2018年3月23日金曜日

語学テキスト：Click 17/3/2018

 英文の著作権はBBCに帰属します。日本語訳について、

正誤の如何に関わらず無断転用・転載を固くお断り致します。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
===============================================
抜けた単語(アルファベット)・・・赤
省略された単語・・・黄
その他の問題・・・青
修正（日本語訳）・・・赤
【】・・・リスニング単語追加部分
===============================================
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
----------------------0分00秒----------------------
 
 
 
 
 
 
This week, we're looking at the future of work.
Which jobs will go to the robots?
Stock pcikers?
Nurses?
Mine?
 
 
今週は、未来の職に目を向けてみよう。
一体どの職業がロボットに置き換わるのだろう？
ピッキング？、
ナース？、
それとも私の・・？
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Mr Victor Sherlock of Horsham has got a robot
at the bottom of his garden.
He's teaching it to mow the lawn.
 
 
「HorshamのVictor Sherlock氏所有の
庭中央に居るロボットに
彼は芝刈りを教えようとしています。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Aritificial intelligence.
Everyone is talking about it.
Over the years we've seen it develop.
We've seen it evolve.
 
 
人工知能。
世論の関心事として話題に上る。
ここ何年にも渡って私たちは開発や
その進展を見てきた。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
This is the WATSON that won jeopardy.
 
 
「これはJeopardyで勝利したWatsonです。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
We've travelled the world
to see AI that tries to treat cancer.
 
 
癌治療までも試みるAIの存在を確かめる為、
私たちは世界を巡った。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
It studies tens of millions of examples
from the whole assemblage of scientific literature.
 
 
「これは科学論文の集合から
何百何億もの事例を学習しています。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Predict crime.
 
 
犯罪予測までも。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Understand the economy.
 
 
経済も理解する。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Show me the companies with revenue
between 25 million dollars and 60 million dollars.
 
 
「収益/利益2500万から6000万ドルの企業を見せて。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
And save the world.
So it may not yet have conquered DIY...
It's doing it, it's got the screw in.
..but we keep hearing how AI will change everything.
 
 
そして世界を守る。
まだDIYを征服するに至っては居ないが、
AIがどのように全てを変えていくのか、
「うん、ねじ込んでいますね。」
その情報は入り続けている。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Technology will make math
the more intelligent form of expression.
 
 
「テクノロジーはより表現に富んだ人類を形作るでしょう。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
However, it's the bad side of these algorithms
that always seems to get the headlines.
The fear that tireless robots
infused with aritificially intelligent brains
may one day do us all out of our jobs.
 
 
しかしながら、それらアルゴリズムの悪い側面は
常に紙面を賑わせているようだ。
その恐怖とは
人工知能と供に染み込む疲れないロボットが
いつか私たちの仕事（役割）全てを奪うこと。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
With interaciton, with use, with feedback
it actually gets progressively smarter.
 
 
「相互作用、活用、フィードバックの機能側面で、
着実に性能を増していきます。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
From bots that can talk like 【us.】
 
 
ロボットは私たちのように話す。（話しかけてくる）
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
You want me to help you reset your password ?
 
 
「パスワードのリセットですね？」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Walk like 【us.】
And even perhaps think like us.
We've been warned
that the fourth industrial revolution is coming.
 
 
彼らは私たちのように歩く。
更に、私たちのように考えるかもしれない。
第4の産業革命到来も警告されている。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
The biggest difference between this
and the industrial revolution in the 1800s
is the speed.
 
 
「1800年代の産業革命との違いは速度です。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Millions of workers are on the move.
 
 
「何百万人もの人々が移動して（/向かって）います。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
So what is going on?
What jobs are really at risk?
What is the future of work?
 
 
いったいどうなるのだろう？
リスクに置かれる/晒される仕事とは？
職・仕事はどうなるのだろうか？
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
And we start with helathcare workers.
 
 
「手始めはヘルスケアの分野です。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
For almost 70 years the UK's National Health Service
has been a free service at the point of care
【but】 that model is under strain
as the population ages,
chronic health and conditions increase
and resources shrink.
A recent study by the Royal College of Physicians show
that almost two-thirds of doctors think
that patients safety has deteriorated.
With one 【doctor】 saying, We are not robots,
"we are human staff 【with limits.
Should the NHS be turning to robots to ease the strain
on its human staff?
Jen 【Copestake】 has looked at how data-driven technologies
could transform care in the NHS.
 
