1
00:00:06,677 --> 00:00:11,306
映画やテレビに出てくる宇宙人の多くが
苦もなく完璧な英語を話すのは

2
00:00:11,306 --> 00:00:14,483
一体どういうわけなんでしょうか

3
00:00:14,483 --> 00:00:17,886
端的に言えば
宇宙船の乗組員が何年もかけて

4
00:00:17,886 --> 00:00:21,774
宇宙人語の辞書を編纂している姿なんて
誰も見たくないからです

5
00:00:21,774 --> 00:00:23,392
しかし辻褄を合わせる意味で

6
00:00:23,392 --> 00:00:26,789
スタートレックなどSF業界の製作者たちは

7
00:00:26,789 --> 00:00:30,514
万能翻訳機というコンセプトを
世に送り出しました

8
00:00:30,514 --> 00:00:35,012
どんな言語間の翻訳も即座にできる
携帯機器です

9
00:00:35,012 --> 00:00:38,539
では現実の世界に万能翻訳機は
存在し得るのでしょうか

10
00:00:38,539 --> 00:00:42,137
それが可能だと言い張る
プログラムはたくさんあります

11
00:00:42,137 --> 00:00:45,954
単語でも文でも 本を丸ごと１冊でも

12
00:00:45,954 --> 00:00:49,004
ある言語から
別の たいていの言語に翻訳でき

13
00:00:49,004 --> 00:00:52,337
現代英語も古代サンスクリット語も
お手のものです

14
00:00:52,337 --> 00:00:55,913
もし翻訳というものが
ただ単語を辞書で調べるだけのことなら

15
00:00:55,913 --> 00:00:59,825
こうしたプログラムは
人間の力を越えていると言えるでしょう

16
00:00:59,825 --> 00:01:03,299
しかし実際のところは もっと複雑です

17
00:01:03,299 --> 00:01:07,349
規則に基づくタイプの翻訳プログラムは

18
00:01:07,349 --> 00:01:10,302
辞書に載っているすべての単語や
その単語が取りうる―

19
00:01:10,302 --> 00:01:13,283
文法的に正しいすべての形を含んだ
語彙のデータベースと

20
00:01:13,283 --> 00:01:18,925
入力言語の基本的な言語的要素を
認識するための一連の規則を用います

21
00:01:18,925 --> 00:01:22,396
「その子たちはマフィンを食べる」は
一見 単純そうな文ですが

22
00:01:22,396 --> 00:01:27,050
プログラムは まず構文
つまり文法的な構造を解析します

23
00:01:27,050 --> 00:01:29,587
「その子たち」が主語で

24
00:01:29,587 --> 00:01:32,317
残りの部分は述語であり

25
00:01:32,317 --> 00:01:34,368
その中には動詞の「食べる」と

26
00:01:34,368 --> 00:01:37,422
直接目的語「マフィン」があることを
割り出します

27
00:01:37,422 --> 00:01:40,249
続いて英語の形態論に沿って
識別する必要があります

28
00:01:40,249 --> 00:01:44,681
意味を持つ最小単位にまで
言語を分解するのです

29
00:01:44,681 --> 00:01:46,124
たとえば「マフィン」という語と

30
00:01:46,124 --> 00:01:49,755
複数を示す接尾辞「s」とは
別々になります

31
00:01:49,755 --> 00:01:52,449
最後に意味論の理解が必要です

32
00:01:52,449 --> 00:01:56,178
文の各部分が実際にどういう意味か
判断するのです

33
00:01:56,178 --> 00:01:58,074
この文を正しく翻訳するために

34
00:01:58,074 --> 00:02:01,982
プログラムは
翻訳後の要素１つ１つに対して

35
00:02:01,982 --> 00:02:05,166
その言語の語彙や規則を参照しますが

36
00:02:05,166 --> 00:02:07,020
ここが微妙なところです

37
00:02:07,020 --> 00:02:11,820
構文的に語順を自由に入れ替えてよい
言語もあれば

38
00:02:11,820 --> 00:02:16,954
入れ替えると「マフィンが子どもを食べる」に
なってしまう言語もあります

39
00:02:16,954 --> 00:02:19,647
