英語の教え方 part 1

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112: (ｱｰｸｾｰ Sxbd-ic3a) [sage] 2018/01/11(木) 11:57:37 ID:irioDlmYx(1) AAS
狂人桜井に人間としてのあり方を教えた方が有意義だと思う

113: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 12:00:20 ID:+NI3Br6V0(4/29) AAS
>Alのディープラーニングは
>むしろパッシブラーニングの
>究極形だな。

なんでAIはパッシブラーニングなのだ。

114: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 12:02:29 ID:+NI3Br6V0(5/29) AAS
>Alのディープラーニングは

ディープラーニングはアクティブ・ディープラーニングとも言うべきで、
学習理論から言えば、
パッシブ・ディープラーニングとはならないだろう？

115: (ﾜｯﾁｮｲ 1519-AKbC) [] 2018/01/11(木) 14:56:00 ID:T6xYpQ0v0(1/3) AAS
>>110
ＡＩのディープラーニングは、棋譜データを大量にコンピューターにインプットして
そこからＡＩに自分で帰納的に最適手を見出させるわけよね。あとはもうＡＩが自分自身と
対局を繰り返すだけで強くなるという。すごいもんだ。

基本は人間の学習メカニズムを真似ているわけだけど、圧倒的インプット量と処理能力で
集約的にやれるのがＡＩの凄いところであって、そんな芸当は当然コンピューターにしか
可能ではない。

人間は、ＡＩの学習した結果を見て、そこから学ぶのがせいぜいだろう。後は棋譜を勉強して、
実際に対戦してと、これまで通り地道に学んでいくしかないんじゃないかね。実戦/実践を
通して学ぶ、これこそ「アクティブラーニング」だわな。もしＡＩとまったく同じこと真似して
強くなれるならプロ棋士みんなやってるわな。羽生や井山でもそんなのはまぁ無理だ。

英語も同じだね。子供の頃は、脳が若くて記憶力ハンパなく、そして英語圏で生まれ育つことに
より大量のインプットがあるから、言語習得も早いわけよ。（それでも人間じゃ何年もかかる
わけだけど。）

コンピューターは、これを圧倒的なCPU性能とデータ入力量でもって短時間でなしとげるから
凄いのであって、普段の生活もあり時間の制約がある非英語圏に住む普通の大人の英語学習者に
とっては土台無理な話。それに少しでも近付こうとするなら、まぁ留学するくらいしかない。
昔から同じだな。日常生活からして英語漬けになれば、それは上達も早くなる。多読なんてのも
あるか。あれはちと怪しいが。

いずれにしろＡＩの真似すれば魔法のように学習効率があがるなんてアヤシイ話はないわけよ。
無論、これから先、科学技術が進歩して、コンピューター同様に人間の脳にも大量にダイレクトに
データーをインプットできる方法が発明されれば別だろうけどね。脳に「英語」をインストール
したら即ペラペラになる、みたいな。まぁまだまだ未来のＳＦの話だな。

昔ながらの棋士のように、「アクティブ」に実践・実戦（つまり会話だの自由作文だの）を
繰り返して英語上達するってのは、今までの英語教育に欠けているところだから、これは今後の
学校教育に取り入れていくのは良いことだと思う。

116: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 16:10:49 ID:+NI3Br6V0(6/29) AAS
>基本は人間の学習メカニズムを真似ているわけだけど、圧倒的インプット量と処理能力で
>集約的にやれるのがＡＩの凄いところであって、

人間の学習メカニズムを真似ているのは言語のような暗黙知でも
達人を真似、フィードバックで矯正すれば勝てる、答えが分かると言う事だ。
コンピュータのような人がプログラムを作る必要がないと言う事だ。

圧倒的インプット量が必要なのはディープラーニングが下手だからであって、
人間の脳ならもっと大幅に学習量は少なくて済む。

凄いのは自分で答えを探し出す事だ。

117: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 16:13:24 ID:+NI3Br6V0(7/29) AAS
>コンピューターは、これを圧倒的なCPU性能とデータ入力量でもって短時間でなしとげるから

グーグルやフィードバックのAIはデジタルコンピュータではなく
脳のようなニューラルネットワークを使っているからCPUとか記憶装置は存在しない。
処理速度が速いのはプログラムで計算や処理をするのではなく、
膨大なデータの中から最適解を瞬時に検索できるからだ。

