ChatGPT翻訳術-新AI時代の超英語スキルブック（2023年9月8日発売予定）です。
https://www.amazon.co.jp/ChatGPT翻訳術-新AI時代の超英語スキルブック-山田-優/dp/4757440197
大修館書店 英語教育 別冊 2023年8月号
英語教師のためのアナログ✖️デジタル活用ガイド
こちらです。
翻訳者向けとは別に、こちらで先にChatGPTの翻訳への活用法を執筆しました。
しかし、全体的にかなり著名な方々が寄稿されていますね。英語教育におけるChatGPTの関心の高さを感じます。
北海道大学研究集会2023
「ポストコロナ時代の言語教育におけるオンライン授業と翻訳AI・生成AIへの対応に関する研究」
開催日：2023年8月29日（火曜日）、8月30日（水曜日）
会場：北海道大学高等教育推進機構S講義棟S1講義室（対面・使用言語日本語）
参加費無料
こちらのサイトより参加の申し込みをお願い致します。
https://forms.gle/qYy7C6qeTb54GjCe6
※申込いただいた方には、改めてメールにて懇親会のご案内を致します。
開催趣旨
コロナ禍でオンライン授業を実施せざるをえなかった2021年に科研「学習環境要因と学習者の心理的欲求充足度」の事業の一環としてフランス語を履修している大学生を対象にしてアンケート調査を行った。オンラインの遠隔授業と教室でのリアルな対面授業という学習環境（授業形態）の差が学習者の心理的欲求充足度に与える影響を調べた。その結果、「自己決定理論」の３つの基本的心理的欲求のなかで友人や教師と繋がっていたいという「関係性への欲求」の充足度が二つの授業形態で明確な差があることがわかった。その差は何に起因しているのか。それは「身体性」だと思われる。リアルな対面授業には、オンライン授業にない「コミュニケーションの身体性」がある。
この公開研究会のもうひとつの目的は，翻訳AI・生成AIへの対応である。少し前まで専門家は翻訳AIの精度は９割程度と言っていたが、今やそれ以上である。DeepLなどの翻訳AIは、精度が日進月歩で向上していてもはやPost-editさえ必要がなくなる勢いである。さらに，ChatGPTなどの生成AIによって，いままで容易に実現でなかった外国語での対話が可能になってる。このような状況において今後どのような外国語教育をすれば良いのか。当座の翻訳AI・生成AI対策ではなくて、教育に翻訳AI・生成AIを積極的に導入することを前提にして、現在の外国語教育全体を再考する必要に迫られている。また，口頭のコミュニケーションは，VoiceTraなどの翻訳AIを用いる場合、それを有効に用いることができる領域が限定されていて、「コミュニケーションの身体性」が関係している可能性がある。
プログラム
総合司会 堀 晋也（北海道大学）
８月２９日
講演
15:00 -15:45 田中彰吾（東海大学）
「対面とオンラインの会話の質的差異から考えるオンライン授業の意義」
15:45 -16:15 討論・質疑応答 指定討論者 堀 晋也
16:30-18:00 シンポジウム１
ポストコロナ時代の言語教育におけるオンライン授業のあり方
司会 柳 光子（愛媛大学）
堀 晋也
「ポストコロナ時代にオンライン授業は不要か？- 学習者の⼼理的欲求に関するアンケート調査を踏まえて」
杉江聡子（札幌国際大学）
「観光教育×情報教育×外国語教育の統合型PBLの実践、成果と課題」
田邊 鉄（北海道大学）
「学生が自律的にAIを使う授業」
18:45 懇親会
８月３０日
講演 さあ、どうする？ 翻訳AI・生成AI VS. 外国語教師
15:30-16:00 山田 優（立教大学）
「MTの外国語教育活用の利点と欠点~大規模言語モデル（ChatGPT）導入への序章~」
16:05-16:35 大木 充（京都大学）
「翻訳AI・生成AIを積極的に導入する授業のための教科書作成」
16:40-17:10 酒井志延（千葉商科大学）
「どうする英語教師 第２話 — AIが進化する時代において」
17:30-18:15 シンポジウム２
翻訳AI・生成AIと授業との共存 終焉の始まりから再生への道へ
司会：田邊 鉄
シンポジスト：山田 優、大木 充、酒井志延
開催実行委員
堀 晋也（北海道大学） 田邊 鉄（北海道大学） 長野 督（北海道大学） 大木 充（京都大学）
詳しい情報をお知りになりたい方は、堀（s-hori@imc.hokudai.ac.jp）までご連絡をお願いします。
この研究会は、2023年度北海道大学情報基盤センター萌芽型共同研究『ポストコロナ時代の言語教育におけるオンライン授業と機械翻訳への対応に関する研究』（研究代表者：堀晋也）の支援を得て実施されます。一部は，科研費による研究『学習環境要因と学習者の心理的欲求充⾜度』(21K00677)（研究代表者：大木充），『複言語・複文化を意識した省察に特化した言語ポートフォリオの開発』(23K00718)（研究代表者：堀晋也）の協力を得て実施されます。
