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翻訳家のような高度な翻訳能力をもつソフトウェアが開発された。従来の最先端である「 Google 翻訳」をはるかに上回る能力があるそうだ。下記に紹介記事がある。
→ 無料で“Google 翻訳”より高精度！ “みらい翻訳”のお試し翻訳が便利杜
これは大きな話題を呼んだ
→ はてなブックマーク
該当のサイトは下記だ。
→ お試し翻訳 | みらい翻訳 | イノベーティブな機械翻訳
これを公開しているのは、「みらい翻訳」という、ほとんど無名の会社。どういうことかと思ったら、
・ 研究開発したのは、国の研究機関
・ 研究成果を提供する事業は、この会社
ということらしい。
→ NICTの多言語音声翻訳技術のライセンス事業をみらい翻訳が開始
研究開発した機関は、「 NICT-情報通信研究機構」という。N**T という略称なので、 NTT と関係がありそうな感じもするが、そうではなく、純然たる国家機関である。
国立研究開発法人情報通信研究機構 ; NICT）は、総務省所管の国立研究開発法人。本部は東京都小金井市（敷地は小平市にもまたがる）。
（ → 情報通信研究機構 - Wikipedia ）
本部は小金井市だが、研究所がどこかは（この記事では）判然としていない。どういう研究がなされたのかも、はっきりとしない。そもそも公式サイトで、ろくに情報提供していない。
「ググればわかるだろ」
と思うかもしれないが、ググってもわからないのである。ネットにある情報は限られている。
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ところがこのたび、朝日新聞で特集記事が掲載された。そこから肝心な部分を抜粋して紹介しよう。開発者への直撃インタビューだ。
京都府精華町にある国立研究開発法人情報通信研究機構・先進的音声翻訳研究開発推進センター。ここで、2010年から音声自動翻訳アプリ「ボイストラ」の開発を進めている。
「（ 1990年以前の）当時は文法と単語をコンピューターに覚えさせ、翻訳させていた。でも、人は文法通りにしゃべらない。完全に失敗しました」
それなら原文と訳文をまるごと覚えさせ、翻訳させてみたらどうか。90年、こうした「用例」に基づく方法の有効性を実証し、研究の流れを変えた。
しかし、翻訳の性能は上がったものの、そのペースは次第に鈍っていった。
「芽を出すと風が冷たかった、というのはつらい。でも研究はそんなもの。みんなに喜んでもらえるようなものをつくりたい。そう思って続けてきた」
状況が一変したのが、ＡＩ（人工知能）と、人間の神経回路網を模したニューラルネットワークの登場だった。ボイストラも2017年、ＡＩ翻訳に移行する。
「ニューラルネットは論理ではない。いい絵をたくさん見ると、いい絵がわかるようになるようなもの」。だから性能向上のため、企業や団体に呼びかけ、原文と訳文のセットを提供してもらっている。目標は「1億セット」だ。
（ → （輝く人）言葉の壁、越えていこう 自動翻訳研究者・隅田英一郎さん：朝日新聞 ）
ここでは、重要なことが述べられている。
・ 文法と単語をコンピューターに覚えさせ、翻訳させていた
・ ＡＩ では、原文と訳文の用例を大量に覚えさせて、翻訳させる
後者は、一種のパターンマッチングだ。これを、言葉のレベルでやっていることになる。
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これを私なりに判断すれば、次のことが重要だ。
「 ＡＩによる翻訳では、言葉を概念レベルで認識しているのではなく、他の言葉との関係という（形式的な）関係性でのみ認識している」
たとえば、「愛」という言葉がある。このとき、「愛とはこういうものである」という概念で理解しているのではなく、さまざまな用例で文脈とともに理解している。たとえば、
「愛こそすべて」
「愛はつらくて苦しいもの」
「愛より金が大切さ」
「友情と愛とはどう違うのかな？」
「きみには愛と憎しみをともに感じている」
というような多大な用例とともに、文脈における関係性で理解される。
ここでは「文脈における関係性とともに（意味を）理解される」のではなく、「文脈における関係性だけで理解される」と考えた方がいい。意味というようなものは、このソフトではほとんど無視されるのだ。
これは、言語哲学的に言えば、内包と外延 みたいなものだ。（性質と実例、というようなもの。「愛」という語の意味ではなく、「愛」という語の実例多数で規定される。）
こういうふうに多数の用例があると、その用例の関係を図形的なパターンマッチングで理解することができるようになる。それが最近のディープラーニングの方法だ。
ここにおいて、人工知能の技術は（ディープラーニングの方法を用いて）人間並みの能力を持つようになった、と言えるだろう。
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ただし、である。これは人間の方法と同じかどうかは、定かではない。人間は「図形的なパターンマッチングでやっている」というよりは、「概念」というものを理解してやっているらしいからだ。