118: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 16:17:17 ID:+NI3Br6V0(8/29) AAS
>普段の生活もあり時間の制約がある非英語圏に住む普通の大人の英語学習者に
>とっては土台無理な話。

無理かどうかは別にして、脳は生まれてから死ぬまで成長をするから
学習のメカニズムは幼児も、成人も、老人もディープラーニングで学習している。
認知症のリハビリだってディープラーニングを促進する学習をさせている。

大人であろうと、子供であろうと、言葉は覚えないと話す事はできない。
脳は文法のようなルールを基盤で言葉を組み立てているのではない。
もちろん翻訳も文法を基盤でやっているのではない。
グーグルの最新の翻訳システムは統計的な機械翻訳で
事例基盤をベースにする翻訳システムだ。

119: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 16:21:07 ID:+NI3Br6V0(9/29) AAS
>コンピューター同様に人間の脳にも大量にダイレクトに
>データーをインプットできる方法が発明されれば別だろうけどね。

ディープラーニングはデータがあるだけでは何の意味もない。
ディープラーニングとは囲碁や言語のような暗黙知の答えを
特徴を抽出することで、パターン認識、パターン学習で
瞬時に最適解を得る事にある。

人間の脳にも大量にダイレクトにデーターをインプットできるたとしても、
その人間のデータが増えるだけで、賢くなる訳でも、強くなる訳でもない。

120: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 16:24:44 ID:+NI3Br6V0(10/29) AAS
>いずれにしろＡＩの真似すれば魔法のように学習効率があがるなんてアヤシイ話はないわけよ。

母語の場合は英語でも日本語でもネイティブを真似てフィードバックで修正して、習得する。
この達人を真似ると言う事をAIが脳から学んでいる。
言語は文法のような用法基盤ではなく、多くの事例の集まる事例基盤だ。
言語が事例基盤であることは変化しないから、
子供でも大人でも、母語でも第二言語でも事例基盤で覚える以外に方法はない。

121: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 16:28:19 ID:+NI3Br6V0(11/29) AAS
>それに少しでも近付こうとするなら、まぁ留学するくらいしかない。
>日常生活からして英語漬けになれば、

言語は事例基盤だから留学しても、英語漬けにしても英語が上手くなるのではない。
相撲以外の日本にいるスポーツ選手も、外国に長くいる日本人も
母国語以外は非常にお粗末だ。

それは英語漬けでも留学してもディープラーニングで
ネイティブ真似、手続き記憶として自動化をして長期記憶に保存する必要があるからだ。

122: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 16:30:45 ID:+NI3Br6V0(12/29) AAS
>今までの英語教育に欠けているところだから、

アクティブラーニングが欠けていたのが問題ではない。
事例基盤の英語（言語）を用法基盤の文法で教えている事が間違いだ。
事例を忘れないように覚えるには教えてもらうのではなく、
アクティブにディープラーニングをして
ネイティブ真似、手続き記憶として自動化をして長期記憶に保存する必要がある。

123: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 16:36:15 ID:+NI3Br6V0(13/29) AAS
>相撲以外の日本の外国選手

相撲の場合は相撲部屋の閉鎖的な社会が言語習得には最適であるからだ。
閉鎖的でいじめがり、日本が使えないと損だ。
そして常におかみさん、床山、呼び出し、タニマチ等がそばにいて、
日本語が学べる体制がある。
そして比較的若い時から日本に住み始めるからだ。

日本語をアクティブ・ディープラーニングができる環境が存在するからだ。

124: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 16:42:13 ID:+NI3Br6V0(14/29) AAS
>昔ながらの棋士のように、「アクティブ」に実践・実戦

かならずしも実践・実戦をするのが良いのではない。
定石のようなルールを教えてもらながら実践をするなら、これはもう完全に受動学習だ。
アクティブラーニングで大事な事は自分でディープラーニングをして最適解を得ようとする事だ。
言語でいえば、教えてもらうのではなく、自分でネイティブを真似
自分でフィードバックを得て、評価して、修正と矯正をする事だ。

125: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 16:50:42 ID:+NI3Br6V0(15/29) AAS
>科学技術が進歩して、コンピューター同様に人間の脳にも大量にダイレクトに
>データーをインプットできる方法が発明されれば別だろうけどね。脳に「英語」をインストール
>したら即ペラペラになる、みたいな。まぁまだまだ未来のＳＦの話だな。