形態論が問題になることもあります

40
00:02:19,647 --> 00:02:23,243
スロベニア語では「２人の子ども」と
「３人以上の子ども」は区別され

41
00:02:23,243 --> 00:02:27,097
他の多くの言語にはない双数形を示す
接尾辞を使います

42
00:02:27,097 --> 00:02:30,532
ロシア語には定冠詞がないので
子どもたちが食べているのは

43
00:02:30,532 --> 00:02:33,575
ある特定のマフィンなのか
一般的なマフィンなのか

44
00:02:33,575 --> 00:02:36,719
戸惑ってしまうかもしれません

45
00:02:36,719 --> 00:02:39,708
最後に プログラムは意味論に関して
間違いではなくても

46
00:02:39,708 --> 00:02:42,757
細かいところを取りこぼす場合があります

47
00:02:42,757 --> 00:02:45,809
たとえば子どもたちがマフィンを
「普通に食べる」か

48
00:02:45,809 --> 00:02:47,794
「ガツガツむさぼる」か拾いきれません

49
00:02:47,794 --> 00:02:51,558
また別の方法として
統計的機械翻訳というのがあります

50
00:02:51,558 --> 00:02:55,762
すでに人間の手で翻訳されている
本や記事や文書の

51
00:02:55,762 --> 00:02:59,488
データベースを分析する方法です

52
00:02:59,488 --> 00:03:02,959
このプログラムでは
偶然には起こりにくいと考えられる―

53
00:03:02,959 --> 00:03:05,393
原文と翻訳が一致する箇所を探すことで

54
00:03:05,393 --> 00:03:09,345
対応する表現やパターンを特定しておき

55
00:03:09,345 --> 00:03:12,429
それを後々 翻訳に利用します

56
00:03:12,429 --> 00:03:14,969
しかし このタイプの翻訳の質は

57
00:03:14,969 --> 00:03:17,690
初期のデータベースの規模や

58
00:03:17,690 --> 00:03:21,357
目的の言語のサンプルや
文体のサンプルが

59
00:03:21,357 --> 00:03:23,383
どれだけ使えるかに かかっています

60
00:03:23,383 --> 00:03:27,140
コンピュータは例外や変則的な表現
ニュアンスの違いに苦労しますが

61
00:03:27,140 --> 00:03:30,994
これは人間なら本能的にわかるものです

62
00:03:30,994 --> 00:03:35,045
このため研究者の中には
私たちの言語理解を

63
00:03:35,045 --> 00:03:39,251
人間の脳の生物学的構造が生む
特徴だと考える人もいます

64
00:03:39,251 --> 00:03:43,101
事実 もっとも有名な架空の万能翻訳機は

65
00:03:43,101 --> 00:03:46,439
『銀河ヒッチハイク・ガイド』に登場する
バベル魚ですが

66
00:03:46,439 --> 00:03:49,726
あれは機械などではなく
小さな生き物で

67
00:03:49,726 --> 00:03:54,210
知覚を持つ生物の脳波と神経信号を
テレパシーという形で

68
00:03:54,210 --> 00:03:57,005
翻訳するというものでした

69
00:03:57,005 --> 00:03:59,726
今のところは まだ
昔ながらの言語学習の方が

70
00:03:59,726 --> 00:04:05,106
世の中の どのコンピュータプログラムより
良い結果を出しますが

71
00:04:05,106 --> 00:04:06,749
言語学習は簡単ではありませんし

72
00:04:06,749 --> 00:04:09,014
世界中には数多くの言語があり

73
00:04:09,014 --> 00:04:12,989
それを話す人々の間で
交流が増えていることにも後押しされて

74
00:04:12,989 --> 00:04:18,004
自動翻訳は今後
進歩していく一方でしょう

75
00:04:18,004 --> 00:04:21,409
きっと私たちが
宇宙の生命体に出会う頃には

76
00:04:21,409 --> 00:04:24,660
小型の装置を通じて
コミュニケーションが可能になっているでしょう

77
00:04:24,660 --> 00:04:29,026
あるいは結局 例の辞書の編纂に
着手しているかもしれませんけどね