Google「神經網路翻譯」的衝擊

去年的AI學會全國大會上，從人數來看，參加了名字含有Deep Learning或機器學習的分科會議的人，確實只占全體人員的10%多一點。然而對AI研究者來說，去年秋天卻發生了重大事件。那就是Google「神經網路翻譯」的問世。

神經網路翻譯不使用以往任何一種自然語言處理式的手法，而是僅對對譯的對應關係進行學習，是一種依靠神經網路學習的翻譯方法。這種看似簡單粗暴的翻譯方法，卻有著高人一頭的準確度，讓研究者們大跌眼鏡。

尤其是在日本，自然語言處理和機器翻譯的研究占據主流。第2代AI研究者對於智慧的定義是「能夠對概念進行邏輯地理解和再構築」，一直寄望於靠邏輯來解決問題。自然語言處理是通過處理自然語言，來逐步逼近人類智慧的一種方法，這當然也算是一種非常有意義的研究。

然而Google的神經網路翻譯完全放棄了這種自然語言處理的方法，而是讓機器作為一個完全的黑匣子來學習語言。如果這種方法生成的譯文準確度更高的話，那麼長久以來致力於處理自然語言的研究者們就失去了存在的意義。