 
「凡そ70年に渡り、英国の国家健康医療サービス（NHS）は
医療分野対象の公共サービスとして展開しています。
しかし、そのサービス体系はリソース削減が進む中で
高齢化や慢性疾患増加に負担を強いられています。
Royal College of Physiciansの調査によれば、
医者の3分の2が患者の安全は損なわれていると回答し、
ある医師は"私たちはロボットでは無い、
"私たちは限りある人間のスタッフだ"と発言しています。
しかし、NHS自体は人間の負担軽減に
ロボットに置き換わる・頼るべきなのでしょうか？
データ駆動型のテクノロジーが
どのようにNHSの医療を変えていくのか
Janeが詳しくお伝えします。」
 
 
 
 
 
 
----------------------3分25秒----------------------
 
 
 
 
 
 
Could artificial intelligence help safe the NHS?
More people are looking at innovative ways
to ease the workload of doctors and nurses.
Computer programmes can rappidly analyse
huge quantities of information in ways
humans don't have the time
or brain capacity to do.
In 2016, 【Click filmed】 with Google's 【Deep】Mind
【at Moorfiels Eye Hospital.】
They were developing an algorithm to identify
abnormalities in eye scans.
Now it has submitted its findings
to a medical journal for review.
It could mean its systems are more effective
than humans at diagnosing eye disease.
---
---
AIはNHSの保護に繋がる？
多くの人々が医者やナースの負担軽減に
革新的な方法を模索している。
コンピュータプログラムは人間が賄うことのできない
夥しい・膨大な情報量を一瞬で分析・解析する。
2016年、GoogleのDeepMindとMoorfiels Eye Hospitalは
眼球スキャン（検査）で異常を探知するアルゴリズムを開発。
研究を題材とする医療ジャーナルのトピックを飾った。
それはつまり、人間が行う目の健診・検査よりも
システムがより効果的であること（その事実）を証明する。
---
---
---
---
---
---
---
---
---
---
DeepMind taught its machine learning software using
a million eye scans.
I 【'm going to】 see three other projects integrating
【data collection】 and artificial intelligence
【for monitering, automation and decreasing waiting times.】
Dementia is now the leading cause of death in the UK.
At the Manor Hospital in Coventry
software is being tested
to remotely monitor patients on its dementia ward.
---
---
DeepMindはマシーンラーニングソフトウェアに
数百万人もの眼球スキャンの方式を学ばせた。
私は他3つのデータとAI統合プロジェクトの
確認・調査に向かった。
それは経過観察自動化と待機時間を減らすことが目的だ。
認知症は英国の死因の1つに数えられる。
Coventryのこの病院では、
リモートの認知症患者経過観察に
ソフトウェアが導入試験されている。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
This is one of the rooms.
It looks like any other hospital room
except in this one there are
two infrared illuminators
and an optical sensor
monitoring my movements
including when I'm asleep.
 
 
「これはその部屋の1つです。
他の病院の一室と変わらないように見えますが、
違いはこの2つの赤外線照明器とセンサーで、
私が眠り込んでいる時の動きもモニターしています。」
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Oxehealth uses a standard digital camera
and a tongue-twisitng science
【of photoplethysmography.】
Every time your heart beats
your skin briefly flashes red.
We can't see this
but the camera's sensor can detect
these so-called micro-blushes.
It even picks up my vital signs
when I'm hiding under a table in the room.
As the micro-blushes can still be seen on my arm.
This happens if I leave my bed.
Oxeheatlth helath alert.
The nurses can click on a live feed
to see what's happening and determine
whether they need to check on me right away.
 
 
Oxehelathは標準的なデジタルカメラと
光電式容積脈波記録法の映像を活用している。
心拍は肌の表面に簡単に赤く現れる。
肉眼でも確認できないが、
そのカメラに付いたセンサーは
micro-blushesと呼ばれるものを探知できる。
例え部屋の隠れた場所でもバイタルサインを読み取る。
机の下に隠れたとしてもmicro-blushesは腕の表面に現れている。
私がベッドを離れるとアラートが鳴る。
「アラートです。」
ナースは何が起きたのかライブ映像を確認し、
直接対応の必要性を判断する。
 
 
 
 
 
 
----------------------5分19秒----------------------
 
 
 
 
 
 
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
[TechNews]
 
 
・Start-up発の3Dプリント住宅お披露目、目標は4000ドル24時間以内
・FakeNewsは真実より奇なり、人の情報伝達特性に偽情報の根源在り
・New Zealandに新たなAirTaxi、パイロットは要りません
・ある意味カリカチュア？、ロボットジョッキー現る
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
［今週の音声認識発音訓練：2018-3-4VS］
 
