英語の自動化学習その２

名無しさん＠英語勉強中

>でも、科学的に究極の学習法って君が一人で言ってるだけ。

おれだけではない、グーグルも究極の学習方法だといって人工知能に応用している。

グーグルの発表により桜井の理論が正しいことが証明された

2015年2月に米グーグルはNature誌でブロック崩しなどの電子ゲームの
攻略法を自らプレーをする事により人間以上の高得点を出せるディープ・ラーニングの人工知能を
開発したと発表し、世界を驚かせました。

1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが学習したわけではないのです。
DQNはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このDQNにスペースインベーダーやブロック崩し等のゲーム49種類を
与えました。ゲームの事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し
プレーすることでやり方を学び、高得点を取る秘訣を学習するのです。

言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はDQNがゼロから学んだようにDQNのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。
人間の脳はDQNと違い報酬系が働いているので、学習意欲が高まり
またその知識とスキルが向上するのです。