この前、うちのゼミでもこれに類するちょっとした奇跡があった。初めての国際会議で発表する4年生が、前々日までなんとも棒読み。君のその喋り原稿をGoogle翻訳で読みあげてもらって真似してみ と言ったら、一晩で超上達。もともとドラム他演奏得意な学生さんで、耳が良いことに起因かと。 https://t.co/S0IYuWRptm
— Shigekazu Ishihara (@shigekzishihara) 2018年12月17日
先日Google翻訳が随分と精度の向上を果たしている、さらに発音機能もかなり進んだレベルまで成長したとの記事を書いた。そのままストレートにビジネスなどに使うのにはまだまだおっかない感じであと10年単位はかかるだろうなぁという雰囲気なんだけど、それでも可能性は十分に見えているし、現状でも内々的に使う分にはかなり頼れる存在となっている。
これらの機能は元々人間が作ったもので、データも人間のあれこれを参考にしている。人の動向をデータ化して積み重ね、より近いものに仕立て上げている。それを用いて他の人が真似をすることで、結構イケてるレベルに達することができるってのは、色々な意味で感慨深い。
プロの人がこなすものを100とすると、それを模して造られた機械の成果物は50ぐらい。けれど普通の人がこなせるものは10ぐらいしかないので、プロの100と比べれば機械は半分の50ぐらいでしかないけど、普通の人の10よりははるかに優れているので、レベルを引き上げる対象になる次第。
プロに教わるのが一番なのだろうけど、プロの人数は限られているし対価もえらいものとなる。ならばデータを複製して教わる仕組みを作り、セミプロ的なものを量産してそれに教えてもらえるような仕組みを作った方が、全体的なレベルを引き上げることができる。
また、プロは居なくなってしまうけど、データは残せるから、多少精度は甘くなるけど技術が途絶えるリスクは格段に減る。
色々と考えさせられる話には違いない。
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