Facebookの10億人以上のユーザーは多種多様な言語を話しており、現在、このソーシャルネットワークは45以上の言語の翻訳をサポートしています。つまり、英語話者がドイツ語を目にしたり、フランス語話者がスペイン語を目にしたりする場合、「翻訳を見る」というリンクが表示されます。
しかし、Facebookは火曜日、同社の機械学習の専門家が、標準的な方法を使用してテキストを翻訳する他の現在のシステムよりも最大9倍速く、より正確に言語を翻訳するニューラルネットワークを作成したと発表した。
新しいシステムを開発した科学者たちは、ソーシャルネットワークのFAIR（Facebook AI Research）グループに勤務している。
「ニューラルネットワークは人間の脳をモデルにしています」と、FAIRのマイケル・アウリ氏は述べ、この新システムの研究者でもある。ニューラルネットワークが解決できる問題の一つは、フランス語から英語など、ある言語から別の言語への文の翻訳である。この研究に関するFacebookブログ記事によると、このネットワークはテキストの要約といったタスクにも活用できる可能性があるという。
しかし、ニューラルネットワークには複数の種類があります。これまでの標準的なアプローチは、テキスト翻訳にリカレントニューラルネットワーク（RNN）を用いることでした。RNNは単語を1つずつ読み、新しい言語での出力単語を予測します。文章を読みながら学習します。しかし、Facebookの研究者たちは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と呼ばれる異なる手法を採用しました。これは、単語を1つずつではなく、グループとして扱うものです。
「左から右へ進むわけではありません」とアウリ氏は彼らの翻訳機について語る。「すべてのデータを同時に見ることができるのです」。例えば、畳み込みニューラルネットワーク翻訳機は、文の最初の5語を見ながら、同時に2語目から6語目までを考慮することができる。つまり、システムは自身と並行して動作するのだ。
カーネギーメロン大学言語技術研究所の助教授、グラハム・ニュービッグ氏は、自然言語処理と機械翻訳を研究しています。ニュービッグ氏によると、この種のニューラルネットワークがテキスト翻訳に利用されたのは今回が初めてではないものの、畳み込みニューラルネットワークを用いた翻訳としては、これまで見た中で最高の成果だということです。
「このFacebookの論文が基本的に示しているのは、畳み込みニューラルネットワークを再検証しているということだが、今回は実際に非常にうまく機能している」と彼は言う。
Facebookは、この新技術を消費者向け製品にどのように統合する予定なのかはまだ明らかにしていない。これは、同社の応用機械学習グループと呼ばれる部門の管轄だ。しかし、今のところは、この技術をオープンソースとして公開しており、他の開発者も活用できる。
それはノイビッヒ氏を喜ばせる点だ。「もしそれが高速かつ正確であれば、この分野への大きな貢献となるでしょう」と彼は言う。
