この問いはコンピューターにとって難問となる。質問は特殊な構造をしており、言葉の順序など、統計情報から回答できないように工夫されている。質問に回答するために、コンピューターは知識と常識に基づく判断が求められる。6!”ある妻がプログラマの夫に「買い物にいって牛乳を1つ買ってきてちょうだい。卵があったら6つお願い」と言った。milk.夫はしばらくして、牛乳を6パック買ってきた。治せ」レベルだろう.もちろん日英以外の無数の言語にも対応してくれれば,「ないよりはマシ」で日本語はおろか英語も話せない客をとる宿泊施設などでは重宝するだろうが,しょせんはその程度だ.つまり、画像を言葉にできるとき、言葉を画像に変換することもできます。見る簡単じゃないから,こういうゲームも存在すると.AIで一度画像に変換してから画像を説明させるという方法を使うと意図的なウソをつかなくても、「勘違い」を起こすことで結果的には意味がそれほど変わらないエラーが自然に入ることになります。PC」のように「aが抜けてる!」とヒステリックに叫びますが、ここではあんまり意味のある話ではありません。翻訳は文脈を理解しないといけないので、ここに書いてあるとおりには行かないでしょう。「法隆寺はすごい人だ」が法隆寺さんという人について言っているのか、お寺の人混みについて言っているのか、それが文脈です。AIはいまだに文章の意味を理解してはいない。文法や大量の翻訳パターンから訳を導き出しているが、意味を理解せずに翻訳しても完全な翻訳にはなりえないし、タイムラグの問題は永遠に消えない。正確に翻訳するためには、世にあまねくコンテキストを理解してなければならないけど、それってシンギュラリティに到達しないと成し得ないと思う。自分が生きてるうちに成し得ないと思うので、英語の勉強は続ける。今のGoogle翻訳と精度はあまり変わっておらず「英語を学ぶ必要は今後もありそう」という感じになってると俺は予想しておく。強いAIを作るのに匹敵するレベルの難易度だと思ってる。「"尻切れトンボ"問題」(神林長平『太陽の汗』。翻訳過程がブラックボックスだと、比喩表現と写実的表現どちらなのか確認する術が無い)ってどうなんじゃろ。ある能力がほぼ不要になる(またはコモディティー化してして職能として認められなくなる)ようなイノベーションが起こる直前は、その能力のニーズが最大化してたりするので、分野単位のニーズは先読みを誤りやすい。電卓と九九を思いついて書こうと持ったらすでにあった。|つか完全に理解できないとウイルスとかでAIが誤報出してもそれを暴けずそのまま進むというSF的展開になるような。未来でも、電卓があっても九九や概算は出来た方がいい、程度には必要性は残るでしょう。自分の言語を相対化する(「考え」と「それを記述する言葉」を区別する)のに外国語学習は効果的。goggle翻訳が20年前のパソコンに付いていた翻訳ソフトレベルのままな上に段々とクルクルパーになっていくのでもう語学は気合と根性でやり直すしかないと脳筋の俺は決心したんや。10年ほど前Googleが飛ぶ鳥落とす勢いだった頃「検索エンジンが発達してこれからは専門家なんて不要」と言ってた人たちがいたのを思い出した。言う人たちが増えるほど逆に専門家の必要性は増すだろうなとは思った。as)」が入ってる気持ちで読んでる。読むとき、カンマで一息置くと意味の違いがが分かる。それでもわからなかったら、カンマの後に「すなわち、」みたいな語を頭の中で念じればよい。mineだと「私の(何人かいる)友達(の一人)」という意味合いになると教えてくれたのも『日本人の英語』だったかな。学校では全く教えてくれなかった。「刑事は血まみれになって逃げる犯人を追いかけた。」みたいな話でしょうか。シカゴの姉の話でも、姉が複数いるかが重要な情報である場合はもっと明快な書き方をすべきですよね。制限用法みたいな伝統的な文法用語が分かりにくいっていうのはありますよね。形容詞の限定用法と叙述用法も、英語だとattributiveとpredicativeになって、修飾的用法と述語的用法と訳すほうが分かりやすくなるはず。読む価値ないとは言わないが、いま読むなら同氏による『実践ロイヤル英文法』を薦める。文法は部分的な用法より体系で学ぶのが大切だと思う。関係ない話ですが、センターレベルの英文を正しく読める人は人口の何%くらいなんだろうな、と思いました。雑記「ニューラル機械翻訳と記号幻想の死」http://rekken.g.hatena.ne.jp/murawaki/20161017/p1追記.そうしたシステムをどうやって作るか。翻訳に必要な知識をどうやって計算機に教えるか。人間が翻訳規則を直接書いていた大昔ならいざしらず、現在は計算機自身に翻訳のための知識を獲得させる。そのために、源言語と目的言語の文ペアを大量に計算機に与える。日英や日中なら百万のオーダ。その大量の文ペアから、どういう入力に対してどういう出力をするかという対応を計算機が学習する。教師データと完全一致する文しか翻訳できないようでは困るので、ある程度汎化した形で対応を学習する。教師データから学習するので教師あり学習といえる。凄いといえばすごい.たとえば,みたいな文章サンプルを読み込ませて学習させれば,旅行会話用の各国語翻訳機がだいたいできてしまうというのだから.源言語のテキストが表現しているものが、いままで人間が目的言語で表現したことないもので、翻訳に苦労することなんていくらでもあると思う。そんなものを機械翻訳が魔法のように翻訳してくれるわけがない。与えて学習した中日翻訳システムは、「你好」すらまともに訳せない。出力直前の処理は、ニューラル機械翻訳が犯す誤りを見るとよくわかる。英日翻訳で、「Tunisia」を「ノルウェー」と翻訳するといった不思議な間違いが生じる。「チュニジア」も「ノルウェー」も地名としてテキスト中で同じように振る舞うから、連続空間上で近くに配置され、つい間違えてしまうのだろう。(ことが期待される)。http://q.hatena.ne.jp/11491694696個と10個または12個が多いようだが,「私もフランスにいるけど、4,6,8,10,12,たしか18個でも売ってたよ。ポピュラーなのは6個入りだ。ないMRJ」から考える日本の航空産業史」そして誰も作らなかった,富士通が事実上5千人をリストラ,経団...「理系学問なら、明らかにこれはおかしいという説明は初学者にも...過去記事はてなブログをはじめよう!JavaBlackさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。