人工知能から学ぶ英語学習

1 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/20(日) 07:49:20.44 ID:buo0m4HT.net

英語はAlphaGoと同じようなディープ・ラーニングが最適です。

103 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/20(日) 18:38:29.19 ID:buo0m4HT.net

人工知能から学ぶ「英語学習法」

茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。

今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

104 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/20(日) 18:39:18.63 ID:buo0m4HT.net

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

2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが
囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。
自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・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。
AlphaGo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AlphaGoに囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより
どの手を打つべきかを判断します。
囲碁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
勝つ方法を学習するのです。

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AlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGo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AlphaGo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。

105 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/20(日) 18:41:26.89 ID:buo0m4HT.net

Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるねもウソ。
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれているもウソ。
強化学習をする AlphaGo にとっての最大の報酬は、盤上の自陣を最大化することもウソ。
たとえば、AlphaGo は、当初はディープラーニングのみを行い強化学習を行わない、もウソ。
ディープラーニングと強化学習は別物、それを同時に行うのが深層強化学習もウソ。
ドワンゴの GPUサーバファーム紅莉栖(くりす)は、GPUに特化したクラウド基盤とも言えるもウソ。
TensorFlow は、ディープラーニング用のニューラルネットワークで今最も有名なソフトウェアなんだがもウソ。
AlphaGoはプログラムもウソ。
a close-door match =”The match was played behind closed doors. ” だろ もウソ。
今話題の囲碁のAlphaGoってノイマン型コンピュータで動いてるんじゃないの？ もウソ。
Wiredのプロの翻訳家の訳も非公開になっているもウソ。
今はアナログ回路ではデジタル回路の性能には全くかなわないらしいもウソ。
生物の種の数は研究者によって190万種だったり870万種だったりするもウソ
俺のウソを暴いたもウソ。
離散値しか示さないから、そろばんはデジタル計算器なんだよ もウソ。
音素が存在するもウソ。
πは実数であり数字だ。ソロバンで扱うことはできないが、アナログ計算機である計算尺なら原理上可能ウソ。

バカニートの言う事は全部がウソ。