言語学における人工知能技術の応用

1990年代初頭、中国の著名な学者である周海中氏は、人工知能技術がさまざまな分野で広く使用され、予想外の結果を生み出すだろうと予測していました。今日、ますます多くの事実が彼の予測を証明している。関係専門家は、人工知能技術には無限の潜在力があり、言語学の分野での応用展望は非常に広く、新たな科学技術革命と産業変革の重要な原動力となるだろうと指摘した。

人工知能技術はコンピュータサイエンスの重要な分野であり、自然科学、社会科学、技術科学の学際的な分野です。1950年代に誕生して以来、大きな活力を示し、1980年代後半にはコンピュータソフトウェアとハ​​ードウェアの急速な発展により急速に発展しました。人工知能は現在の科学技術分野で最もホットな技術として、業界内外の多くの人々の注目を集めており、学術分野にも浸透し、さまざまな形で学術界で活躍しています。現在、人工知能技術には、ビッグデータ、音声認識、機械学習、コンピュータービジョン、自然言語処理という 5 つの主要な部分が含まれています。人工知能技術は主に機械学習に基づいて構築されており、機械学習には合理的で適用可能で高度なアルゴリズムと計算能力が必要であるだけでなく、十分に優れた十分なデータにも依存しています。

人工知能技術は、人間の思考プロセスのシミュレーションを含む人間の知能現象のシミュレーションであり、コンピューターサイエンス、心理学、言語学などの分野が関係します。人工知能技術の発展は、低レベルから高レベルへの進化の過程をたどるのではなく、ある「時点」、つまり単一の次元において、突然、人間よりもはるかに「賢くなる」ようになります。人間の知能は包括的かつ多次元的です。おそらく、学習、記憶、情報検索、意思決定、判断、処理能力は、最も優れているとは言えません。AlphaGo は、これらの面では人間がディープラーニングによって生み出された人工知能技術に及ばない可能性があることを証明しました。

言語学は、その名前が示すように、自然言語（つまり、人々が日常生活で使用する言語）を研究する学問です。ただし、言語学は、1 つまたは複数の特定の言語を学習するプロセスを指すものではありません。言語学の任務は、言語の構造、機能、歴史的発展を研究・記述し、言語の本質を明らかにし、言語の共通法則を探求することです。人間だけが言語を持ち、話し言葉を使ってコミュニケーションをとるので、言語の研究を通して、世界や宇宙における人間の立場をより明確に理解し、人間の本質をより深く理解することができます。言語は、人間を他のすべてのものと区別する重要な基準です。人間の言語を機械が理解することは、人工知能技術にとって最後の課題であり、最も困難な課題でもあります。自然言語は人間の知性の最高レベルの抽象表現であると言えます。

言語学は、自然言語を研究する学問として、非常に古い歴史を持っています。人類による最も古い言語研究は、古文書の解釈から始まり、言語の研究は哲学、歴史、文学の研究を目的としていました。人間の持つ多重知能はすべて言語と密接に関係しています。言語は人間にとって独特なコミュニケーション手段であり、生物学的または心理学的レベルで高度に進化した精神的能力と、社会的および文化的レベルでの人類文明の進歩を反映しています。言語学は、人間の最も核心的な本能的な言語能力を研究する学問であり、話し言葉、書き言葉、さらには手話の分析と研究を通じて、人間の本質を理解することができます。言語研究は、人間の本質を理解することに加え、多くの応用価値も持っています。

人間の思考プロセスは、記号処理の計算プロセスとして理解できます。また、人間の言語理解プロセスも、知識表現に基づく計算プロセスとして理解でき、これにより、コンピューターが自然言語を理解することが技術的に可能になります。したがって、言語の認知的研究は、当然のことながら言語の計算的分析にまで及びます。言語を処理する能力は人工知能技術の高度な形であると言えます。言語学と人工知能技術には重要な違いがありますが、両者の研究は密接に関連しており、互いに促進し合い、共に発展しています。理論と応用の観点から見ると、現在、人工知能技術に関連する言語学の分野は少なくとも以下のとおりです。

計算言語学

計算言語学は、コンピュータサイエンス、言語学、数学などの複数の分野の肥沃な土壌から生まれた新興分野です。正式な数学モデルを確立して自然言語を分析および処理し、コンピュータ上のプログラムを使用して分析および処理プロセスを実装することで、機械を使用して人間の言語能力の一部またはすべてをシミュレートするという目標を達成します。プロジェクトには、統計、情報検索、辞書学と構文の研究、テキスト認識、音声合成、コンピュータ支援教育プログラムの編集、コンピュータ支援翻訳などが含まれます。言語に対する感覚と理解を持つことは、言語コンピューティングの基礎です。言語と思考の密接な関係、言語の可変性、変化、内省は、人々には理解されておらず、知られていません。計算言語学の主な目的は、コンピューターサイエンスと統計の分野におけるモデルとアルゴリズムの助けを借りて、言語学の問題を解決することです。人工知能技術が計算言語学研究において重要な役割を果たしていることがわかります。