 
 
 
*単語・記号・発音参考サイト：Weblio(http://ejje.weblio.jp/)
*単語・記号・発音参考サイト：goo辞書(http://dictionary.goo.ne.jp/)
*単語・記号・発音参考サイト：Google.com
*発音テスト：VoiceTra(http://voicetra.nict.go.jp/)
 
 
〔表記の流れ〕
 
 
"[ビ]"……ビジネスシーンの意図・解釈
"◎"……Weblioの音声で正確に出力(Google側省略)
"-"……品詞違い
"◯"……英単語は正確に出力、訳不足
"△"……音の類似する出力
"×"……誤った出力
"S"……Weblio・Google何方も全く同じ出力
"？"……その他
"?N"……正確に単語出力、語訳の登録が無い
"W→V"……Weblioの発音例をVoiceTraに通したテスト結果
"W×"……Weblio側の音声 or VoiceTra側に問題あり
"W×G◎"……Google発音例は正確に出力
"N"……音声例が無い
"H"……デフォルト出力("Hello:こんにちは")
"結果"……私個人の発音テスト結果
"(✓)"……既に把握済み
"◯？"……汲み取り困難 or 訳が間違っている
 
 
 
 
 
 
BBC"Click"(先週の修正箇所から)
No単語意味記号W→V結果
1escrow条件付捺印証書éskrəʊ×△








BBC"Click"(今週分)
No単語意味記号W→V結果
1mow the lawn芝を刈る---×◎
2assemblage収集əsémblɪdʒ△◎
3infused染み込ませるɪnfjúzdWNG×◯
4chronic慢性のkrˈɔnɪk×S◎～◯








NHK"ABCニュースシャワー"
No単語意味記号W→V結果
1deficit(✓)赤字(✓)---------
2surplus黒字sˈəːpləsW×G◎◎
3comfort food好物---W×G△◎～◯
4pin位置を特定するpín×△








NHK"大人の基礎英語"(シーズン6)
No単語意味記号W→V結果








NHK"仕事の基礎英語"(シーズン5)
No単語意味記号W→V結果
1large serving大盛りで---WNG◎◎
2as you are手ぶらで---WNG◯◯
















NHK "ニュースで英会話"(2018年3月22日分(終)から記憶に無い単語全て)
No単語意味記号W→V結果
1be committed to～を確約する---×◯
2wavelength波長ˈweɪvlɛŋθ×◎








NHK "TVB"(2018年3月23日分冒頭の話題から)
No単語意味記号W→V結果
1peg一定させるpég×◎～◯
2Currency Board(通貨政策の1種)---------
3interest rates金利---WNG×◎








NHK "CNNスチューデントニュース"(2018年3月23日分から)
No単語意味
1rejoicing歓喜
2reputations評判
3revoke取り消す
4exploited手柄
5bogus偽の
6acquired獲得した
7combすき取る
8disconcerting恐ろしい
9manipulation小細工
10accountability責任、義務
11pivotal重要な
12abbey大修道院
13fortress要塞
14archangel大天使
15medieval中世の







 
 
 
 
 
 
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
［修正箇所：単語］
 
 
・photoplethysmography：光電式容積脈波記録法
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
[放送ダイジェスト01：AIは医療現場の窮地を救う？]
 
 
 
 
-------------------------------------------
名称：
組織：Manor Hospital、Oxehealth、NHS Blood & Transplant
組織：IBM Cloud、babylon health、Royal College of GPs
人物：LINDA FITZPATRICK(Ward Manager Manor Hospital)
人物：HUGH LLOYD-JUKES(CEO, Oxehealth)
人物：AARON POWELL(Chief Digital Officer NHS Blood & Transplant)
人物：KEVIN JONES(IBM Cloud)
人物：ALI PARSA(Founder & CEO babylon health)
人物：PROF HELEN STOKES-LAMPARD(Chair, Royal College of GPs)
期間：
分類：テクノロジー（AIと医療）
場所：
価格：
-------------------------------------------
<DeepMind>
 
 
概要1：Manor Hospitalと供に目の異常検知するアルゴリズム開発
概要2：数百万人の健診をマシーンラーニングに学習させる
概要3：AIの活用は医療効率化と待ち時間短縮に
-------------------------------------------
<Manor病院のAI導入先は>　
 
