学生時代、講義で「時バエは矢を好む」という言葉を初めて耳にしたとき、私はその奇妙な響きに驚きました。教授によると、これは英語の「Time flies like an arrow(時は矢のように飛ぶ)」を自動翻訳が誤って「時バエは矢を好む」と訳した例だそうです。教室に笑いが広がる一方で、私は翻訳の難しさと、言葉が持つ微妙なニュアンスの奥深さに衝撃を受けたのを覚えています。このエピソードは、後に私がAI翻訳の進歩に感動するきっかけとなりました。
翻訳技術の初期を象徴するもう一つのエピソードとして、エキサイト翻訳での逆翻訳があります。例えば、「私はペンを持っています」を英語に訳すと「I have a pen」になりますが、これを再び日本語に戻すと「私はペンを持っている」になったり、場合によっては「私はペンを所有している」といった不自然な訳文になることがありました。この微妙なズレが、当時の翻訳ツールの限界を物語っています。ネット上ではこうした「再翻訳シリーズ」が話題になり、笑いものとして楽しまれた時期もありました(参考: ニコニコ大百科「再翻訳シリーズ」)。
例えば、「自分、焼きそば好き?」という大阪弁のフレーズ。従来の翻訳では意味不明な結果になりがちでしたが、Transformerは文脈から「自分」が「あなた」を指すと判断し、「Do you like yakisoba?」と自然に訳します。この進歩が、AI翻訳を単なるツールから、日常に溶け込む存在へと変えたのです。
現在のAI翻訳は、方言やカジュアルな表現までカバーするようになりました。大阪弁の「自分、ご飯食べた?」が「Have you eaten?」と訳され、遠くの友人が「Good for you!」と返してくる。そんなやりとりが、まるで隣にいるような親しみを感じさせてくれます。技術が進化するにつれ、言葉だけでなく気持ちまで運ぶ力が強まっているのです。
Bonus: Vector Similarity Search Joins
The vss extension also provides a couple of table macros to simplify matching multiple vectors against each other, so called "fuzzy joins".
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config:
kanban:
ticketBaseUrl: 'https://mermaidchart.atlassian.net/browse/#TICKET#'
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kanban
Todo
[Create Documentation]
docs[Create Blog about the new diagram]
[In progress]
id6[Create renderer so that it works in all cases. We also add som extra text here for testing purposes. And some more just for the extra flare.]
id9[Ready for deploy]
id8[Design grammar]@{ assigned: 'knsv' }
id10[Ready for test]
id4[Create parsing tests]@{ ticket: MC-2038, assigned: 'K.Sveidqvist', priority: 'High' }
id66[last item]@{ priority: 'Very Low', assigned: 'knsv' }
id11[Done]
id5[define getData]
id2[Title of diagram is more than 100 chars when user duplicates diagram with 100 char]@{ ticket: MC-2036, priority: 'Very High'}
id3[Update DB function]@{ ticket: MC-2037, assigned: knsv, priority: 'High' }
id12[Can't reproduce]
id3[Weird flickering in Firefox]