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IT好き放題:捨てる技術

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Academic year: 2021

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(1)私. は長年機械翻訳の研究をしてきた.研究の. けないと賄えないという.情報の量は無限に増えて. 初期には文法による文の解析と翻訳という方法でい. ゆくからグーグルのネット情報の収集はあと 10 年,. ろんな成果を得たが,文の微妙な表現の翻訳につい. 20 年したらどうなるのか,考えるだけでも恐ろしい.. ては必ずしも良い成果が得られない限界というもの.  そこで我々は情報を捨てる技術を開発しなければ. を強く感じるようなところまで行き,壁にぶつかっ. ならなくなる.考えられる 1 つの確実な方法は次. た.つまり言語の骨格となる理論的枠組みでやれる. のようなものだろう.すなわち,理論的枠組みで説. ことには限界があり,現実世界の個々の持つ表現の. 明できる実例はその枠組みと実例を作り出すパラメ. 微妙さまでを扱って翻訳をする,いわば第 3 次近似. ータだけを記憶し,実例はすべて捨てる.こうして. の世界を扱うには,第 2 次近似である言語の理論的. も“理論+パラメータ”で実例が復元できるから構わ. 枠組みではダメだということであった.. ない.そしてこの枠組みに入らないものを例外とし.  そこで 1980 年代に入って用例翻訳という方法を. て残すというわけである.比較的素直なデータ集合. 提唱した.これはある 1 つの表現が他言語でどの 与えられた文をそれらの用例の翻訳を頼りに訳すと. 基 応 専 般. いう方式である.しかしこの方式は理論的でないと. [シ ニ ア コ ラ ム]. I T. 好き放題. Messag e. ように表現されているかという用例をたくさん集め,. n Favorite I T so. して 1990 年代の中ごろまでほとんど無視されてい た.ただ世界各地の“理論”に基づいた翻訳研究が行 き詰まった結果,用例翻訳の良さが認識され徐々に 広まってきている.この考え方は今日では画像の認. [No.36]. 捨てる技術. 識にも取り入れられてきているが,ほかにも使える 技術である.. では例外的なものは 10%にもならないだろうから,.  用例翻訳を高い質で実現しようとすると,数百万. これでデータ量はほぼ 10 分の 1 になる.また類似. 以上の表現について対訳データベースを用意しなけ. のものを 1 つに吸収するという考え方を導入すれ. ればならないが,これを作るためには数億,数十億. ば,例外は 1%以下になるだろう.そうすれば 100. というテキストのビッグデータを解析する必要があ. 分の 1 程度になる.こうすればあと 1 年でパンク. る.そしてこれが今日データ量や処理速度の上で. する記憶工場が 10 年,100 年と延びることになる.. も可能となってきたのである.私が研究していた.  もう 1 つは,20 年,30 年経っても一度も使われ. 1960 ∼ 80 年代には考えられないことであった.. なかったデータは捨てるといったことだろう.研究.  ビッグデータといえば,グーグルは世界中のネッ. 論文などにあてはまるのだろうか? 先祖のお墓も. ト上の情報を刻々と集め,整理し,検索の対象とし. 徐々に整理しないと新しい人の入るところがなくな. て提供しているが,その情報量は今日膨大となり,. ってしまうわけである.長く残るのは立派な人のお. 数えきれない数の記憶装置を並べた巨大記憶工場を. 墓か,そうするとビッグデータも例外こそ大切であ. 設けている.そこに供給する電力は発電所を隣に設. ることが類推される.  いずれにしてもこれからはビッグデータに存在す る理論的枠組みを明らかにするだけでなく,これに. 長尾 真 Makoto NAGAO [名誉会員] 1959 年京大電子卒業,1973 年京大教授,1997 年より 6 年間京大総長, その後,情報通信研究機構初代理事長,国立国会図書館長を歴任.文 化功労者.元本会会長.. 88. 情報処理 Vol.55 No.1 Jan. 2014. 基づいて情報を捨てる研究をする時代に来ているの ではないだろうか. (2013 年 9 月 4 日受付).

(2)

参照

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