今回は以下の記事の続編です。
というのは、「自然言語解析」関連の業務に従事していた時、
AIに学習させるために、「文法」や「言葉の概念」を教えていた時の
疑問と最近のAIについての雑感です。
少し、繰り返しになりますが、
人が話す言語(自然言語)をコンピュータに理解させようと、
大学の研究者の方々と仕事をしていたのですが、
彼らの隠れた目論見として、
「人の脳をコンピュータで表現してみたい」
正確に言えば、
「人の脳を正確に表現してみたい」
というものが出すぎており、
当時の哲学・言語学・脳科学を総動員して、
言語の概念構成・意味論の基礎となる文法・言語の背後にある(コンテキスト)
等をコンピュータ内で、
データ構造・意味から見た関連性・応用のための文法というルール
として、表そうと努力しました。
ただ、当時（今もそうだと思いますが）、僕は「異端児」でしたので、
上記のアプローチはなんかおかしいと言い続けました。
その根拠は、幼児が言葉を獲得するとき、
親は個別の言葉の意味を国語辞典で教えることはないし、
まして、幼児に日本語文法を教えません。
幼児の言語学習状況
（出典：写真素材：子供と遊ぶ保育士）
さらに、上記のアプローチは、
日本における「英語学習」と同じアプローチで、
その実績として、「日本人の英語能力は低い」という
事からしても、おかしい！！
上記より、
とにかく多くの正しい文書をコンピュータに与えて、
コンピュータが自分で、言語を理解していくべきだ
と考えていましたが、
「コンピュータが自分で、言語を理解していく」
今でいう「機械学習」とは何かというのが1990年～2000年頃には
きちんと定義することができなかったので、
他の多くの方に、そういうけど、
「多くの文書をコンピュータに与える」ってどういう意味？
「コンピュータが自分で、言語を理解していく」ってどういう意味？
と言われ、「それを研究すべきだ」という僕の思いは
と一蹴されました。
当時から数十年して、今は
「機械学習」全盛期で、
とにかく多くの正しいデータをコンピュータに与えて、
コンピュータが自分で、データを理解していくべきだ
ということが当たり前
になり、僕はうれしいです。
一方で、
ある程度、正しい学習を終えたAI脳に
言語の意味を問う
言語概念を問う
文法を問う
などをして、
AI脳を通じて、人の脳内の言語理解法を
理解できれば、過去の苦しい仕事が役に立つんだがなぁ！
と思っています。