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なぜ「ことば」にこだわるのか
「ことば」とはなにか。
ヒトだけが複雑で抽象的な「ことば」を操る。言語モードの出現には、脳の巨大化が不可欠であった。
言語を含む高度なコミュニケーション能力は、脳の進化とともに発達してきた。
「人間の言語の意味の豊かさと構文の複雑さは、人間以外の動物のそれをはるかに超えて」いる。
それが可能となったのは、人間の脳の「新皮質のサイズに由来する可能性が最も高い」とされている。
ところが、いまやAIも自然な「ことば」を生み出すようになった。
ここには、ヒトの脳に模した巨大なニューラルネットワークと、それを用いたディープラーニングという仕組みが不可欠であった。
AI脳の巨大化が自然言語を可能にしたのである。
「ニューラルネットワークは脳の神経回路網を参考にして作られたモデル」だ。「それまでになかった大きさのニューラルネットワークを使った学習を、ディープラーニング(深層学習)とよぶ。」
「ニューロンの総数、モデルサイズや層数をはるかに大きくする」ことでディープラーニングが可能になった。そして「ディープラーニングと強化学習を組み合わせた手法」が、AI脳による学習をさらに精緻なものにした。
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AIによる自然言語処理が可能になってきたということは、その学習の仕組みが私たちの言語学習の仕組みにかなり近づいてきたということだ。
だが、ヒトの言語獲得の謎はいまだ完全には解明されていない。
1990年代以降の言語学は、構文論と意味論の世界に明け暮れていた。
(1990年代前半)当時、「言語とは、身体感覚とは直接つながりのない、抽象的な記号である」という見方が主流であった。
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だが、この30年間で機械学習の世界が格段に進化した。
機械学習の進化によって、あらためて「言語とはなにか」が問われるようになった。
本当に、身体から独立した記号として言語を理解したり話したりすることができるのか、コンピュータに本当の「意味」がわかるのか、という疑問が生まれてきた。
機械学習の進化という必要不可欠なプロセスを経て、ようやくたどり着いた。それが「記号接地問題」である。
言語を覚え、使うために、果たして身体経験は必要なのか?
ことばという記号には《接地感覚》というものがある。
この点について、私の暫定的な結論は以下のようなものである。
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