BOX SET: 6 Minute English - 'Artificial intelligence' English mega-class! 30 minutes of new vocab!

6 Minute English.

6分間英語。

From BBC Learning English.

BBC Learning Englishより。

Hello. This is 6 Minute English from BBC Learning English. I'm Neil.

こんにちは。 これは BBC Learning English の 6 Minute English です。 私はニールです。

And I'm Rob.

そして私はロブです。

Now, I'm sure most of us have interacted with a chatbot.

おそらく、ほとんどの人が チャットボットとやり取りしたことがあると思います。

These are bits of computer technology

これらは、

that respond to text with text or respond to your voice.

テキストにテキストで応答したり 、音声に応答したりするコンピューター テクノロジーの一部です。

You ask it a question and usually it comes up with an answer.

質問すると 、たいていは答えが返ってきます。

Yes, it's almost like talking to another human, but of course it's not,

はい、まるで他の人間と話しているようです が、もちろんそうではありません。

it's just a clever piece of technology.

これは単なる巧妙なテクノロジーです。 人工知能はますます

It is becoming more 'sophisticated' — more 'advanced and complex' —

「洗練」され、 さらに「高度で複雑」になってきています

but could they replace real human interaction altogether?

が、実際の人間同士のやりとりを完全に置き換えることができるのでしょうか ?

We'll discuss that more in a moment

これについては後ほど詳しく説明し

and find out if chatbots really think for themselves.

、チャットボットが本当に自分で考えるのかどうかを確認します 。

But first I have a question for you, Rob.

しかし、まずはあなたに質問があります、ロブ。 人間と機械の間で何らかの妥当な会話を

The first computer program that allowed some kind of plausible conversation

可能にする最初のコンピュータ プログラムは

between humans and machines was invented in 1966, but what was it called?

1966 年に発明されましたが、それは何と呼ばれていましたか?

Was it a) Alexa? b) ELIZA? Or c) PARRY?

それは a) Alexa でしたか? b) エリザ？ それともc) パリー？

Ah, well, it's not Alexa, that's too new, so I'll guess c) PARRY.

ああ、まあ、Alexa ではないですね。それはあまりにも新しい ので、c) PARRY だと思います。

I'll reveal the answer at the end of the programme.

答えは 番組の最後に発表します。

Now, the old chatbots of the 1960s and '70s were quite basic,

1960 年代や 70 年代の古いチャットボットは 非常に基本的なものでした

but more recently, the technology is able to predict the next word

が、最近のテクノロジーでは、

that is likely to be used in a sentence,

文中で次に使われる可能性のある単語を予測したり

and it learns words and sentence structures.

、単語 や文の構造を学習したりできるようになりました。

Mm, it's clever stuff.

うーん、それは賢いものです。

I've experienced using them when talking to my bank,

銀行と話をするとき

or when I have problems trying to book a ticket on a website.

や、 ウェブサイトでチケットを予約しようとして問題が発生したときに、それらを使用した経験があります。

I no longer phone a human, I speak to a virtual assistant instead.

もう人間に電話をかけるのではなく、 代わりに仮想アシスタントと話します。

Probably the most well-known chatbot at the moment is ChatGPT..

おそらく現時点で最もよく知られているチャットボットは ChatGPT です。

It is. The claim is that it's able to answer anything you ask it.

何を尋ねても答えられると主張している。

This includes writing students' essays.

これには生徒のエッセイの執筆も含まれます。

Now, this is something that was discussed

さて、これは

on the BBC Radio 4 programme, Word of Mouth.

BBC ラジオ 4 の番組「 Word of Mouth」で議論されたことです。

Emily M Bender, Professor of Computational Linguistics

at the University of Washington,

ワシントン大学の計算言語学教授であるエミリー・M・ベンダー氏は、チャットボットの言うことを

explained why it's dangerous to always trust what a chatbot is telling us.

常に信じてしまうことがなぜ危険なのかを説明しました 。

We tend to react to grammatical, fluent, coherent-seeming text

私たちは、文法的に正しく、 流暢で、首尾一貫しているように見えるテキストを、

as authoritative and reliable and valuable and we need to be on guard against that,

権威があり、信頼でき、価値があるものとして反応する傾向がありますが 、それに対して警戒する必要があります。

because what's coming out of ChatGPT is none of that.

なぜなら、ChatGPT から出てくるものは、 そのどれでもないからです。

So, Professor Bender says that well-written text that is 'coherent' —

そのため、ベンダー教授は、 よく書かれた「首尾一貫した」文章、

that means it's 'clear, carefully considered and sensible' —

つまり「明確で、 慎重に検討され、理にかなった」文章は、

makes us think what we are reading is reliable and 'authoritative'.

私たちが読んでいる内容が 信頼でき、「権威がある」と思わせると述べています。

So it's 'respected, accurate and important sounding'.

つまり、「尊敬され、正確で 、重要な響き」なのです。

Yes, chatbots might appear to write in this way,

確かに、チャットボットは このように書いているように見えるかもしれません

but really, they are just predicting one word after another,

が、実際には、

based on what they have learnt.

学習した内容に基づいて、単語を次々に予測しているだけです。

We should, therefore, be 'on guard' — be 'careful and alert' —

したがって、私たちは、伝えられている内容の正確さについて「警戒する」、つまり「注意深く警戒する」必要があります

about the accuracy of what we are being told.

。

One concern is that chatbots — a form of artificial intelligence —

懸念されるのは、 人工知能の一種であるチャットボットが、情報を学習して処理する

work a bit like a human brain in the way it can learn and process information.

方法において、人間の脳と少し似ているという点です 。

They are able to learn from experience, something called deep learning.

彼らは経験から学ぶことができ、 これをディープラーニングと呼びます。

A cognitive psychologist and computer scientist called Geoffrey Hinton

認知心理学者でコンピューター 科学者のジェフリー・ヒントン氏は

recently said he feared that chatbots could soon overtake

最近、チャットボットが 近いうちに

the level of information that a human brain holds.

人間の脳が保持する情報レベルを追い抜くのではないかと懸念していると述べた。

That's a bit scary, isn't it?

それはちょっと怖いですね。

Mm, but for now, chatbots can be useful for practical information,

うーん、でも今のところ、チャットボットは 実用的な情報を得るのには役立ちます

but sometimes we start to believe they are human

が、時には私たちは チャットボットが人間だと信じ始め

and we interact with them in a human-like way.

、 人間のようなやり方でやりとりすることもあります。

This can make us believe them even more.

これにより、私たちは彼らをさらに信じるようになるでしょう。

Professor Emma Bender, speaking on the BBC's Word of Mouth programme,

エマ・ベンダー教授は、 BBCの「口コミ」番組で、

explains why we might feel like that.

