言語習得の仕組み

日本に長い事滞在する多くの外国人の日本語はあまり上手ではありません。日本に長く住んでいても日本語をディープラーニングで学習しないからです。

ダニエル・コイル氏の“才能を伸ばすシンプルな本”本書のキーワードの1つに「繰り返し」があります。彼は次のように言っております。「繰り返しはスキルを伸ばすためのもっとも効果的な方法である。なぜなら、脳の神経回路を高速かつ正確にするからだ。」

才能を発揮する、スキルを伸ばすためには、繰り返しが有効であり、それは脳の構造にも関係すると言っております。繰り返すことで才能が開花するのですから誰でもできる事です。

ただし、単に繰り返すだけでは意味がありません。日々の練習を淡々と繰り返してもスキルは身に付かないでしょう。単なる運動では才能の開花につながらないことが多いはずです。

このフィードバックを得る、繰り返す学習は強化学習を意味しており、この学習を継続すれば自ら学習できます。最新の人工知能もこの学習方法を採用してディープラーニングと呼ばれております。

ディープラーニングとは、深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)であり、現在の多くの人工知能も取り入れている学習方法です。人工知能が人間の脳のように学習したり、困難な問題解決したりできるのも、ディープラーニングの成果です。

脳はスパース・コーディング(Sparse Coding)と呼ばれる手法で学習します。英語のsparseとは“僅か”を意味する形容詞で、スパース・コーディングとは要するに、入力される大量の情報から、概念形成に寄与する“ほんの僅か、しかし本質的な情報”である素性を抜き出してくる技術です。

脳はディープラーニングで特徴を少しずつ学習します。もちろんこれは少しずつ学べる事が特徴でなく、最初は少しずつしか学習できませんが、記憶が増える加速度的にその学習速度や精度や達成レベルが向上する事です。

その理由は脳の記憶により、学習の転移が起こり累積効果で学習が加速されるからです。ディープラーニングでは特徴をパターンで学習していきます。するとパターンが増える事により類似のパターンが増えます。

リスニングではパターンが増える事により、音声の認識精度も良くなります。

この脳の学習方法であるディープラーニングはグーグルをはじめとした巨大IT企業が今、最優先課題として取り組んでいるAI技術であります。

人間の脳の場合には報酬系も働いております。機械的なディープラーニングはフィードバックを生かして学習をしますが、脳の学習の場合にはフィードバックを得るとそれがポジティブの場合はドーパミン等が放出されます。これが学習は楽しいと感じさせてくれます。ランナーズハイもポジティブなフィードバックによるものです。

ポジティブなフィードバックとはその出力の結果が出力を意図したより良い結果を得る事です。英語で言えば発音やリスニングが上達していると感じるのは正にポジティブなフィードバックによるものです。これにより自己有効感を得る事が可能となります。

脳の学習機能を最大限に生かしているのが英語の学習なのです。

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