自然言語処理 (NLP) は計算言語学における重要な研究テーマであり、主にコンピューターを使用して自然言語を理解および生成する方法を研究します。人間とコンピュータ間の自然言語コミュニケーションを実現するということは、コンピュータが自然言語テキストの意味を理解するだけでなく、与えられた意図や考えなどを自然言語テキストで表現できるようにすることを意味します。前者は自然言語理解と呼ばれ、後者は自然言語生成と呼ばれます。自然言語処理の目的は、自然言語を処理するための効率的なアルゴリズムを開発することです。しかし、自然言語の理解と生成を実現するのは非常に困難です。その根本的な理由は、自然言語のテキストと会話のあらゆるレベルで、さまざまな曖昧さや多義性が広く存在していることです。

認知言語学

認知言語学は主に認知科学の理論的背景のもとに確立されており、両者は同期した発展と補完関係にあります。認知科学は認知言語学の発展を促進し、認知言語学の主な理論的根拠となっただけでなく、認知言語学の研究成果を吸収し、認知言語学は認知科学の主要な構成要素の一つとなった。そのため、多くの学者は認知言語学を認知科学の一分野であり、認知研究と言語学の間の境界領域であると考えています。認知言語学の特徴は、人々の日常経験を言語使用の基礎とみなし、言語と一般的な認知能力との切っても切れないつながりを説明することに重点を置いていることです。人工知能は人間の認知プロセスとコミュニケーションプロセスをシミュレートし、言語の本質的な法則をより明らかにして人間の知能をより深く理解するのに役立ちます。認知言語学の研究において人工知能技術は非常に重要な役割を果たしていると言えます。

認知言語学には、人工知能、言語学、心理学、システム理論などの複数の分野が含まれます。認知言語学は生成言語学を対象とし、認知能力が人間の知識の基盤であるため、言語の創造、学習、使用は基本的に人間の認知によって説明可能でなければならないと提唱しています。認知言語学は、人工知能技術のオペレーティング システムを構築するための指導理念です。将来、人工知能技術とのやりとりはコマンドの羅列ではなく、人間同士のコミュニケーションのようなものになると考えられます。そのためには、技術に言語機能が必要になります。さらに、言語は認知と思考を導く役割も果たします。これは、人工知能技術における認知言語学の重要性を示しています。

老年言語学

老年言語学は、その名の通り、高齢者の言語の問題を研究する学問です。主に高齢者が使用する言語システムの性質、構造、変化する規則、音声コミュニケーションの問題を研究します。研究の基本的な内容は、高齢者の話し方、音素、語彙、文法、修辞法、書き方などのほか、高齢者の言語スタイルの柔軟性、読解力障害、バイリンガル高齢者の第二言語の喪失などである。応用面では、老年言語学には外国語学習とサクセスフルエイジング、高齢者介護コミュニケーション、ホスピスケア、死別も含まれます。高齢者は加齢とともに言語能力が低下したり、言語障害に陥ったりします。高齢者言語学の研究と応用はますます注目を集めています。高齢者の病気のインテリジェントな検出と介入はスマートヘルスケアの中核的な内容の 1 つであり、人工知能技術はこの点で支援を提供できます。

老年言語学研究は、言語学、認知科学、脳科学などの複数の分野にまたがる学際的な研究であり、人工知能技術とも密接に関連しています。正常な高齢者と神経変性疾患を患う高齢者の言語機能低下の神経メカニズム、病理、治療、リハビリテーションは、分子、細胞、行動レベルで人体の脳のメカニズムを研究する脳科学の範疇に属します。言語は知覚、記憶、思考、感情、意識などと密接な関係があり、音声理解と発音の研究、言語療法などの問題は認知科学の範疇に属します。現代の技術を使用して人体の脳の言語機能を模倣し、言語能力の低下とその介入を支援する方法は、人工知能の研究と応用の範疇に属します。

上記から、人工知能技術と言語学は、独立した、しかし密接に関連した2つの研究分野であることがわかります。人工知能技術の発展には、言語理論の研究成果を人間とコンピュータの対話の設計に応用し、機械が「挨拶」や「慰め」、さらには「皮肉」や「ユーモア」などの修辞的行動を理解し、人間の言語の複雑な意味とその背後にある意図や感情を真に理解し、ユーザーに擬人化されたフィードバックを提供して、より良い人間とコンピュータの自然言語インタラクション効果を実現できるようにすることが必要です。同様に、人工知能技術は言語研究の発展方向を必然的に変えるでしょう。理論分析に重点を置き、例を扱わず、ただ座って文章を考えるだけの従来の研究方法は徐々に消え去り、実際のコーパス、話し言葉、書き言葉を重視し、言語形態論の統計的分析に重点を置くマルチモーダル研究が数多く登場するでしょう。