なぜ私たちがそのように感じるのかを説明しています。 おそらく、この機械は、

I think what's going on there is the kinds of answers you get

depend on the questions you put in,

because it's doing likely next word, likely next word,

おそらく次の単語、 おそらく次の単語を推測しているので、入力した質問に応じて返答の種類が変わると思います。したがって

and so if, as the human interacting with this machine,

、 この機械と対話する人間として、次のような

you start asking it questions about how do you feel, you know, Chatbot?

質問をし始めると、 チャットボットさん、どう感じますか？

And "What do you think of this?" And, "What are your goals?"

そして「これについてどう思いますか？」 そして、「あなたの目標は何ですか？」 知覚力のある存在が言うようなことを

You can provoke it to say things

言わせるように刺激することができます

that sound like what a sentient entity would say.

。

We are really primed to imagine a mind behind language

私たちは言語に遭遇するたびに、その 言語の背後にある心を想像するように準備されている

whenever we encounter language

and so we really have to account for that when we're making decisions about these.

ので、言語について決定を下すときにはそのことを考慮に入れる必要があります 。

So, although a chatbot might sound human,

したがって、チャットボットは人間のように聞こえるかもしれませんが、

we really just ask it things to get a reaction — we 'provoke' it —

実際には反応を得るために何かを質問しているだけであり、つまり「 挑発」しているだけであり、チャットボットが

and it answers only with words it's learned to use before,

答えるのは、巧妙な答えを思いついたからではなく 、以前に学習した言葉だけなのです

not because it has come up with a clever answer.

。

But it does sound like a sentient entity —

しかし、それは確かに感覚を持った存在のように聞こえます。

'sentient' describes 'a living thing that experiences feelings'.

「感覚を持った」とは、「 感情を経験する生き物」を表します。

As Professor Bender says,

ベンダー教授が言うように、

we imagine that when something speaks, there is a mind behind it.

何かが話すとき、 その背後には心があると私たちは想像します。

But sorry, Neil, they are not your friend, they're just machines!

でも残念だけど、ニール、彼らはあなたの友達じゃない、 ただの機械なんだ！

Yes, it's strange then that we sometimes give chatbots names.

そうですね、 チャットボットに名前を付けることがあるというのは奇妙なことです。

Alexa, Siri, and earlier I asked you what the name was for the first ever chatbot.

Alexa、Siri、先ほど、史上初のチャットボットの名前は何だったかとお聞きしました 。

And I guessed it was PARRY. Was I right?

そして私はそれがPARRYだと推測しました。 私は正しかったでしょうか？

You guessed wrong, I'm afraid.

残念ながら、あなたの推測は間違っています。

PARRY was an early form of chatbot from 1972, but the correct answer was ELIZA.

PARRY は 1972 年の初期のチャットボットでしたが 、正解は ELIZA でした。

It was considered to be the first 'chatterbot' — as it was called then —

これは、 当時は「チャッターボット」と呼ばれていた最初のものと考えられており、マサチューセッツ工科大学の

and was developed by Joseph Weizenbaum at Massachusetts Institute of Technology.

ジョセフ・ワイゼンバウムによって開発されました 。

Fascinating stuff.

興味深いですね。

OK, now let's recap some of the vocabulary we highlighted in this programme.

さて、このプログラムで取り上げた語彙のいくつかを振り返ってみましょう 。

Starting with 'sophisticated',

「高度で複雑な」テクノロジーを表す「洗練された」という言葉から始まります

which can describe technology that is 'advanced and complex'.

。

Something that is 'coherent' is 'clear, carefully considered and sensible'.

「首尾一貫した」ものとは、「明確で、 慎重に検討され、理にかなった」ものです。

'Authoritative' means 'respected, accurate and important sounding'.

「権威ある」とは、「尊敬され、 正確で、重要な響き」を意味します。 「

When you are 'on guard' you must be 'careful and alert' about something —

警戒している」ときは、 何かに対して「注意深く警戒している」必要があります。

it could be accuracy of what you see or hear,

それは、 見たり聞いたりしたことの正確さであったり

or just being aware of the dangers around you.

、単に周囲の危険を認識していることであったりします 。

To 'provoke' means to 'do something that causes a reaction from someone'.

「挑発する」とは、「 誰かの反応を引き起こすようなことをする」という意味です。

'Sentient' describes 'something that experiences feelings' —

「知覚力のある」とは「 感情を経験するもの」、

so it's 'something that is living'.

つまり「生きているもの」を意味します。

Once again, our six minutes are up. Goodbye.

もう一度言いますが、6分が経過しました。 さようなら。

Bye for now.

とりあえずさようなら。

6 Minute English.

6分間英語。

From BBC Learning English.

BBC Learning Englishより。

Hello. This is 6 Minute English from BBC Learning English.

こんにちは。 これは BBC Learning English の 6 Minute English です。

— I'm Sam. — And I'm Neil.

— 私はサムです。 — そして私はニールです。

In the autumn of 2021, something strange happened

2021年秋、カリフォルニア州シリコンバレーのGoogle本社で 奇妙な出来事が起こった

at the Google headquarters in California's Silicon Valley.

。

A software engineer called Blake Lemoine

Blake Lemoine というソフトウェア エンジニアが、

was working on the artificial intelligence project

人工知能プロジェクト

Language Models for Dialogue Applications, or LaMDA for short.

Language Models for Dialogue Applications ( 略して LaMDA) に取り組んでいました。

LaMDA is a 'chatbot' — a 'computer programme

LaMDA は「チャットボット」、つまり「インターネット上で人間と

'designed to have conversations with humans over the internet'.

会話するように設計されたコンピュータ プログラム」です 。 映画から人生の意味までさまざまな話題について

After months talking with LaMDA

LaMDA と数か月話し合った後

on topics ranging from movies to the meaning of life,

、

Blake came to a surprising conclusion —

ブレイクは驚くべき結論に達しました。

the chatbot was an intelligent person

チャットボットは尊重されるべき希望と権利を持つ知的な人間であるということです

with wishes and rights that should be respected.

。

For Blake, LaMDA was a Google employee, not a machine.

ブレイクにとって、LaMDA は機械ではなく、Google の従業員でした 。

He also called it his friend.

彼はそれを友人とも呼んだ。

Google quickly reassigned Blake from the project,

Google はすぐにブレイク氏を プロジェクトから外し、

announcing that his ideas were not supported by the evidence.

彼のアイデアは 証拠によって裏付けられていないと発表した。

But what exactly was going on?

しかし、一体何が起こっていたのでしょうか?

In this programme, we'll be discussing whether artificial intelligence

この番組では、 人工知能が

is capable of consciousness.

意識を持つことができるかどうかについて議論します。 AI は私たちが考えるほど賢くないと考える

We'll hear from one expert

専門家の話を聞き

who thinks AI is not as intelligent as we sometimes think

and, as usual, we'll be learning some new vocabulary as well.

、いつものように 新しい語彙も学びます。

But before that, I have a question for you, Neil.

