも関わらず」という意味だが、
翻訳マシーンは
with ＋ all his efforts
と認識してしまっている。
人間であれば with all というイディオムを知らなくても「なんとなく譲歩表現だろうな」と分かることが
マシーンには分からない。それだけ翻訳というのは難しい。
５％に誤訳があればビジネスや学術・研究、政治の場などでは危なっかしくて使えないだろう。
旅行や買い物では重宝されるだろうが、これとてもAIが本当に正確に訳しているか分からないと
やはり不安が残るだろう。
つまり、AIの発達で通訳や翻訳の仕事が減ることはありえるが、無くなることは考えにくい。
人間の仕事のほとんどはAIに代替可能になっているだろう。
It is pretty cold for September （９月の割にはやけに寒いね）
対面的なコミュニケーションではforの意味が不明でも、人間なら相手の意図を瞬時に掴める。なぜなら
感情の表出を直観レベルで理解する能力が人間にはあり、それを可能にしているのが『感情』や『共感』だからだ。
AIには感情はない。感情をもたないマシーンが翻訳すると、どんなに感情をこめて言っても
「９月はかなり寒いです」
になってしまう。
むろん、とおい将来には感情をもつAIが開発されるかもしれないが、
少なくとも５０年、１００年はムリだろう。
よって、通訳や翻訳の仕事は確実に減るかもしれないが、
少なくとも今後５０年は消滅することはありえない。
100～のスレッドの続きを読む
