続 機械翻訳するとどうなるか?


ジョブズ名言2人間もコンピューターも学習が大切。
本当の学習は覚えることではありません。
自分が何をすべきかを決定することです。
決定したものについては、
ちょっとやそっとのことでは揺るがない
強さを持っていなければなりません。
過酷な環境においても絶対に崩れない
頑健性が必要なのです。
そのためには膨大なパワーを要します。
人にとってもコンピューターにとっても。
天才とは・・・
次の英文を和訳せよ。(解説は後半)
Genius is one who can take pains and keep at one thing and not,
as is generally thought, one who dashes off work.

これを、グーグルの翻訳にかけるとこうなります。
「天才は、痛みを取ると、一般的に考えられているように、一つのこと
ではなく、維持することができます1、仕事を離れてダッシュです。」
申し訳ありませんが、全くもって意味が分かりません。


なぜいままで人工知能が実現しなかったのか
~人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの 松尾 豊~
(前略)機械学習では、何を特徴量とするかは人間が決めないといけなかったということである。
人間がうまく特徴量を設計すれば機械学習はうまく働き、そうでなければうまく動かない。これらの
問題は、結局、同じひとつのことを指している。いままで人工知能が実現しなかったのは、「世界から
どの特徴に注目して情報を取り出すべきか」に関して、人間の手を借りなければならなかったからだ。
つまり、コンピューターが与えられたデータから注目すべき特徴を見つけ、その特徴の程度を表す
「特徴量」を得ることができれば、機械学習における「特徴量設計」の問題はクリアできる。
  ディープラーニングが新時代を切り開く
(前略)ディープラーニングは、データをともに、コンピューターが自ら特徴量を
 つくり出す。人間が特徴量を設計するのではなく、コンピューターが自ら
 高次の特徴量を獲得し、それをもとに画像を分類できるようになる。
 ディープラーニングによって、これまで人間が介在しなければならなかった
 領域に、ついに人工知能が一歩踏み込んだのだ。(中略)
 ディープラーニングに代表される「特徴表現学習」は、黎明期の革新的な
 発見・発明に匹敵するような大発明だ。特徴表現をコンピューターが
 自らつくり出すことは、それくらい大きな飛躍なのである。(中略)
 とはいえ、ディープラーニングによって人工知能が実現するというのは
 短絡的すぎるし、いまのディープラーニングは足りないところだらけだ。

今回も、恐るべし「and」。特に2つ目の「and」は、挿入句付きの難所に
なっています。下の図のように描かれていれば、理解できるのですが・・・

英文構造2
英語 構文の見破り術 その1」を元にして図を作成

(直訳)天才は、苦労して一つの事を続けていける人であり、一般的に
考えられているような、一気に仕事を仕上げる人ではありません。



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龍女「みなみ」からあなたへの
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不思議の国の「みなみ」
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「みなみ」 今月のメッセージ

神津島の天上山は、
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舞尾 空

Author:舞尾 空
・性別:男
・年齢:46歳
・職業:サラリーマン
・血液型:O型

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