ゆる言語学ラジオ水野太貴さんがいま考えていること／テクノロジーが変える？言語学／意味を扱うのはレア【いのほた言語学チャンネル＜言語学バル＞（旧井上逸兵・堀田隆一英語学言語学チャンネル）第216回】

[@渡邉武志-m1n]

過去に遡って言語情報をデータとして蓄積することで、言語の変化の法則を見出せるかもしれないですね すると、100年後の言語を予測できるとか🤭

[@まりーごーるど-y4z]

物理学において、コンピューター性能の向上でシュミレーションっていう新しい物理現象の解析方法ができたように、言語学において言語モデルで新たな解析方法ができたら面白そう いくつかのモデルを使って言語自体の変遷を見るとか、通常では倫理的にアウトな実験シュミレーションをしてみるとか とはいえ、まだモデル自体がどれだけ人間と同じなのか、違うのかがまだわかってない状態だと、シュミレーション結果をどう解釈するかは難しそうではある

[@YuYuYu-Yu]

学術系の話をする時は「シュミ」レーションじゃなくて「シミュ」レーションって書くといいですよ

[@Umiatsix]

最後のラインスタンプに全部もってかれた

[@koyomi_5690]

ある存在についてその意味がわかる、ということについては現象学における「綜合」という考え方がかなり近いように思えるけど、どうなんだろう。ある事物(例えば一個のリンゴやテーブルなどを想像してもらって)の持つ現象を時間的かつ空間的に綜合して一つの事物的存在として、様々な状況の内に存在するものとして定立し理解したとしても、それが何故言語における単語に結びつくのかの説明には程遠いし、だらだら文とか長文で且つ論理構造を捉えるのが難しい文の場合はその時間的な綜合の可能な範囲がどこまで及ぶのかが問われねばならないし、そもそも綜合という一つの考え方で「論理」は捉えられるのかどうかも怪しいし…… ドツボにハマりますね。意味の理解のために何故身体が必要なのか、というのは現象学で説明できるだろうけど、語の意味・文の意味・会話の意味を理解できるのは何故か、という問いには答えられないかもしれない。

[@SitouIru]

物理学もニュートン、アインシュタインと来ていたのに量子論は誰か1人で作ったものではないですし、生物学の進化論もダーウィンが作ってから多く人の人が手直しを加えています、もしかしたらもう1人で1つの理論を組み上げるのは無理なほど学問は進歩したのかもしれませんね。

[@早川眠人]

0:43 300msで応答すると言っても、相手の話始めから言語の解析がスタートするのでもっと長い時間を掛けている。

[@渡邉武志-m1n]

アップするのを忘れる！　いいですねぇ〜😂　これこそ正にゆる言語学😂

[@羽蛾-p4x]

この動画堀元さん観てるかな？

[@ra-men1415]

堀田先生のラインスタンプがほしい！どこで買えますか？？

[@heltube---1016]

ゼミの学生が「りゅういちくんの日常」というタイトルで真面目に作成してくれています。

[@shomwoys]

おもしろ 「こんとんじょのいこ」が「かんたんじゃないか」に聞こえだす仕組みがどうなってんだ？みたいな話ですかね なーんとなく、意味というのは抽象で、隣接する確率タグクラウド的な何か、って気はします LLMには表層的なクラウドはありそうですが、もうひとつ先の抽象どうしのネットワークがまだないように感じます ベイジアンネットワーク？っていうとまんま機械学習ですね…

[@天才の証明]

正直人間は5感を全部駆使して言葉を覚えてるからな… 今の数理モデルやと、富岳でもその計算に耐えうるかどうか（個人的に）

[@okita0621]

おもしれー

[@KanadeSerisawa]

サムネの名前間違えてないですか？

[@いのほた言語学チャンネル]

ありがとうございます。訂正しました。

[@鈴木一-q4q]

考え方と検証性の問題？ 子供の言い間違えって　用例あつめてましたけど 　言語学で意味が定義・区別されないの　を基本として　出てくる言語的問題が 　日銀が債務超過になる　（通貨発行権を持ってるので議論に意味がない） 　とかの　本当に　大人が　意味のつながりを　理解してないで発話してる　発話し続けてるって　問題なんでしょうね 　 　赤ちゃんむりーげー　で　大人に注意されないとかありましたけど 　大人がそのものが　意味を理解してないで　発言してる　っていう現象なんでしょうね 　ゆる哲学で　ディスタンクシオン　って題材にされてましたけど 　　 　これって変な意味で　その間違った言葉を　無意識で　使ってる人と　　それに違和感を感じるひとの 　　違いが出てくるんだと思います 　これ数学なら　1+1＝2　と　1+1＝3　って　書かれると共通認識があるから　正誤がわかりますけど 　　 　人によっては教科書に書いてあったで　ただ暗記してるだけで　わかってると思い込んでる人が 　　本気で　政策とか　作ってたのかな。　 考え方と検証性の問題？

[@sakuraikeizo]

2006 年にThe Linguistic Review 誌で特集された事例基盤モデルは近年注目を集めている言語モデルです。AIはその事例基盤の言語を数学的に解析して 脳のようにトランスフォーマーで統計的に処理しています。AIの自然言語処理で事例基盤の考えが科学的に証明されただけだと思っています。

[@天才の証明]

科学的に考えたら 人間の脳よりクロック周波数が遥かに高いコンピューターを使って やっとちょっとしたシミュレーションレベルになったぐらいだから まだまだ分からない部分もあるけどな

[@sakuraikeizo]

@@天才の証明 トランスフォーマーでは自然な表現の語の並びや語の位置を統計的に学習して言語を理解して、人間と違和感のない対話や 自然が翻訳ができるのだから、チョムスキーの生成文法やLADは完全に否定された。 人間の言語処理が少なくとも統語論や意味論で説明するものではなく、ベイジアンネットワークが統計的に学習、処理、生成している 事は科学的に証明された事になる。シミュレーションで脳の言語処理はルール基盤でなく、データ駆動処理である事は解明された。

[@sakuraikeizo]

@@天才の証明 まだ分からない部分もあるけど、テキストで人間と違和感のない対話ができるのだから、 脳の自然言語処理は完全に語の並びや語の位置の、その意味の統計的な処理である事は証明された。

[@天才の証明]

​@@sakuraikeizo　 証明された訳ではないな そもそも、統計は「傾向」を抽出するのであって、そこからの解釈は多々ある 地動説だって、正しい理論だったのにケプラーによる 最後の一押しがなければ、天動説の理論の方が正しい結果出てたから、時期尚早だな トランスフォーマーだってちゃんと構造があるし

[@sakuraikeizo]

@@天才の証明 AIが人間と違和感とない対話ができ、自然な翻訳ができ、要約もできる。 つまり、脳を模したAIが人間と違和感のない対話ができるのは人間と同じ処理をしている事は証明ができる。 人間が言語を話す時には、ベイジアンネットワークが統計で「傾向」を抽出して話している事が証明された事になる。 脳の自然エネギ―原理が作用した事がシミュレーションによって証明された事になる。

[@toffychan]

人間の赤ちゃんと、AIちゃんとの言語習得の比較研究をしている方がおられたら、ぜひお話を聞いてみたいです。