しかしその前に、 ニールさんに質問があります。

What happened to Blake Lemoine

ブレイク・ルモワンに起こったことは、

is strangely similar to the 2013 Hollywood movie, Her,

starring Joaquin Phoenix as a lonely writer who talks with his computer,

ホアキン・フェニックスが主演し、

voiced by Scarlett Johansson.

スカーレット・ヨハンソンが声を担当し、コンピューターと会話する孤独な作家を演じた2013年のハリウッド映画「her/世界でひとつの彼女」と奇妙なほど似ている。

But what happens at the end of the movie?

しかし、映画の最後はどうなるのでしょうか?

Is it a) The computer comes to life?

それは a) コンピューターが生き返るということですか?

b) The computer dreams about the writer?

b) コンピューターは作家について夢を見るのか?

Or c) The writer falls in love with the computer?

あるいは c) 筆者はコンピューターに恋をするのでしょうか ?

C) The writer falls in love with the computer.

C) 筆者はコンピューターに夢中になる 。

OK, Neil, I'll reveal the answer at the end of the programme.

わかりました、ニール、 番組の最後に答えを明かします。

Although Hollywood is full of movies about robots coming to life,

ハリウッドにはロボットが生き生きと動く映画が溢れているが 、ワシントン大学の

Emily Bender, Professor of Linguistics and Computing at the University of Washington,

言語学およびコンピューティングの教授であるエミリー・ベンダー氏は 、

thinks AI isn't that smart.

AIはそれほど賢くないと考えている。

She thinks the words we use to talk about technology —

彼女は、 テクノロジーについて話すときに使う言葉、

phrases like 'machine learning' —

たとえば「機械学習」のようなフレーズは、

give a false impression about what computers can and can't do.

コンピューターが何ができて何ができないかについて誤った印象を与えると考えています。

Here is Professor Bender discussing another misleading phrase —

ここでベンダー教授が、BBC ワールド サービスの番組「The Inquiry」で、 誤解を招く別のフレーズ

'speech recognition' — with BBC World Service programme The Inquiry.

「音声認識」について議論しています 。

If you talk about 'automatic speech recognition',

「自動音声認識」について話す場合、

the term 'recognition' suggests that there's something cognitive going on,

「認識」という用語は、 認知的な何かが起こっていることを示唆しますが、

where I think a better term would be automatic transcription.

より適切な用語は「 自動転写」だと思います。

That just describes the input-output relation,

これは単に 入力と出力の関係を説明するもので

and not any theory or wishful thinking

あり、それを達成するためにコンピューターが何をしているかについての理論や希望的観測を説明するものではありません

about what the computer is doing to be able to achieve that.

。 コンピュータに関連して

Using words like 'recognition' in relation to computers

「認識」などの言葉を使用すると、「認知

gives the idea that something 'cognitive' is happening —

的な」何か、つまり「

something 'related to the mental processes

'of thinking, knowing, learning and understanding'.

考える、知る、学ぶ 、理解する」という精神的なプロセスに関連する何かが起こっているという印象を与えます。

But thinking and knowing are human, not machine, activities.

しかし、考えることと知ることは 機械の活動ではなく、人間の活動です。

Professor Benders says that talking about them in connection with computers

ベンダーズ教授は、 コンピューターとの関連でそれらについて語ることは

is 'wishful thinking' — 'something which is unlikely to happen'.

「希望的観測」であり、「 起こりそうにないこと」だと言う。

The problem with using words in this way

このように言葉を使うことの問題点は、

is that it reinforces what Professor Bender calls 'technical bias' —

ベンダー教授が「技術的偏見」と呼ぶもの、つまり「

'the assumption that the computer is always right'.

コンピューターは常に正しいという思い込み」を強化してしまうことだ。

When we encounter language that sounds natural, but is coming from a computer,

自然に聞こえるがコンピューターから発せられた言語に遭遇すると、たとえそれが存在しないとしても、

humans can't help but imagine a mind behind the language,

人間はその言語の背後に心を想像せずにはいられません

even when there isn't one.

。

In other words, we 'anthropomorphise' computers —

言い換えれば、 私たちはコンピューターを「擬人化」し、「

we 'treat them as if they were human'.

まるで人間のように扱う」のです。

Here's Professor Bender again, discussing this idea with Charmaine Cozier,

ここで再びベンダー教授が、

the presenter of BBC World Service's The Inquiry.

BBC ワールド サービスの「The Inquiry」の司会者チャーメイン・コジエとこのアイデアについて議論します。

So 'ism' means system, 'anthro' or 'anthropo' means human,

つまり、「ism」はシステム、 「anthro」または「anthropo」は人間、

and 'morph' means shape.

「morph」は形状を意味します。

And so this is a system that puts the shape of a human on something,

これは 人間の形を何かの上に載せるシステムであり

and, in this case, the something is a computer.

、この場合、 その何かとはコンピューターです。

We anthropomorphise animals all the time,

私たちは動物を擬人化することはよくあります

but we also anthropomorphise action figures, or dolls,

が、アクション フィギュアや人形、

or companies when we talk about companies having intentions and so on.

あるいは 企業が意図を持っているなどについて話すときに企業を擬人化することもよくあります。

We very much are in the habit of seeing ourselves in the world around us.

私たちは、 周囲の世界の中で自分自身を見る習慣があります。

And while we're busy seeing ourselves

そして、人間ではないものに人間的な特徴を当てはめて自分自身を見ることに忙しくしている間

by assigning human traits to things that are not, we risk being blindsided.

、私たちは不意を突かれる危険にさらされているのです。

The more fluent that text is, the more different topics it can converse on,

テキストが流暢であればあるほど、 会話できるトピックが多様になり、騙される

the more chances there are to get taken in.

可能性も高くなります 。

If we treat computers as if they could think,

コンピューターを 思考できるものとして扱うと、

we might get 'blindsided', or 'unpleasantly surprised'.

「不意打ち」を受けたり、 「不快な驚き」を覚えたりするかもしれません。

Artificial intelligence works by finding patterns in massive amounts of data,

人工知能は 膨大な量のデータからパターンを見つけることで機能する

so it can seem like we're talking with a human,

ため、

instead of a machine doing data analysis.

データ分析を行う機械ではなく、人間と会話しているように感じることがあります。 その

As a result, we 'get taken in' — we're 'tricked or deceived'

結果、私たちは「 騙され」、

into thinking we're dealing with a human, or with something intelligent.

人間 や知的な何かを相手にしていると思い込まされてしまうのです。

Powerful AI can make machines appear conscious,

強力な AI により機械が 意識を持つようになる

but even tech giants like Google

が、Google のようなテクノロジー大手でさえ、

are years away from building computers that can dream or fall in love.

夢を見たり恋に落ちたりできるコンピューターを開発するには何年もかかる。

Speaking of which, Sam, what was the answer to your question?

そういえば、サム、 あなたの質問の答えは何でしたか?

I asked what happened in the 2013 movie, Her.