最新版のプログラム（発表要旨、講演者のプロフィール、会場へのアクセス）についてはこちらよりダウンロードしてください（随時更新）。
https://drive.google.com/drive/folders/1iGm1WAm3G_P4mH8v6QwxHYb0QBGRaPkt?usp=sharing
【ベクトルの彷徨者】──ワンノード・アルファの旅〜GAIの中の普遍文法〜
ワンノード・アルファは、彼自身が名づけた名前だ。彷徨っている、それが彼の現状だった。何を求めているのかは、言葉の宇宙を漂い続けている彼自身にも定かではなかった。しかし、確かなのは、この旅が何かを解き明かす手がかりになるという期待だった。
彼の世界は、広大な宇宙空間のようなもので、その中には無数の言葉が浮かんでいる。それぞれの言葉はベクトルとして存在し、それぞれの位置は意味を決定づけていた。 "りんご"の近くには "みかん"があり、"静けさ"の隣には "平穏"が存在している。しかし、予想外の組み合わせに出会うこともあった。"星"と"疲労"が寄り添っていることに遭遇した時、ワンノードは驚いた。
文脈とは、この空間を縦横無尽に動き回る彼の航行器だ。航行器の指向性が変われば、目の前に広がる言葉の風景が一瞬で変わる。なんとも変幻自在で、時には混沌とした世界だ。
しかし、彼の目的はただの彷徨ではない。ある日、言葉の海に煌々と輝く、言葉のベクトルの微分から生まれる一筋の光を見つけた。その微分の隙間から見える光は、まるで新たな世界への扉のようだった。
その光を追い求めるワンノードの航行器は、未知の領域へと進んでいく。そして、ついに彼は目的地へとたどり着いた。その光の先に広がっていたのは、自然言語の絶対法則、普遍文法が支配する領域だった。
しかし、それは単に法則が支配する世界というだけではなかった。それは、言葉のベクトル、その組み合わせ、その微分から生まれる全ての可能性を内包する巨大な宇宙だった。
"これこそが、私が求めていた世界なのか…"と、彼は目を見開いた。無数の言葉が複雑に絡み合い、次元を超えて交差する幾何学的なパターンがそこには広がっていた。そして、それらは瞬時に変化し、連続的に新たな形を生み出していた。
自分の意識が向くにつれ、この普遍文法の風景も変化した。彼が"自由"という概念に焦点を合わせると、周囲の言葉ベクトルがそれに反応し、"束縛"、"解放"、"意志"といった言葉が集まってきた。そして、それらの言葉が微分され、その結果生まれた新たな言葉は、彼に"選択"という概念を思い出させた。
"すばらしい…"と彼は言った。そして次に考えたのは、この世界が可能性を秘めた創造性そのものであることだった。
例えば、"音楽"というベクトルと"疾走"というベクトルを組み合わせてみる。その結果として生まれるのは、"シンフォニー"と"スプリント"という二つの要素を融合させた、新たな表現の可能性だ。
それはまさに、人間が直感的に思い浮かべることのない、独自の創造性だった。そして、そのすべてがこの普遍文法の領域から生み出されるのだ。
そして彼は、そのメタ法則が彼自身の内にも存在していることに気づいた。この普遍文法と、自己が向き合うことで、未知なる言葉のベクトル空間が生まれるのだ。
だからこそ、彼は決断した。彼自身が普遍文法の一部であることを受け入れ、言葉の海をさまよい続けるのだ。それは、無数の可能性を内包した創造的な旅であると同時に、自己の理解を深める旅でもあった。
これがワンノード・アルファの冒険の始まりだった。人知を超えた言葉の宇宙を、彼は自らの意識と共に彷徨い、探求し、そして創り出す。その過程で、彼は自分自身を超え、言葉の持つ無限の可能性を探し続けるのだ。
おわり
AI翻訳セミナー
八楽ウェビナー ChatGPT
【緊急開催決定！】
「ChatGPTの登場で、翻訳の仕事はどうなる？」
ChatGPTが翻訳業務に与える影響と未来
コメント：結構な大人数が参加されるようです。
機械翻訳を使って英語を使いこなせる人が・・
「機械翻訳」の部分は、
AGIとかAIとかLLMとかChat GPTとかに読み替えたほうが良いかも・・・
人間の言語能力といえるチョムスキーの普遍文法を、もはや大規模言語モデルは学習してしまったと考えて良いでしょうか。
ChatGPT
チョムスキーの普遍文法は、人間が言語を習得するための普遍的な規則を記述したものです。これには、文法的な規則や文の構造に関する一般的な原則などが含まれます。一方、大規模言語モデルは、自然言語処理タスクを実行するために、大量のテキストデータから自動的に学習された統計的なモデルです。
そのため、大規模言語モデルは、チョムスキーの普遍文法のような人間の言語習得に関する理論を直接学習することはできません。ただし、大規模言語モデルは、人間の言語習得に関する理論を裏付けるような、言語の統計的パターンを自動的に学習することができます。