こいつは、アホばかり言っている。
脳に「英語」をインストールしたら即ペラペラになる訳がないだろう？
言語を習得した人間が脳に持っている記憶はディープラーニングして最適化された情報だ。
これは各自が自分の体格や調音器官に合った最適化だから、他人の情報を使う事ができない。

機械的なロボットなら同じ情報が使えるが、
人間のような動物はどれほどAIが発達しても自分でディープラーニングする以外に方法はない。

126: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 16:56:21 ID:+NI3Br6V0(16/29) AAS
>言語を習得した人間が脳に持っている記憶はディープラーニングして最適化された情報だ。

人工知能が大量にデータを使うのはディープラーニングした最適化された情報を
保存できないから、常にビッグデータを使って最適解を選ぶ。
人間はディープラーニングをしてその都度データを保存するのではなく、
フィードバックで修正して書き替え、最適な状態として保存してある。

だから常にAIのように、大量のデータを持ったり、処理する必要はない。
だからCPUが無くても高速な判断ができる。
コンピュータのように情報を処理する必要がないからだ。

127: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 16:59:03 ID:+NI3Br6V0(17/29) AAS
>基本は人間の学習メカニズムを真似ているわけだけど、圧倒的インプット量と処理能力で
>集約的にやれるのがＡＩの凄いところであって、そんな芸当は当然コンピューターにしか
>可能ではない。

ディープラーニングに関して言えば、人間の方がはるかに効率的なディープラーニングができる。
ＡＩの凄いのは疲れを知らずに学習できるところだけだ。

だから人間こそがディープラーニングの効果に気付けべきだ。

128: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 17:00:21 ID:+NI3Br6V0(18/29) AAS
>だから人間こそがディープラーニングの効果に気付けべきだ。

茂木もこう言っている。

人工知能から学ぶ「英語学習法」

外部ﾘﾝｸ:president.jp

129: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 17:17:32 ID:+NI3Br6V0(19/29) AAS
>ＡＩのディープラーニングは、棋譜データを大量にコンピューターにインプットして

ディープラーニングが大量のデータが必須条件と思っているのは誤解だ。
脳のディープラーニングの利点は転移学習であり、
パターン学習やパターン認識ができる事だ。

サムライを知っている外人はサクライという名前は１回で覚える。
音が似ているから学習が楽なののだ。
これはディープラーニングの最終的な目的だ。

データが増えるほど類似のものはどんどん増える。
だから脳のディープラーニングは累積効果で学習が加速され、
精度が向上することにある。
非常に効果的な学習できるのが脳のディープラーニングだ。

130: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 18:29:33 ID:+NI3Br6V0(20/29) AAS
>いずれにしろＡＩの真似すれば魔法のように学習効率があがるなんてアヤシイ話はないわけよ。

お前は基本が理解できていない。
逆の捉え方をしている。

人間のように教えなくても、
達人の真似をしてフィードバックで矯正と修正をすれば囲碁であれば
勝てると証明したのがAIだ。

脳のディープラーニングは累積効果により転移学習があり、
パターン学習やパターン認識ができるどんどん効率のよい学習ができる。
これは魔法でもない、グーグルがAlphaGoで囲碁のような
難しいゲームでも自分で学べると証明した。
エビデンスのある学習方法だ。

しかも、このディープラーニングで人間よりも
優れた解決策がみつかると期待もされている。

131: (ﾜｯﾁｮｲ 1519-AKbC) [] 2018/01/11(木) 21:47:05 ID:T6xYpQ0v0(2/3) AAS
流行りのカタカナ用語使ってもっともらしい屁理屈付けしてるけど、
中身はまるで別のトンデモ物という新手のサギみたいなものだね。
電波入りすぎて原義とは相当かけ離れてるから何とも言いようがない。
まぁ昔から「うますぎる話は詐欺」と相場が決まっています。

しょぼい携帯アプリやるだけで速読がマスターできる、とかいうのも
あったけど、結局、科学的に速読は不可能って調査結果が出て最近
ニュースになってたね。専門家の間では昔から分かりきっていたこと
だったらしいけど。

