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2014年4月23日 (水曜日)

英会話はビッグデータの処理

最近、ビッグデータと言う言葉が良く使われます。次のような説明があります。

ビッグデータとは、高ボリューム、高速度、高バラエティ、高精度の情報資産であり、新しい形の処理を必要とし、意思決定の高度化、見識の発見、プロセスの最適化に寄与する情報の集積。

ビッグデータは、大部分のリレーショナルデータベース管理システム、デスクトップ統計可視化パッケージでは処理が困難であり、その代わり、数十台、数百台、ときには数千台ものサーバ上で動く大規模並列化ソフトウェアが必要になる。

こう考えると英語を話す事もこのビッグデータを処理する事に似ています。最も似ているのはルールが基本ではなく、多くのデータの類似性とか最適化を図ることにあります。

例えば音声認識は聞いた音の特徴からその音の特徴に近いデータを検索します。つまりパターン認識です。

会話をする時にはある言葉を聞いたらそれを自分の記憶に参照して理解して、瞬時にその時にある多くの選択肢からベストの言葉を想起して返す必要があります。

何よりもビッグデータと同じようにルールを用いたデータの処理ではなく、存在するデータの中から最適化をするためにベストの選択をすることです。

大きな違いはビッグデータは既存の保存されているデータを使う事です。人間の脳の場合には記憶されたデータも使いますが、新しいデータが非常に大事です。しかし、この保存はニューラル・ネットワークの脳は非常に難しく、そのベストな解決方法が反復練習による、手続き記憶による学習です。

つまり大事な言は忘れないように覚えて脳にあるビッグデータをうまく活用できるようにすることです。

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