 
概要1：Coventryの病院で認知症患者観察にAIを
概要2：部屋の中に2つの赤外線照明器とセンサー設置
概要3：デジタルカメラと光電式容積脈波記録法の技術活用
概要4：センサーは患者のバイタルサインを読み取る
概要5：患者がベッドから離れたらナースへアラート通知
概要6：ナースは映像から直接対応の必要性を判断する
概要7：不快感を示すナースも居たが今は利便性が認められた
概要8：まだ開発段階、Oxfordにデータ提供し更なる向上を
概要9：何れAIで病院に来る手間を省く診断スタイルに
-------------------------------------------
<医療データとAI>
 
 
概要1：NHSの移植プログラムに時短は非常に重要
概要2：移植を受ける人は年間4500人、待機者は6000人
概要3：1日当たり3人が移植待ちで命を落とす
概要4：AI活用の迅速な医療データ取り纏めに助かる命が増える
概要5：医療データ取り纏めにIBMのパブリッククラウド採用
概要6：クラウド採用のデータベースで迅速な割り当てを
概要7：何れそのデータベースは待機時間の算出にも
-------------------------------------------
<診察の待機時間を短縮するには？>
 
 
概要1：英国では予約してから診察まで2週間待たされる
概要2：GP at Handであれば診察まで僅か2時間
概要3：GP at Handは今の所ロンドン居住者限定
概要4：利用登録者は既に26000人、診察はテレビチャット式
概要5：診察後にGP at Hand側から薬局に処方箋を送る場合も
概要6：アプリ・AIが医療論文から学習、それを診断に
概要7：AIが患者の受診の必要性を判別する
概要8：安全性への懸念からAI活用遠隔医療に反対する人も
概要9：反対する人の考え→単なる医療判断が医療の全てでは無い
-------------------------------------------
[備考]
-------------------------------------------
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
[放送ダイジェスト02：ピッキングロボット]
 
 
 
 
-------------------------------------------
名称：
組織：Alibaba
人物：LI YAN(Huiyang Warehouse Worker)
人物：LI YAKUN(Alibaba, Cainiao)
期間：
分類：ロボット（オートメーション）
場所：
価格：
-------------------------------------------
<中国のオンラインロボット倉庫は>
 
 
概要1：商品のピッキングに148台のロボット
概要2：ロボットは相互通信で衝突回避、役割を的確に分担
概要3：一般に人間が行えば1日当たり5万歩歩く労働力に
概要4：人間はロボットが持ってくる物品を纏めるだけ
概要5：AIは販売パターン集積、売れ筋商品を纏めて時短に
概要6：受注や細かい取り回しに人手は未だ必要
-------------------------------------------
[備考]
-------------------------------------------
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
[放送ダイジェスト03：ロボットとAIとジャーナリズム]
 
 
 
 
-------------------------------------------
名称：
組織：Engineered Arts、Data & Innovation Thomson Reuters
組織：BBC News Labs
人物：WILL JACKSON(Director, Engineered Arts)
人物：REG CHUA(Executive Editor, Data & Innovation Thomson Reuters)
人物：ROB McKENZIE(Editor BBC News Labs)
期間：
分類：テクノロジー（ロボットとAI）
場所：
価格：
-------------------------------------------
<Enginnered Artsの取組は>
 
 
概要1：ヒューマノイドは専ら応対タイプ（例えば"C3PO"）
概要2：次世代ヒューマノイドは不気味な形状に
概要3：Enginnered Artsでは人型ロボットの骨格や皮を作成
概要4：人の動作研究をロボットへ、義手や義足への転用も視野に
概要5：現代技術では人の滑らかな動きは機械で再現できない
-------------------------------------------
<AIがジャーナリズムに及ぼす影響範囲は？>
 
 
概要1：一般のエディターソフトで簡単な記事作成は可能
概要2：AIに独特な書き回しは現状不可能
概要3：ロイター通信が独自の記事作成AIツール発表
概要4：人間の不得手なデータ取り纏めをAIに任せる
概要5：ジャーナリズムの大半は論理作業
概要6：データ取り纏めに時間を取られない分、内容を濃く出来る
-------------------------------------------
[備考]ロボットとAIは異なる（同一ではない(職への影響範囲も)）
-------------------------------------------
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
[全く関係の無い話：dove]
 
 
　上野駅のホーム、構わず堂々と歩く鳩を見かけます。
Kiosk周辺を屯し、速足で遠ざかる姿は一種の名物です。
 
 
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
[少し関係の無い話：TechNews]
 
 
　第１声で直にララと判りました。

0 コメント:

コメントを投稿

登録: コメントの投稿 (Atom)