アクティブラーニングの方は文科省も推奨してるから丸っきりの
パチモンというわけじゃないだろうけど、これも理念は良くても
果たして実践がうまくいくのか、まだ心もとないところはありますね。
そもそも今の学校教師にそんな指導できるのかっていう話。
大手進学塾や英会話学校もさっそく進出してきてるけど、どうなる
ことやら。まぁ英語に関しては現状も惨憺たるものだから、これ以上
悪くなりようもないか。

132: (ﾜｯﾁｮｲ 1519-AKbC) [] 2018/01/11(木) 21:49:18 ID:T6xYpQ0v0(3/3) AAS
ディープラーニング（deep learning）：多数のレイヤをもつニューラル
ネットワークを用いた機械学習手法の総称。深層学習とも呼ばれる。
高性能コンピュータを用いて大量データに適用することで，人間をしのぐ
パターン認識力（→パターン認識）をもつことが示された。（ブリタニカ
国際大百科事典）

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人間がコンピュータに有効な打ち手をあらかじめ教えるのではなく、
大量にデータをインプットして処理させ、コンピュータに自力でそこから
類似性を抽出させ有効な打ち手パターンを習得させる物量作戦なわけだから、
大量データ処理が大前提。データ量が少なければ成立しようはずもない。

それは人間の言語学習も同じ。英米圏で生まれ育ったり、長期留学すれば
文法学習などせずとも数年経てば大量のインプットとアウトプットにより
自然と言語が使えるようになる。「前にも似たようなシチュエーションで
何度かこの表現聞いたなぁ⋯ああ、もしかして、これはこういう文脈で使う
表現なのか！」といった具合に、辞書で正確な意味を確認せずともその表現が
適切に使えるようになる。しかし、これは短期留学じゃどうにもなりはしない。

日本にいながら中途半端に留学の真似事や言葉覚えたての赤ん坊のモノマネ
なんかバブバブしたって効果があるわけがない。大量データ処理が大前提
の手法を大量データ処理無しでできるわけがない。当たり前の話。

入力データを少量にして選りすぐったら文法教科書になるだけ。そもそも、
一般的な英語学習者には大量データインプットしてるヒマも環境もないから、
次善策として効率よく学習を進めるために、あらかじめエライ学者さん達が
取捨選択・抽出してくれた文法の教科書なりを使って学習している。もし
十分に時間があるなら留学して英語漬けになればいいだけの話。どっちも
昔から実践されてることだ。

133: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 21:57:41 ID:+NI3Br6V0(21/29) AAS
>次善策として効率よく学習を進めるために、あらかじめエライ学者さん達が
>取捨選択・抽出してくれた文法の教科書なりを使って学習している。

言語の基本は文法ではない。
文法が基本ではないから、取捨選択・抽出してくれた文法の教科書なりを使って学習するのは間違いだ。
言語は文法を学ぶ用法基盤ではなく、多くの事例が存在する事例基盤だ。

134: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 22:01:56 ID:+NI3Br6V0(22/29) AAS
>言語は文法を学ぶ用法基盤ではなく、多くの事例が存在する事例基盤だ。

用法基盤から事例基盤へ（言語処理学会）

外部ﾘﾝｸ[pdf]:www.anlp.jp

また事例基盤では言語事例にパターン（文法）が「内在している」とは考えない.。
パターンは蓄積された無数の事例(の素性)から「発見」されるものである。
これはあらゆる事例がひとまず無節操に記憶されていると考えない限り辿りつけな
い想定である。

135: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 22:02:27 ID:+NI3Br6V0(23/29) AAS
言語の基本は文法ではない。

事例基盤では言語事例にパターン（文法）が「内在している」とは考えない.。
パターンは蓄積された無数の事例(の素性)から「発見」されるものである。
これはあらゆる事例がひとまず無節操に記憶されていると考えない限り辿りつけな
い想定である。

136: (ﾜｯﾁｮｲ 6dbf-XhTK) [] 2018/01/11(木) 22:05:03 ID:+NI3Br6V0(24/29) AAS
>そもそも今の学校教師にそんな指導できるのかっていう話。

言語は母語の日本語のようにアクティブにディープラーニングして学ぶ。
英語でも日本語でも先生が教えるべきものではない。
自らがネイティブを真似て覚える以外に方法はない。
だから指導者がいない事は問題ではない。

ディープラーニングできる環境を提供するだけで十分だ。

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