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2016年9月14日 (水曜日)

SpeakBuddyに関してappArrayへ質問

立石剛史様

私は今年の始めにMakuakeのプロジェクトに参加した桜井恵三と言う者です。私はディープラーニングをベースにした学習教材と学習環境を提供するプロジェクトでした。Speak Buddyは私と同じようなプロジェクトで非常に興味を持って見ました。

しかし、科学的に見ればかなりの間違いがあると思っており、ご質問させてもらいます。私は英語をペラペラにするならスピークの方でなく、ラーニングの方だと思っています。人間が歩けるのは歩こうとしたからでなく、歩く練習や学習した結果です。

貴社の説明ではこうなっています。
「英語を話せるようになりたいけど練習相手がいない」、日本人の大きな課題である英語学習において、最も大きなハードルとなるのがスピーキング力の強化です。

スピーキング力の強化においては練習相手がいないから英語を話せないのではありません。私はアメリカの大学に留学しました。練習相手はたくさんいましたが話せませんでした。アメリカに何十年在住してもあまり英語が上手でない日本人が非常に多くいます。

英語を話すネイティブがたくさんいる環境で話せる機会が十分にあって何十年も滞在しても英語が上達しません。日本に長期滞在する外人も多くの場合は上手な日本語を話せません。話す相手の問題ではありません。

Stephen Krashen on Language Acquisition
https://youtu.be/NiTsduRreug

世界的に有名な言語学者のクラッシェンも上記の動画で話す事は言語習得の練習にならないと言っております。

子供は英語環境で育つ事により言語を習得できます。それは非常な簡単に単語や幼児表現から長い時間を掛けるからです。臨界期以降に言語を習得するなら、ディープラーニング(深層強化学習)が必須です。この方法は特徴少しずつ学習する方法であり、英語を話そう試行錯誤ではなく、達人を真似、そしてフィードバックで矯正するのが脳の学習です。

私はこの脳の学習プロセスにおいて人工知能が外部から助けられる要素は非常に少ないと思っています。地球上の全ての母語は貧乏人も金持ちも全員が自分でディープラーニングして習得します。

学習者の脳がディープラーニングをして蓄積するのであり、その蓄積こそが大事ですから本人以外はほとんど手助けができません。

言語習得のディープラーニングは誤りを排除する学習です。臨界期を過ぎた場合でも英語の学習にはこのディープラーニングのプロセスは不可欠です。

また高精度の音声認識と言う事で何か正しい発音を学習できような説明をしております。我々の日本語の音声認識もディープラーニングで学習して、認識しています。それは、日本語でも英語でも言語音には音素が並んでいませんから、正しい音を判断することはできません。

音声学の音素は概念の音であり、学習した錯覚に過ぎません。

言語音は連続的に変化する音のストリームです。人間の脳も最新の音声認識システムも正しい音素の照合で認識しているのではなく、パターンのマッチングで認識しております。そのパターンを学習するために多くの事例をディープラーニングで学ぶ必要があります。言語音の場合に正しい音を教える事ができないのです。

現在使われている最新の音声認識は音声の音素を介在させずに直接認識するシステムが多くあります。これは世界最高の精度と言われるBaiduのDeep Speechにしても正しい発音をチェックするものでありません。

多くの音声認識の仕組みは統計的なマッチングで認識しております。この統計的なマッチングでは正しい発音も判定できません。仮に音声認識のシステムが認識したとしても正しい発音であると言う証拠でも証明でもありません。機械のパターン合致しただけであり、統計的に標準な音に近いと言うだけの事です。

その人工知能の統計的なマッチングが正しいと言う保証はありません。実用的に使うには十分だと言う程度です。単に機械に合わそうとしているだけで、発音練習のガイドにはならないのです。

言語音の音声認識はまだ科学的に解明されていない、暗黙知です。その暗黙知をそのまま暗黙知して学習する方法がディープラーニングです。つまり何度も達人を真似、フィードバックで矯正する方法です。ディープラーニングなら説明できなくても、言葉を話、聞いて理解することが可能です。

どんなに文明やITが進化しても脳の学習は全員がゼロから、自分でやるしかありません。

高精度の音声認識システムがどうやって発音を良くする事ができるのでしょうか。

我々が日本語を認識できるのも学校や機械から学んだからではなく、自らの脳がディープラーニングをして多くの事例を記憶してからできるだけです。

最後に日本人を英語ペラペラにすると言っていますが、そのペラペラ度の判定テストはどのようにされるのでしょうか。英語力は知識ではなくスキルです。例えば野球とかサッカーの選手のスキルをどうやって実力判断ができると言うのでしょうか。一般的な英語テストは知識の試験であり、知識量のテストです。とても英語力を判定するものでありません。

日本語にも日本語力を判定するテストは存在しません。漢検のテストは知識の判断に過ぎません。

言語習得は典型的なディープラーニング(深層強化学習)です。つまり学習者自身が達人を真似て学習しなければ、親や先生も教える事はできません。英語が上手になったかどうかのフィードバックも自分でする以外に方法はありません。

そのような英語をどうやってAIやアプリを使い効果的な英語学習ができると言うのでしょうか。

ニューラルネットワークです。言語を習得するならその人間の持つ優れた脳のニューラルネットワークを最大限に生かす方法が自然だと思っています。

まだ人間の脳よりもかなりレベルの低い人工知能を英語学習に使うと言う方法は本末転倒だと思っています。まだ人工知能は人間の脳をもっともっと真似る必要があるからです。

グーグルのAlphaGo がディープラーニングで学習して囲碁のプロに勝った事実があります。しかし、これは勝ち負けを競うものであり、機械的にフィードバックを得やすいから可能でした。しかし、言語習得のようなフィードバックを得るのが非常に難しい学習においては人間の脳の方がずっと優れています。

グーグルやBaiduとはいえ、人工知能を使った音声認識や翻訳システムは人間に比べてまだまだお粗末なものです。

私は昔のデジタルの音声認識や翻訳システムをかなり使っています。現在のニューラルネットワークでディープラーニングの人工知能だからと言って劇的な進化しているとは思えません。

大変に失礼ですが、英語学習の場合に科学的な事実を伝えるより、スピードラーニングのように人を騙す方が金は集まり易い事は事実です。正直言って、甘い言葉で多くの人の関心を買っていると思っています。

現在の最先端の人工知能が日本人をペラペラにするのにどう効果的に手伝う事ができるかご説明をお願いします。

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