第1４回産業日本語研究会・シンポジウムにパネリストとして登壇させていただくことになりました。
ご登録は以下よりお願いします。
https://tech-jpn.jp/symposium/symposium-14/
テーマ：
人工知能時代の言語コミュニケーション
私は以下の内容で発表します。
（６−３）パネリスト講演２
『機械翻訳を使った英語コミュニケーション、あるいは英語学習のためのMT活用』
機械翻訳（MT）を使って英語でコミュニケーションをする機会は、今後さらに多くなると予想される。しかしそれを実践する場合にも、ある程度の英語力と翻訳力が必要であろう。他方で、最近では、英語教育にMTを積極的に活用する動きがあり、プリ／ポストエディットや翻訳のアクティビティを英語学習に取り入れている。このような状況に鑑み、MTを使った英語コミュニケーション（力）とはどのようなものであるか（あるべきか）について考えることは重要だ。本パネル講演では、その考察の一部を共有する。
———-
そういえば、エド・シーランとかを大学の授業で翻訳して唄っていたものでした
懐かしいです。
こういうアクティビティは萌です。
アジア太平洋機械翻訳協会(AAM)から、『MTユーザーガイド〜機械翻訳で失敗しないための手引き〜』が発行されました。
一年かけて作成してきました。
下記より誰でも無料でダウンロードできます。
機械翻訳は完璧ではありません。
機械翻訳を使う人が心得ておくべき事が書かれています。
ご一読ください。
https://www.aamt.info/act/MTuserguide
NICTの隅田先生より頂きました。
歴史に沿って技術の発展と簡易的なその仕組みが非常にわかりやすく説明されています。また、AI翻訳をとりまく諸問題についても言及されています。「MTリテラシー」「with MT時代の英語教育」に取り組む私にとっても有益です。英語の先生や外国語教育に携わる人の必読書です。
ありがとうございました。
2022年9月12からAMTA2022が始まります。
我々はWorkshop（WeTPR）を主宰します。
Workshop 1: Workshop on empirical translation process research (WeTPR)
詳細プログラムは以下を御覧ください。
LET2022のパネルでもお話しましたが、データ主導型の大規模事前学習モデル（GPT-3など）が蔓延り、大量データさえあればなんとなく、何でもできてしまうような時代だからこそ、XAI（説明可能なAI）が求められています。そして、人間が行う「翻訳」にも説明が求められる時代です（翻訳者コンピテンス）。そのために、「翻訳のメタ言語（翻訳を説明するための言葉）」が必要なことを、LETでも訴えました。
そして、もう1つの説明のアプローチとして、predictive coding（ニューラル処理のアルゴリズムの記述）があります。自由エネルギー原理は、その可能性に期待されています。ということで、我々は、自由エネルギー原理を翻訳プロセスの説明に援用することを試みようというわけです。
そもそも、Empirial Translation Process Researchでは、統語的・語彙的な訳出エントロピーと、翻訳プロセスの関係を中心に見てきました。だからこそ、熱力学、量子力学のエントロピーから派生したシャノンの情報理論のエントロピーとも親和性は高く、ヘルムホルツの熱力学の自由エネルギー理論に対応する、フリストンの情報理論の自由エネルギー原理とも相性が良いと考える所以です。
まだ荒削りではありますが・・・