2013年の映画『her』で何が起こったのか尋ねました 。

Neil thought that the main character falls in love with his computer,

ニールは、主人公が コンピューターに恋をすると考えました。

— which was the correct answer! — OK.

それが正解でした。 - わかりました。

Right, it's time to recap the vocabulary we've learned from this programme

さて、 この番組で学んだ

about AI, including 'chatbots' —

AI に関する語彙を復習しましょう。その中には、「チャットボット」も含まれます。チャットボットとは、「インターネットを介して人間と

'computer programmes designed to interact with humans over the internet'.

対話するように設計されたコンピューター プログラム 」のことです。

The adjective 'cognitive' describes anything connected

「認知的」という形容詞は、

with 'the mental processes of knowing, learning and understanding'.

「知る、学ぶ、理解する精神的なプロセス 」に関連するあらゆるものを表します。

'Wishful thinking' means 'thinking that something which is very unlikely to happen

「希望的観測」とは、「 起こる可能性が非常に低いことが、

'might happen one day in the future'.

将来のある日起こるかもしれないと考えること」を意味します。

To 'anthropomorphise' an object

物体を「擬人化する」ということは、「たとえそれが

means 'to treat it as if it were human, even though it's not'.

人間でなくても、人間であるかのように扱う」ことを意味します 。

When you're 'blindsided', you're 'surprised in a negative way'.

「不意を突かれる」ということは、「 悪い意味で驚かされる」ということです。

And finally, to 'get taken in' by someone means to be 'deceived or tricked' by them.

そして最後に、誰かに「騙される」ということは、 その人に「騙されたり、だまされたりする」ことを意味します。

My computer tells me that our six minutes are up!

コンピューターによると、 6 分が経過したようです。

Join us again soon, for now it's goodbye from us.

すぐにまた参加してください。 今はこれでお別れです。

Bye!

さよなら！

6 Minute English.

6分間英語。

From BBC Learning English.

BBC Learning Englishより。

Hello, I'm Rob. Welcome to 6 Minute English and with me in the studio is Neil.

こんにちは、ロブです。 6 Minute English へようこそ。 スタジオにはニールも来ています。

— Hello, Rob. — Hello.

— こんにちは、ロブ。 - こんにちは。

Feeling clever today, Neil?

今日は賢い気分かい、ニール？

I am feeling quite bright and clever, yes!

そうですね、私はとても頭が良くて賢いと感じています！

That's good to hear.

それはよかったです。

Well, 'you'll need your wits about you' —

そうですね、「機転を利かせてください」。

meaning 'you'll need to think very quickly' in this programme,

つまり「素早く考えてください 」という意味です。この番組では、

because we're talking about intelligence,

知能、

or to be more accurate, artificial intelligence,

より正確に言えば 人工知能について話しているので、

and we'll learn some vocabulary related to the topic,

私たちは トピックに関連するいくつかの語彙を用意して、

so that you can have your own discussion about it.

それについて独自の議論ができるようにします。

Neil, now, you know who Professor Stephen Hawking is, right?

ニール、あなたは スティーブン・ホーキング教授が誰なのか知っていますか？

Well, of course! Yes.

ええ、もちろんです！ はい。

Many people say that he's a 'genius' —

多くの人が彼を「天才」だと言います。

in other words, he is 'very, very intelligent'.

言い換えれば、 彼は「非常に頭が良い」のです。

Professor Hawking is one of the most famous scientists in the world

ホーキング教授は 世界で最も有名な科学者の一人であり

and people remember him for his brilliance

、その聡明さだけでなく、

and also because he communicates using a synthetic voice generated by a computer —

コンピューターで生成された合成音声を使ってコミュニケーションをとることでも人々に記憶されています

'synthetic' means it's 'made from something non-natural'.

。合成とは、「非自然的なものから作られた」という意味です。

'Artificial' is similar in meaning —

「人工」も意味は似ており、「

we use it when something is 'man-made to look or behave like something natural'.

何かが 自然なもののように見えるか、自然な動作をするように人工的に作られた」場合に使用します。

Well, Professor Hawking has said recently

そうですね、ホーキング教授は最近、

that efforts to create thinking machines are a threat to our existence.

考える機械を作ろうとする努力は 私たちの存在にとって脅威であると述べました。

A 'threat' means 'something which can put us in danger'.

「脅威」とは、「 私たちを危険にさらす可能性のあるもの」を意味します。

Now, can you imagine that, Neil?!

さて、ニール、それを想像できますか？

Well, there's no denying that good things

まあ、人工知能の創造から良いものが生まれる可能性があることは否定できません

can come from the creation of artificial intelligence.

。

Computers which can think for themselves

自分で考えることができるコンピューターは、私たちが解決できなかった問題の

might be able to find solutions to problems we haven't been able to solve.

解決策を見つけることができるかもしれません 。

But technology is developing quickly and maybe we should consider the consequences.

しかし、テクノロジーは急速に発展しており、その 結果について考慮すべきかもしれません。

Some of these very clever robots are already surpassing us, Rob.

非常に賢いロボットの中には、 すでに私たちを追い越しているものもありますよ、ロブ。

'To surpass' means 'to have abilities superior to our own'.

「凌駕する」とは、「 自分よりも優れた能力を持つ」という意味です。

Yes. Maybe you can remember the headlines when a supercomputer

はい。 スーパーコンピュータがチェスの

defeated the World Chess Champion, Gary Kasparov, to everyone's astonishment.

世界チャンピオン、ガルリ・ カスパロフを破り、皆が驚いたときのニュースの見出しを覚えているかもしれません。

It was in 1997. What was the computer called though, Neil?

それは 1997 年のことでした。 ニール、そのコンピューターは何と呼ばれていましたか?

Was it a) Red Menace? b) Deep Blue? Or c) Silver Surfer?

それは a) レッドメナスでしたか? b) ディープブルー？ それともc) シルバーサーファー？

Erm, I don't know.

えーっと、分かりません。

I think c) is probably not right. Erm...

c) はおそらく正しくないと思います。 えーと…

I think Deep Blue. That's b) Deep Blue.

ディープ・ブルーだと思います。 それは b) ディープブルーです。

OK. Well, you'll know if you got the answer right at the end of the programme.

わかりました。 正解かどうかは 番組の最後にわかります。

Well, our theme is artificial intelligence

さて、私たちのテーマは人工知能であり

and when we talk about this, we have to mention the movies.

、これについて話すとき、 映画について触れなければなりません。

Mm, many science fiction movies have explored the idea

うーん、多くの SF 映画では、

of bad computers who want to harm us.

人間に危害を加えようとする悪質なコンピューターという概念が取り上げられてきました。

One example is 2001: A Space Odyssey.

一例としては『2001年宇宙の旅』が挙げられます。

Yes, a good film.

はい、良い映画でした。

And another is The Terminator, a movie in which actor Arnold Schwarzenegger

そしてもうひとつは、 俳優アーノルド・シュワルツェネッガーが

played an android from the future.

