▽展望：データでAI翻訳の進展を推進 

近年、ニューラルネットワーク（Neural Machine Translation, NMT）の技術によって、翻訳の応用がさらなる進歩を遂げた。NMTは脳の思考モデルを模倣しており、翻訳者と肩を並べるほどの高水準の翻訳文を作成できるようになっているのと同時に、その誤差を55％～85％にまで下げている。

また、言語処理や対話型言語などの技術の進歩は翻訳製品のバージョンアップを加速させ、コンピューター支援翻訳（CAT，Computer Aided Translation）から人工知能インタラクティブ翻訳への転換を促している。

清華大学計算機学部の教授は、「世界には数千種類の言語がある。大部分の言語同士の間の言語資料が不足している。そのため、言語モジュールの構築など言語資料の翻訳をする必要がある」としている。

AI翻訳は複合学科であり、数学や言語学、コンピューター科学、神経認識科学など多方面の進展にかかっている。そのため、AI翻訳はより多くの分野と一緒になって、データによる翻訳機の発展を促すべきだ。また、コンピューターに婉曲な言い回しや不規則な話し方を理解させるには、まだかなり長い時間を必要とするだろうとみられている。（編集HQ）

「人民網日本語版」2017年9月27日