日本のフランス語教育の争点2022
ocw.kyoto-u.ac.jp/course/1076/
「機械翻訳に教師と学生はどのように向き合えばよいのか」
倉舘健一（慶應義塾大学 総合政策学部(SFC) 講師(非常勤)）
ニューラルネットワークや量子コンピュータにより計算処理が指数関数的に向上する、いわゆる「第四の波」が到来した。多言語ビッグデータの対照処理にディープラーニング（深層学習）を実装し実用化するのがニューラル機械翻訳（NMT）である。これは言語学や語学研究者、翻訳家、外国語教師と学生、社会人らの意志の延長線上に拡張される現実である。これらの計数的に再構成された自然とともに、生物本来の量子化環境=自然は再構築されていく。そして十分に発達したものは見分けがつかない。果たしてAIによる言語教育のシンギュラリティは現実味を帯びているのか。
2022年3月26日（土）
京都大学 吉田南キャンパス・オンライン
0:00:00 はじめに
0:02:10 質問1：最近、機械翻訳の精度が飛躍的に高くなったということですが、
具体的にどうなんですか。
0:06:37 質問2：どうして飛躍的に機械翻訳の精度が高くなったのですか。
そのメカニズムをわかりやすく教えてください。
0:10:59 質問3：現在の機械翻訳は、どんなことが得意で、どんなことが不得意ですか。
大学のフランス語授業の練習問題などを使って教えてください。
0:17:07 質問4：教師は機械翻訳にどう向き合えばいいですか。
0:24:14 質問応答
【参考資料】
0:13:15
※コンピューターやAIには苦手なこと、データとして処理できない文字情報の例
A：blog-imgs-45-origin.fc2.com/c/o/m/commandos/CRgYQ.…
B：coconala.com/services/435144
C：www.offside.ne.jp/lab/archives/6216
D：tips.clip-studio.com/ja-jp/articles/633
E：yasunorimori.com/dirty-writinig
0:16:25
川添愛 著『言語学バーリ・トゥード：Round 1 AIは「絶対に押すなよ」を理解できるか』東京大学出版会（2021）ｐ.17 イラスト（ダチョウ倶楽部のギャグ「絶対に押すなよ！」）
p.potaufeu.asahi.com/06df-p/picture/26340734/077b7…
Kyoto-U OCW