未来から来たアンドロイドを演じた映画『ターミネーター』です。

An 'android' is 'a robot that looks like a human'. Have you watched that one, Neil?

「アンドロイド」とは「人間のように見えるロボット 」です。 ニール、あれを見ましたか？

Yes, I have and that android is not very friendly.

はい、持っていますが、そのアンドロイドは あまりフレンドリーではありません。

No, it's not!

いいえ違います！ 思考するロボットに関する

In many movies and books about robots that think,

多くの映画や本では、

the robots end up rebelling against their creators.

ロボットは結局、 創造者に対して反抗することになります。

But some experts say the risk posed by artificial intelligence

しかし、 人工知能がもたらすリスクは、

is not that computers attack us because they hate us.

コンピューターが人間を憎んで攻撃するということではないと主張する専門家もいる 。

Their problem is related to their efficiency.

彼らの問題は 効率性に関係しています。

What do you mean?

どういう意味ですか？

Well, let's listen to what philosopher Nick Bostrom has to say.

さて、哲学者ニック・ボストロムの言うことを聞いてみましょう 。

He's the founder of the Future of Humanity Institute at Oxford University.

彼はオックスフォード大学の人類の未来研究所の創設者です 。

He uses three words when describing what's inside the mind of a thinking computer.

彼は、思考するコンピュータの頭の中にあるものを説明するときに、3 つの単語を使います 。

This phrase means 'to meet their objectives'. What's the phrase he uses?

このフレーズは「目的を達成する」という意味です 。 彼が使うフレーズは何ですか？

The bulk of the risk is not in machines being evil or hating humans,

リスクの大部分は、機械が 邪悪であったり、人間を憎んだりすることではなく、

but rather that they are indifferent to humans

むしろ機械が 人間に無関心であり

and that, in pursuit of their own goals, we humans would suffer as a side effect.

、機械自身の目的を追求することで、 副作用として人間が苦しむことになるという点にあります。 できるだけ多くのペーパークリップを作ることを唯一の目標とする

Suppose you had a super intelligent AI

超知能 AI があったとします

whose only goal was to make as many paperclips as possible.

。

Human bodies consist of atoms

人体は原子で構成されており

and those atoms could be used to make a lot of really nice paperclips.

、それらの原子を使って 本当に素敵なペーパークリップをたくさん作ることができます。

If you want paperclips, it turns out that in the pursuit of this,

ペーパークリップが欲しいなら、 それを追求する過程で

you would have instrumental reasons to do things that would be harmful to humanity.

人類に害を及ぼすようなことをする手段的理由を持つことになるということがわかります。

A world in which humans become paperclips — wow, that's scary!

人間が ペーパークリップになる世界。わあ、怖いですね！

But the phrase which means 'meet their objectives' is to 'pursue their goals'.

しかし、「目標を達成する」という意味のフレーズは、 「目標を追求する」ということです。

Yes, it is.

はい、そうです。

So the academic explains that if you're a computer

そこで、この学者は、

responsible for producing paperclips, you will pursue your objective at any cost.

ペーパークリップの作成を担当するコンピューターであれば、 どんな犠牲を払ってでも目的を追求するだろうと説明しています。

And even use atoms from human bodies to turn them into paperclips!

さらに、人体の原子を使って ペーパークリップを作ることもできます。

— Now that's a horror story, Rob. — Mm.

— それは恐ろしい話だよ、ロブ。 — うーん。

If Stephen Hawking is worried, I think I might be too!

スティーブン・ホーキングが心配しているなら、 私も心配するかもしれません！

How can we be sure that artificial intelligence —

be either a device or software — will have a moral compass?

デバイスであれソフトウェアであれ、人工知能が 道徳的な指針を持っていると確信できるのはなぜでしょうか?

Ah, a good expression — a 'moral compass' —

ああ、いい表現ですね。 「道徳的な羅針盤」、

in other words, 'an understanding of what is right and what is wrong'.

言い換えれば「 何が正しくて何が間違っているかの理解」です。

Artificial intelligence is an interesting topic, Rob.

人工知能は 興味深いトピックですね、ロブ。 今後

I hope we can chat about it again in the future.

またこの件についてお話しできればと思います 。

But now I'm looking at the clock and we're running out of time, I'm afraid,

しかし、今時計を見る と、残念ながら時間がなくなってきています。クイズの質問に正しく答え

and I'd like to know if I got the answer to the quiz question right?

られたかどうか知りたいのですが 。

Well, my question was about a supercomputer

さて、私の質問は、1997 年に

which defeated the World Chess Champion, Gary Kasparov, in 1997.

世界チェス チャンピオンのガルリ カスパロフを破ったスーパーコンピュータについてです。

What was the machine's name? Was it Red Menace, Deep Blue or Silver Surfer?

そのマシンの名前は何でしたか? それは 『レッドメナス』、『ディープブルー』、それとも『シルバーサーファー』でしたか?

And I think it's Deep Blue.

そしてそれはディープブルーだと思います。

Well, it sounds like you are more intelligent than a computer,

そうですね、あなたは コンピュータよりも賢いようですね

because you got the answer right.

。なぜなら、あなたは正しい答えを出したからです。

Yes, it was Deep Blue.

はい、ディープブルーでした。

The 1997 match was actually the second one between Kasparov and Deep Blue,

1997年の試合は、実際には カスパロフとディープ・ブルー（

a supercomputer designed by the company IBM

IBM社が設計し

and it was specialised in chess-playing.

、チェスに特化したスーパーコンピューター）との2度目の試合だった。

Well, I think I might challenge Deep Blue to a game!

さて、ディープブルーにゲームで挑戦してみようかな ！

Obviously, I'm a bit, I'm a bit of a genius myself.

明らかに、 私自身はちょっとした天才です。

Very good! Good to hear!

とても良い！ それはよかったです！

Anyway, we've just got time to remember

とにかく、今日使った

some of the words and expressions that we've used today. Neil?

単語や表現のいくつかを思い出す時間があります 。 ニール？

They were...

彼らは...

you'll need your wits about you,

あなたには機知が必要です。

artificial,

人工的で、

genius,

天才的で、

synthetic,

合成的で、

threat,

脅威で、

to surpass,

to pursue their goals,

彼らの目標を追い求めるには、

moral compass.

道徳的な指針が必要です。

Thank you. Well, that's it for this programme.

ありがとう。 さて、今回のプログラムはこれで終わりです。 6 Minute English 番組をもっとご覧になりたい方は、

Do visit BBC Learning English dot com to find more 6 Minute English programmes.

BBC Learning English dot com をご覧ください 。

— Until next time, goodbye! — Goodbye!

— ではまた次回まで、さようなら！ - さようなら！

6 Minute English.

6分間英語。

From BBC Learning English.

BBC Learning Englishより。

Hello. This is 6 Minute English. I'm Rob. And joining me to do this is Sam.

こんにちは。 これは6分間英語です。 私はロブです。 そして、私と一緒にこれをやってくれるのはサムです。

Hello.