とはいえ、ひょっとしたら、人間もまた「概念」なんてものは使わないで、ＡＩのようにやっているのかもしれない。というのは、「英語を原文のまま理解する」というときには、いちいち日本語（の概念や用語）に翻訳したりせずに、英語のまま理解しているからだ。そのときは、語と語の関連性だけを理解して、概念というものを用いていないのかもしれない。
ここまで考えると、「人間の思考とは何か？」という問題と深く結びつけられるようになる。
われわれが何かを考えているとき、言葉とは別の概念を操作しているように思えるのだが、実は、概念なんてものはなくて、単に言葉だけを操作しているのかもしれないのだ。そして、言葉を操作するときの背景となるものは、抽象的な概念なんかではなくて、ただの「言葉同士の関連性」だけかもしれないのだ。人間の脳の構造は、そうなっているかもしれないのである。
そして、そのことは、次のことからも裏付けられる。
・ 英語脳と日本語脳の直接的な変換経路は存在しない。
・ 英語を日本語に翻訳するときは、英語で考えてから、改めて日本語で考え直す。
・ 英語で考える人格と、日本語で考える人格は、別々だ。
・ 英語で考えると独立的だが、日本語で考えると協調的になる。
（使う言語しだいで、性格が変わってしまう。）
言葉とは独立して「自分の意識というものがある」ということを、言語経験は否定する。意識と言語とは不即不離なのである。そして、そのことは、ＡＩ研究における機構とも合致しているのだ。
最新の翻訳技術について考えると、新たにいろいろと哲学的に考えさせられることがある。
（ ※ 上の話は、私の独自解釈です。ネットで探しても、似た話はありません。たぶん。）
［ 付記 ］
冒頭の翻訳技術の開発者は、「隅田英一郎（すみた・えいいちろう）63歳 1955年、札幌市生まれ」とのことだ。（朝日記事による）
この名前でググると、プロフィルが見つかる。
→ KAKEN 研究者をさがす | 隅田 英一郎 (90395020)
さらに、本人による研究解説の記事が見つかる。（ 2011年？）
→ 多言語自動翻訳技術 NICT NEWS
それでも、Google 翻訳よりはちょっとマシのようですよ。
なお、誤訳だらけとは言っても、ないよりはずっと便利だと思いますよ。翻訳するときは、いったん機械翻訳で訳してから自分で訳すと、負担が少し減ります。自分で全部やると、頭が疲れてしまう。英語は英語のまま理解すると楽なんだが、いちいち日本語に変換するのは疲れる。ここで機械翻訳があると、助かる。
https://english-pal.net/archives/2594
GOOGLETRANSLATE("テキスト","ソース言語","ターゲット言語")という構文を用います。テキストと2文字の言語コードは任意に設定できます。
セル参照も可能なので、重宝しています。
例えばB3の構文：GOOGLETRANSLATE(A3,A2,B2)
A3: 短い日本語テキスト
A2: JA （日本語のコード）
B2: EN（英語のコード)
これでA列に短い日本語テキスト、B列にその英訳が求められます。
さらにC列にB列の英訳を和訳させると、A列の日本語とズレが生じることがあります。
この場合B列の英訳を自分なりにいじくった英語テキストをD列に入力し、E列にその和訳を求め、A列の日本語との違いがあれば、D列をさらにいじくる（または元のA列の日本語をみなおす）。
という繰り返しを行えば、Google翻訳よりも楽です。
実は、人間や生物の愛、同一社会の同類の認識
これは非常に単純であるかもしれない
ということもテレビで特集報道されるくらい
不思議に単純であることが示されていて、
パターンこそ永遠の真理、これが単純に
親と年月を過ごすこと、それだけで形成される
その可能性があるので
実はパターンマッチングが学習の全てであるなら、
その回数への重みをどう加重平均かけるか
それこそが人間の記憶とロボットの差
かもしれない
という言及には自分は普通に賛同します
何故なら、物心つく十数年が人間に必要なら、
それはロボットも多分同じであって、
実は数ではなく、年月が必要かもしれない
そういう言及に行きつく
眠りが何故生命に必要か、人工知能に眠りは本当に必要ないのか、眠らない人の苦悩が人工知能に発生するのではないか？
令和の時代はそれが最初で、あるいみ最後になるのかもしれません
その先は、それこそターミネーターの時代かも
人工知能に足りないもの、それが存在するからこそ人間が「我想う故に我在り」そのものかと今は思います。プログラムって、どうあるべきなのでしょう？人のアルゴリズムは単純なハズなのですがね、倫理的には。
それもあるでしょうが、文芸作品の感想が載っている英語サイトで翻訳させてみても、ちょこちょこ誤訳されるようです。
素人考えですけど、前置詞句や動詞+副詞の形自体がちょっと難しかったり、前置詞句と修飾される語句が離れていたりすると、この翻訳サイトは結構間違えるようですね。リアルワールドの知識なしで正しく翻訳するには、学習量が不足しているのでしょうか?
そのくらいなら、仕方ないんじゃない？ これまでのは、ほとんど意味が通じないような、ひどい誤訳ばっかりだったんだから。
使えるのは、旅先での旅行の会話、というぐらいのもの。
また、「変なホテル」というロボットのホテルは、撤退した。（翻訳じゃないけど。）
→ http://openblog.seesaa.net/article/465021485.html
http://hibi.hatenadiary.jp/entry/2019/05/05/210954