From:山極綾子
あれ？なんか文章少ない？
最初の文章はこれでしょ。
次はこれ。
ん？…この文、翻訳されていない…？
先日英語論文を翻訳サイトの大いなる力を借りて執筆していたのですが、
つい「諦めないで！」とサイトを励ましたくなるような出来事がありました。
というのも、翻訳してほしかった文章の内の1文が、
まるっと、翻訳後の文章から消えていたのです。
間違えて消しちゃったのかも知れないし、もう一度コピペしてみよう…。
そう思い訂正しようとするのですが、何度貼り付けようとも、
消えた文章は一度も現れてくれませんでした．．．。
なんでそんなことになるのかとみて見れば、
消えてしまった文章には数式がたくさん含まれていました。
元々翻訳サイトというのは、元の文章と翻訳後の文章を大量に用意して、
それらを基に翻訳のルールを学習しています。
そのため、学習用のデータに含まれていないものは上手く翻訳することができません。
しかも、含まれていた数式というのは単純は数字とアルファベットの羅列ではなく、
きれいに表示できるように$だの\rm{}だの、いろいろな記号が含まれたものでした。
きっと、翻訳サイトも混乱してしまって、翻訳を諦めたのだと思います。
機械学習はあくまでこれまでのデータからルールを抽出する手法であって、
これまでに見たことが無いデータには太刀打ちできないことを、身をもって実感しました。
それにしても、せめて「翻訳不可能」ぐらい言ってくれてもよかった気がします。
てっきりバグかと思ってしまいました。
「言ってくれればよかったのに」と言えば、会社員新人時代。
上司が私を慮って伝えてくれなかったことに、
「そんな気遣いなんていいから言ってくれればよかったのに！」と
たくさん思ったことを思い出します。
お手伝いできず、申し訳なさでいっぱいでした。
上司部下、先輩後輩問わずお互いに「言える」環境を作ること、
新人からしてもとても大事なのろうだなあ、と感じます。
機械学習とも周りの方ともいい関係を築くことが、いい仕事への第一歩な気がしています。
山極綾子
P.S.
今回の諦めてしまった翻訳サイト、完全に想像ではあるのですが、
恐らく翻訳に対する信頼度の様なスコアを出していて、
一定以下の値の場合は出力しない…といったアルゴリズムを導入している気がします。
その考えのフローがよくわからないAIだからこそ、分からないことは出力しない、
も重要な一つの手段になり得るのかもしれません。
P.P.S.
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