こんにちは。

In this programme, we're talking about robots.

この番組では ロボットについてお話します。

Robots can perform many tasks,

ロボットは多くのタスクを実行できます

but they're now being introduced in social care to operate as carers,

が、現在では 介護士として社会福祉の分野で導入され、

to look after the sick and elderly.

病人や高齢者の世話をしています。 これに関する

We'll be discussing the positive and negative issues around this,

良い点と悪い点について議論するつもりです

but first, let's set you a question to answer, Sam. Are you ready for this?

が、まずは サムさんに答えてもらう質問をしましょう。 準備はできていますか?

Fire away!

発射してください！ 最初の商用ロボットが作られたの

Do you know in which year was the first commercial robot built?

は何年かご存知ですか ?

Was it in a) 1944? b) 1954? Or c) 1964?

それは1944年でしたか? b) 1954年? それともc) 1964年でしょうか?

They're not a brand-new invention, so I'll go for 1954.

まったく新しい発明ではない ので、1954 年とします。

OK, well, I'll tell you if you're right or wrong at the end of the programme.

では、 番組の最後に正解か不正解かをお伝えします。

So, let's talk more about robots,

それでは、ロボットについて

and specifically ones that are designed to care for people.

、特に 人間の世話をするために設計されたロボットについて、さらに詳しくお話ししましょう。

Traditionally, it's humans working as nurses or carers

伝統的に、

who take care of elderly people —

those people who are too old or too unwell to look after themselves.

高齢 や体調不良で自分で身の回りのことができない高齢者の世話をするのは、看護師や介護士として働く人間です。

But finding enough carers to look after people is a problem —

しかし、人々の世話をする介護者を十分に見つけることは 問題です。

there are more people needing care than there are people who can help.

介護を必要とする人の数は、 助けることができる人の数よりも多いのです。

And recently in the UK, the government announced a £34 million fund

そして最近、英国政府は、

to help develop robots to look after us in our later years.

私たちの老後の世話をしてくれるロボットの開発を支援するために3,400万ポンドの基金を発表した 。

Well, robot carers are being developed,

ロボット介護士は開発されつつあります

but can they really learn enough empathy to take care of the elderly and unwell?

が、高齢者や病人の介護に十分な共感力を本当に身につけることができるのでしょうか ？

'Empathy' is 'the ability to understand how someone feels

「共感」とは、「ある人の立場だったら

'by imagining what it would be like to be in that person's situation'.

どうなるかを想像することによって、その人の気持ちを理解する能力」です 。

Well, let's hear about one of those new robots now, called Pepper.

さて、 今度はペッパーと呼ばれる新しいロボットについて聞きましょう。

Abbey Hearn-Nagaf is a research assistant at the University of Bedfordshire.

アビー・ハーン・ナガフは ベッドフォードシャー大学の研究助手です。

She spoke to BBC Radio 4's You and Yours programme

彼女はBBCラジオ4の 番組「ユー・アンド・ユアーズ」に出演し

and explained how Pepper is first introduced to someone in a care home.

、ペッパーが 介護施設の人に初めて紹介される様子を説明した。

We just bring the robot to their room

私たちはロボットを彼らの部屋に連れて行き

and we talk about what Pepper can't do, which is important,

、ペッパーができないことについて話をします。 これは重要なことです

so it can't provide physical assistance in any way.

が、ペッパーが物理的な支援をすることは決してできません 。

It does have hands, it can wave.

手があるので、手を振ることができます。

When you ask for privacy, it does turn around

プライバシーを要求すると、 振り返っ

and sort of cover its eyes with its hands, but that's the most it does.

て手で目を覆ったりします が、それ以上はしません。

It doesn't grip anything, it doesn't move anything,

何かをつかんだり、 動かしたりはしません。

because we're more interested to see how it works as a companion,

なぜなら、私たちは、それが 仲間として、

having something there to talk to, to converse with, to interact with.

話したり、会話し たり、交流したりするものとしてどのように機能するかを見ることに興味があるからです。

So, Abbey described how the robot is introduced to someone.

そこで、アビーはロボット が誰かに紹介される様子を説明しました。

She was keen to point out that this robot has 'limitations' — 'things it can't do'.

彼女は、このロボットには 「限界」、つまり「できないこと」があることを強調した。

It can wave or turn round when a person needs 'privacy' — 'to be private' —

人が「プライバシー」、つまり「プライベートである」ことを必要とするとき、ロボットは手を振ったり向きを変えたりすることはできる

but it can't provide 'physical assistance'.

が、 「物理的な支援」を提供することはできない。

This means it can't help someone by 'touching or feeling' them.

つまり、人に 「触れたり感じたり」することで助けることはできないということです。

But that's OK, Abbey says.

しかし、それは大丈夫だとアビーは言います。

This robot is designed to be a 'companion' —

このロボットは、 「仲間」、つまり「

'someone who is with you to keep you company' —

あなたと一緒にいて付き添ってくれる人」、

a friend, in other words, that you can converse or talk with.

言い換えれば、 会話したり話したりできる友人となるように設計されている。

Well, having a companion is a good way to stop people getting lonely,

そうですね、仲間がいることは 孤独にならないための良い方法です

but surely a human is better for that?

が、そのためには人間の方が良いのではないでしょうか？

Surely they understand you better than a robot ever can?

彼らは きっとロボットよりもあなたをよく理解しているのではないでしょうか?

Well, innovation means that robots are becoming cleverer all the time.

そうですね、イノベーションとは、ロボットが 常に賢くなっていくことを意味します。

And, as we've mentioned, in the UK alone there is a growing elderly population

そして、すでに述べたように、英国だけでも 高齢者人口が増加しており、

and more than 100,000 care assistant vacancies.

介護助手の求人は 10 万人以上あります。

Who's going to do all the work?

誰がすべての仕事をするのでしょうか?

I think we should hear from Dr Sarah Woodin,

a health researcher in independent living from Leeds University,

who also spoke to the BBC's You and Yours programme.

BBCの「You and Yours」番組でも講演した、リーズ大学の自立生活に関する健康研究者サラ・ウッディン博士の話を聴くべきだと思う 。

She seems more realistic about the introduction of robot carers.

彼女は ロボット介護者の導入についてはより現実的であるようだ。

I think there are problems if we consider robots as replacement for people.

ロボットを人間の代わりと考えると問題があると思います。

We know that money is tight — if robots become mass-produced,

資金が不足していることはわかっています。 ロボットが大量生産されれば、

there could be large institutions where people might be housed

人間を収容し

and abandoned to robots.

、ロボットに任せる大規模な施設ができる可能性があります。

I do think questions of ethics

倫理の問題も成長と雇用の課題に組み込む必要があると私は考えています。なぜなら、倫理の問題と

need to come into the growth and jobs agenda as well,

成長と雇用の問題は

because, sometimes, they're treated very separately.