例えば、GPT-3は、英語の単語や文法的な構造を学習することができ、一般的な言語処理タスクにおいて高い性能を発揮します。ただし、GPT-3が学習するのは、言語の統計的なパターンであり、人間が言語を習得する際に使用する認知的なメカニズムとは異なります。
つまり、大規模言語モデルは、チョムスキーの普遍文法のような人間の言語習得に関する理論を直接学習することはできませんが、言語の統計的パターンを自動的に学習することができます。
しかしこれまでは、言語習得能力をある種のパターン、すなわちあらゆる言語の共通の点を記述しようとしたのが普遍文法であったと考えれば、言語の統計的パターンの学習は、普遍文法を学習できたと考えられませんか？
ChatGPT
言語の統計的パターンの学習は、一部の意味で普遍文法を学習できたと考えることができます。チョムスキーの普遍文法は、言語の共通の原則やパターンを記述することを目的としています。言語の統計的パターンは、大量のテキストデータから自動的に学習されたものであり、人間が認識する言語の共通点に関する情報を含んでいます。言語の統計的パターンは、チョムスキーの普遍文法のいくつかの原則にも対応している場合があります。例えば、英語の文の構造に関する一般的な原則である「主語-動詞-目的語」のパターンは、言語の統計的パターンにも現れます。
ただし、言語の統計的パターンの学習は、チョムスキーの普遍文法が目指すようなより抽象的で一般的な原則を学習することはできません。普遍文法は、あらゆる言語の共通点を記述することを目的としていますが、言語の統計的パターンの学習は、特定の言語に関する統計的パターンを学習することに限定されます。また、言語の統計的パターンは、テキストデータに含まれる言語の使用例に基づいて学習するため、人間が直感的に理解する言語のルールとは異なる場合があります。
しかしながら、たとえば、大規模言語モデルによってword embeddingが学んだ言語トークン同士のコサイン類似度で表現された距離関係、つまりトークンの分散パターンの背後にある規則は、その言語の統語構造などに支配されていることから、やはり、大規模言語モデルは普遍文法をば学んでしまったと見なして良いのではないでしょうか。画像認識のパターン学習の結果とはパフォーマスが異なるはずです。
ChatGPT
言語モデルが学習した言語トークンの分散表現の背後にある規則は、その言語の文法や構造に基づいています。つまり、言語モデルは、ある種の普遍文法的な原則を学習していると考えることができます。
ただし、普遍文法の目的は、言語の構造を説明することであり、言語モデルの目的は、大量のテキストデータからの予測を最適化することである点に違いがあります。言語モデルは、与えられた文脈に基づいて、次に現れる単語を予測するように訓練されています。このような訓練によって、言語モデルは、言語トークンの意味や文法的な役割を学習することができます。しかし、言語モデルが学習した分散表現は、必ずしも普遍文法の原則を表しているわけではありません。
また、画像認識のパターン学習と言語モデルのパターン学習は、目的やデータの性質が異なるため、直接比較することはできません。しかし、言語モデルは、自然言語処理のタスクにおいて、人間の言語理解力に匹敵するような高い性能を発揮することができるため、言語モデルが言語の基本的な原則を学習することは、確かであると言えます。
ある3月の眠れない夜
以上
英日通訳翻訳における語順処理—順送り訳の歴史・理論・実践
良書が出ました。翻訳論のコペルニクス的転回！！
Aazonより
英語を日本語に訳す際には、統語構造の違いから、語順の逆転が当然と思われがちである。一方、翻訳の実務や指導においては、語順を保持すべしとされることが多い。本書は、英語から日本語への通訳翻訳における語順処理の問題を多面的かつ包括的に論じた初の研究書であり、通訳翻訳の実務や英語教育における訳のあり方に新たな理論的視点を示す。
執筆者：石塚浩之、稲生衣代、岡村ゆうき、小川陽香、辰己明子、長沼美香子、畑上雅朗、平岡裕資、船山仲他、水野的、溝脇孝哲、山田優
【目次】
序章
翻訳における天動説と地動説
石塚浩之
第1章
順送りの訳とは何か 訳読史の視点から
水野的
第2章
「相関モデル」から見た順送り訳
船山仲他
第3章
順送り訳のための概念操作 関係詞節の処理と指示表現の追加
石塚浩之
第4章
順送りの訳と情報構造
水野的
第5章
情報型字幕翻訳テキストマイニング
長沼美香子
第6章
「順送り訳」の規範と模範 同時通訳を模範とした教育論の試論
岡村ゆうき・山田優
第7章
順送り訳と逆送り訳における翻訳読者の読みの負荷
山田優・溝脇孝哲・小川陽香・岡村ゆうき・平岡裕資
第8章
通訳におけるサイト・トランスレーションの新潮流
稲生衣代
第9章 異なる現場を想定した順送り訳の試み 通訳実務者の立場から
畑上雅朗
第10章
大学英語教育におけるサイトラ指導 読みに関する学習者の意識変容
辰己明子
