機械翻訳の進歩と課題

文章を自動翻訳するという発想は、電子計算機の登場と同時に生まれました。

1949年、数学者のW・ウィーバーは、コンピューターを翻訳に活用することを学界に提案しました。それから約70年が経ちましたが、この課題はまだ完全には解決されておらず、近い将来に解決することも難しいでしょう。適切に考えると、「コンピューター翻訳」とはほとんど「人工知能」に等しく、その実現はまだ手の届かないところにあるためです。

翻訳プログラム開発の初期には、文法や意味論における言語構造の形式化に重点が置かれていました。言語外の情報を利用する試みも行われました。英語やドイツ語などの分析的言語では、かなり良好な成果が得られました。一方、ロシア語などの総合的言語では、文法がより複雑で、「正しい」文を組み立てる規則も多様であるため、状況ははるかに困難でした。

機械翻訳で用いられていたアルゴリズムモデルは、原文を分析するブロックと、目標言語で文章を生成するブロックという、2つのグループから構成されていました。原文の言語については、形態論、語彙、構文、意味論を分析します。目標言語については、構文、意味論、形態論に基づいて文章を生成します。

現在では、形式的な手法は機能するものの、扱いが難しいことが明らかになっています。

プロセッサーの性能向上とメモリー容量の増大を背景に、言語の形式分析で得られた知見やデータベースを活用する解決策が模索されるようになりました。事前分析によって、「例文」を照合する回数を許容できる範囲まで減らします。その後、データベースから目標言語の文を選び、最も適切なものを採用します。

この方法により、簡単な「日常会話」の翻訳では、実用に耐えるレベルを実現できるようになりました。また、専門用語辞書を使うことで（背景情報を間接的に利用することで）、技術文書もかなり高い品質で翻訳できるようになりました。

形式的な処理としてのコンピューター翻訳では、翻訳者が持つ、周囲の世界に関する言語化されていない知識、翻訳対象の文が置かれた広い意味での文脈、翻訳の目的、そして世界の多様性が、すべて考慮されません。そのため、機械翻訳は人間にとって非常に役立つ補助手段にはなりますが、それ以上のものではありません。機械翻訳とその自動化ツールは、レストランや移動中、街中での簡単なやり取りに適しています。また、専門家が専門的な技術文書を翻訳する際にも大いに役立ちます。コンピューターが提示した「ぎこちない」訳文も、利用者や専門家なら短時間で、言語規範や専門分野の語彙に沿った文章に仕上げることができ、キーボードで入力する手間を省けます。

しかし、コンピューターがN・S・レスコフの『魅せられた旅人』を英語に文学的に翻訳できると期待するのは、まだ無理があります。人工知能の実現には、まだ長い道のりがあります。そのため、あらゆる言語からの 文書翻訳 をご希望の場合は、専門の翻訳会社に依頼することをおすすめします。