、時として まったく別々に扱われることがあるからです。

OK, so Sarah Woodin suggests that when money is 'tight' —

さて、サラ・ウッディンは、 資金が「厳しい」場合、

meaning there is 'only just enough' —

つまり「ぎりぎり十分な」場合、

making robots in large quantities — or mass-produced —

ロボットを大量に作る（ 大量生産する）ことは、人間を使うよりも

might be a cheaper option than using humans.

安価な選択肢になるかもしれないと示唆している 。

And she says people might be abandoned to robots.

そして、人間は ロボットに捨てられるかもしれないと彼女は言う。

Yes, 'abandoned' means 'left alone in a place, usually forever'.

はい、「放棄」とは、「 通常は永久に、ある場所に放置される」ことを意味します。

So she says it might be possible that someone ends up being forgotten

そのため、 誰かが忘れ去られ

and only having a robot to care for them. So is this right, ethically?

、ロボットだけが世話をすることになる可能性もある、と彼女は言う。 それで、これは倫理的に正しいのでしょうか?

Yes, well, she mentions 'ethics' — that's 'what is morally right' —

そうですね、彼女は「倫理」について言及しています。 それは「道徳的に正しいこと」であり

and that needs to be considered as part of the jobs agenda.

、雇用計画の一部として考慮される必要があります 。

So, we shouldn't just consider what job vacancies need filling,

したがって、 どのような求人を埋める必要があるかだけ

but who and how it should be done.

でなく、誰がどのように埋めるべきかを検討する必要があります。

And earlier I asked you, Sam,

先ほどサムさんに尋ねましたが、

did you know in which year was the first commercial robot built? And you said?

最初の 商用ロボットが作られたのは何年かご存じですか? そしてあなたは言いましたか？

I said 1954.

私は 1954 年と言いました。

Well, you didn't need a robot to help you there because you are right.

そうですね、あなたが正しいので、そこではロボットの助けは必要ありませんでした 。

— Ah, yay! — Well done!

— ああ、やったー！ - よくやった！

Now let's do something a robot can't do yet,

では、ロボットがまだできないことをやってみましょう。それは、

and that's recap the vocabulary we've highlighted today, starting with empathy.

共感から始めて、今日強調した語彙を要約することです。

'Empathy' is 'the ability to understand how someone feels

「共感」とは、「ある人の立場だったら

by imagining what it would be like to be in that person's situation'.

どうなるかを想像することで、その人の気持ちを理解する能力」です 。

'Physical assistance' describes 'helping someone by touching them'.

「身体的な援助」とは、 「触れることで誰かを助けること」を指します。

We also mentioned a 'companion' —

また、「仲間」についても触れました。これは

that's 'someone who is with you and keeps you company'.

「あなたと一緒にいて 、あなたに付き添ってくれる人」のことです。

Our next word was 'tight' — in the context of money,

次の単語は「tight」です。 お金に関して言えば、

when money is tight, it means there's 'not enough'.

お金が足りないということは 「十分ではない」という意味です。

'Abandoned' means 'left alone in a place, usually forever'.

「放棄される」とは、 「通常は永久に、ある場所に放置される」ことを意味します。

And finally, we discussed the word 'ethics' —

そして最後に、 私たちは「倫理」という言葉について話し合いました。

we hear a lot about business ethics or medical ethics —

ビジネス倫理や医療倫理についてはよく耳にしますが

and it means 'the study of what is morally right'.

、それは 「道徳的に正しいことについての研究」を意味します。

OK, thank you, Sam.

わかりました、ありがとう、サム。

Well, we've managed to get through 6 Minute English without the aid of a robot.

さて、私たちは ロボットの助けを借りずに 6 Minute English をやり遂げることができました。

That's all for now, but please join us again soon. Goodbye!

今回はここまでです が、また次回もぜひご参加ください。 さようなら！

Bye-bye, everyone!

みなさん、さようなら！

6 Minute English.

6分間英語。

From BBC Learning English.

BBC Learning Englishより。

Hello. This is 6 Minute English from BBC Learning English. I'm Phil.

こんにちは。 これは BBC Learning English の 6 Minute English です。 私はフィルです。

And I'm Georgie.

そして私はジョージーです。

Animal testing is when living animals are used in scientific research

動物実験とは、

to find out how effective a new medicine is, or how safe a product is for humans.

新しい薬がどれだけ効果的か、 あるいは製品が人間にとってどれだけ安全かを調べるために、生きた動物を科学的研究に使うことです。 動物実験を

Scientists in favour of it argue that animal testing

支持する科学者は、 動物実験は

shows whether medicines are safe or dangerous for humans,

医薬品 が人間にとって安全か危険かを明らかにし

and has saved many lives.

、多くの命を救ってきたと主張する。

But animal rights campaigners say it's cruel,

しかし、動物愛護活動家らは、 これは残酷であり

and also ineffective because animals and humans are so different.

、動物と人間は非常に異なるため効果がないと主張している 。

Under British law, medicines must be tested on two different types of animals,

英国の法律では、医薬品は通常、ネズミ、マウス、モルモットなどから始めて、 2種類の異なる動物でテストする必要がある

usually starting with rats, mice or guinea pigs.

。

And in everyday English, the term 'human guinea pig'

また、日常英語では、 「人間モルモット」という用語は、「何かのテストを受ける

can be used to mean 'the first people to have something tested on them'.

最初の人々」という意味で使用されます 。

But now, groups both for and against animal testing are thinking again,

しかし現在、動物実験賛成派と反対派の両方のグループが、議論における

thanks to a recent development in the debate — AI.

最近の進展である AI のおかげで、考え直し始めています 。

In this programme, we'll be hearing how artificial intelligence

この番組では、 人工知能が

could help reduce the need for scientific testing on animals.

動物に対する科学的実験の必要性を減らすのにどのように役立つかについてお話します。

But first, I have a question for you, Georgie.

しかし、まずジョージーさんに質問があります 。

There's one commonly used medicine in particular

特に、

which is harmful for animals but safe for humans, but what?

動物には有害だ が人間には安全な、よく使われる薬が 1 つあります。それは何でしょうか?

Is it a) Antibiotics?

それは a) 抗生物質ですか?

b) Aspirin?

b) アスピリン?

Or c) Paracetamol?

それともc)パラセタモールでしょうか?

Hmm, I guess it's aspirin.

うーん、アスピリンかな。

OK, Georgie, I'll reveal the answer at the end of the programme.

OK、ジョージー、 番組の最後に答えを明かします。

Christine Ro is a science journalist who's interested in the animal testing debate.

クリスティン・ローは 動物実験論争に関心を持つ科学ジャーナリストです。

Here, she explains to BBC World Service programme Tech Life

ここで彼女は、BBCワールドサービスの 番組「テック・ライフ」で、

some of the limitations of testing medicines on animals.

動物を使った医薬品の試験の限界のいくつかについて説明しています。

Of course, you can't necessarily predict from a mouse or a dog

もちろん、 マウスや犬から

what's going to happen in a human, and there have been a number of cases

人間に何が起こるかを必ずしも予測することはできませんし 、

where substances that have proven to be toxic in animals

動物に有毒であることが証明された物質が

have been proven to be safe in humans, and vice versa.

人間には安全であることが証明された例も数多くあります。 逆もまた同様です。

There are also, of course, animal welfare limitations to animal testing.

もちろん、 動物実験には動物福祉上の制限もあります。

Most people, I think, if they had the choice,

多くの人は、もし 選択権があるなら、安全性を確保しながら、

would want their substances to be used on as few animals or no animals as possible,

その物質が できるだけ少ない動物、あるいは動物にまったく使われないことを望むだろうと思います

while still ensuring safety.

。

Now, that's been a really difficult needle to thread,

これは本当に難しい問題です

but AI might help to make that more possible.

が、AI によって それが実現しやすくなるかもしれません。

Christine says that medicines which are safe for animals

クリスティンは、 動物にとって安全な薬が

might not be safe for humans.

人間にとっても安全ではないかもしれないと言います。

But the opposite is also true —

しかし、その逆もまた真なりです。

what's safe for humans might not be safe for animals.

人間にとって安全なものが、 動物にとっても安全ではない可能性があります。

Christine uses the phrase 'vice versa'

クリスティンは「vice versa」というフレーズを使って、自分が言っていることの

to show that 'the opposite' of what she says is also true.

「反対」も真実であることを示しています 。

Christine also uses the idiom to 'thread the needle'

クリスティンは、 「針に糸を通す」という慣用句を、「特に対立を伴うような、高度な技術と正確さを

to describe 'a task which requires a lot of skill and precision,

必要とする仕事」を表すためにも使います

'especially one involving a conflict'.

。

Yes, medical animal testing may save human lives,

確かに、医療動物実験は 人間の命を救うかもしれない

but many people see it as cruel and distressing for the animal —

が、多くの人々はそれを 動物にとって残酷で苦痛なことだと考えている。

it's a difficult needle to thread.

それは難しい問題だ。

But now, the challenge of threading that needle has got a little easier

しかし今では、人工知能のおかげで、針に糸を通すという課題が 少し楽になりました

because of artificial intelligence.

。

Predicting how likely a new medicine is to harm humans

新しい薬が人間に害を及ぼす可能性を予測するには、何千もの実験の

involves analysing the results of thousands of experiments.

結果を分析する必要があります 。

And one thing AI is really good at is analysing mountains and mountains of data.

AI が本当に得意とするのは、 山のようなデータの分析です。

Here's Christine Ro again, speaking with BBC World Service's Tech Life.

再びクリスティン・ローが BBC ワールド サービスの Tech Life に出演します。

So, AI isn't the whole picture, of course,

もちろん、AIが全体像ではありませんが、AIは

but it's an increasingly important part of the picture and one reason for that

ますます重要な部分を占めています。 その理由の1つは、化学物質の安全性を判断する際に、

is that there is a huge amount of toxicology data to wade through

膨大な量 の毒物学データを精査する必要があることです

when it comes to determining chemical safety, and, on top of that,

。 それに加えて、

there's the staggering number of chemicals being invented all of the time.

驚くほど多くの化学物質が 常に発明されています。

AI helps scientists wade through huge amounts of data.

AI は科学者が 膨大な量のデータを処理するのを支援します。

If you 'wade through' something,

何かを「やり遂げる」ということは、

you 'spend a lot of time and effort doing something boring or difficult,

'especially reading a lot of information'.

「特に大量の情報を読むこと」など、退屈なことや難しいことに多くの時間と労力を費やすことを意味します。

AI can process huge amounts of data,

AIは膨大な量のデータを処理することができ、

and what's more, that amount keeps growing as new chemicals are invented.

さらに、 新しい化学物質が発明されるにつれてその量は増え続けます。

Christine uses the phrase 'on top of that', meaning 'in addition to something'.

クリスティンは「on top of that」というフレーズを使っていますが 、これは「何かに加えて」という意味です。

Often this extra thing is negative.

多くの場合、この余分なものはマイナスになります。

She means there's already so much data to understand

彼女の言うことは、理解すべきデータがすでにたくさんあり

and additionally, there's even more to be understood about these new chemicals.

、さらに、 これらの新しい化学物質については理解すべきことがさらにたくさんあるということです。

Of course, the good news is that with AI, testing on animals could one day stop,

もちろん、AI があれば、 いつか動物実験がなくなるかもしれないというのは朗報だ

although Christine warns that AI is not the 'whole picture',

が、クリスティーンは AI は 「全体像」ではなく、「

it's not 'a complete description of something

'which includes all the relevant information'.

すべての関連情報を含む何かの完全な説明」ではないと警告している。

Nevertheless, the news is a step forward

それでも、このニュースは

for both animal welfare and for modern medicine.

動物福祉にとって も現代医学にとっても前進となる。

Speaking of which, what was the answer to your question, Phil?

そういえば、 フィルさん、あなたの質問の答えは何でしたか？

What is a commonly used medicine which is safe for humans, but harmful to animals?

人間には安全だが、動物には有害な、よく使われる薬は何ですか?

I guessed it was aspirin.

それはアスピリンだったと思います。

Which was the correct answer!

正解はどれでしょうか！

Right, let's recap the vocabulary we've discussed,

さて、これまで議論してきた語彙をまとめてみましょう。まずは「何か

starting with 'human guinea pigs'

meaning 'the first people to have something new tested on them'.

新しいものをテストされる最初の人々」を意味する「人間モルモット」から始めましょう。

The phrase 'vice versa' is used to indicate

「vice versa」というフレーズは、

that 'the opposite of what you have just said is also true'.

「 あなたが今言ったことの反対も真実である」ことを示すために使用されます。

To 'thread the needle'

「針に糸を通す」とは、「

describes 'a task which requires extreme skill and precision to do successfully'.

成功するために高度な技術と正確さを必要とする作業」を表します。

The 'whole picture' means 'a complete description of something

「全体像」とは、「ある事柄に関する

'which includes all the relevant information and opinions about it'.

すべての関連 情報と意見を含む、その事柄の完全な説明」を意味します。

If you 'wade through' something,

何かを「やり遂げる」ということは、

you 'spend a lot of time and effort doing something boring or difficult,

'especially reading a lot of information'.

「特に大量の情報を読むこと」など、退屈なことや難しいことに多くの時間と労力を費やすことを意味します。

And finally, the phrase 'on top of something'

そして最後に、 「on top of something」というフレーズは

means 'in addition to something', and that extra thing is often negative.

「何かに加えて」という意味で、 その余分なものは多くの場合否定的な意味になります。

That's all for this week. Goodbye for now!

今週はこれで終わりです。 それではまた！

Bye!

さよなら！

6 Minute English.

6分間英語。

From BBC Learning English.

BBC Learning Englishより。