言語学分野における人工知能技術の応用

1990年代初頭、中国の著名な学者である周海中氏は、人工知能技術がさまざまな分野で広く使用され、予期せぬ効果を生み出すだろうとかつて予測しました。今日、彼の予測を証明する事実がますます増えています。関係専門家らは、人工知能技術には無限の可能性があり、言語学分野での幅広い応用の可能性があり、新たな科学技術革命と産業変革の重要な原動力となるだろうと指摘した。

人工知能テクノロジーはコンピューターサイエンスの重要な分野であり、自然科学、社会科学、技術科学の 3 つの学際的な分野に属しています。 ; それは前世紀に始まりました 1950 年代に誕生して以来、強い活力を示し、コンピュータ ソフトウェアとハ​​ードウェアの急速な発展により 1980 年代後半に急速に発展しました。人工知能技術は、現在の科学技術分野で最もホットな技術として産業界内外の多くの人々から注目を集めており、学術分野にも浸透し、様々な形で学術分野で役割を果たしています。現在、人工知能テクノロジーには、ビッグデータ、音声認識、機械学習、コンピュータービジョン、自然言語処理の 5 つの主要な部分が含まれています。人工知能テクノロジーは主に機械学習に基づいて構築されており、機械学習は合理的で適用可能な高度なアルゴリズムと計算能力を必要とするだけでなく、適切で十分なデータにも依存します。

人工知能テクノロジーは、人間の思考プロセスのシミュレーションを含む、人間の知能現象のシミュレーションであり、コンピューター サイエンス、心理学、言語学、その他の分野が含まれます。人工知能技術の発展は、低レベルから高レベルへの進化プロセスをたどるようには見えませんが、ある「点」、つまり単一の次元で突然人間よりもはるかに「賢く」なります。人間の知能は包括的かつ多面的です。おそらく、私たちの学習、記憶、情報検索、意思決定、判断、または処理能力は、最も注目に値するものではありません。AlphaGo は、私たち人間が人工知能技術によって生み出された人工知能ほど優れていない可能性があることを証明しました。これらの側面におけるディープラーニング。

言語学は、その名前が示すように、自然言語 (つまり、人々が日常的に使用する言語) を研究する主題ですが、言語学は自然言語を学習するプロセスを指すものではありません。またはより具体的な言語。言語学の課題は、言語の構造、機能、歴史的発展を研究および記述し、言語の本質を明らかにし、言語の共通法則を探求することです。人間だけが言語を持ち、音声言語を使ってコミュニケーションを行うため、言語を学ぶことによって、世界や宇宙における人間の位置がより明確に理解でき、人間の本質をより深く理解することができます。言語は人間と万物を区別するための重要な基準であり、人間の言語を機械が理解することは人工知能技術の最後の課題であり、最も困難な課題でもあります。自然言語は人間の知性の最高レベルの抽象表現であると言えます。

自然言語を研究する科学としての言語学には非常に古い歴史があり、最も初期の人間の言語研究は古文書の解釈から始まり、哲学を研究する目的で研究されました。 、歴史と文学、言語。人間のさまざまな知性は言語と密接に関係しており、言語は人類特有のコミュニケーション手段であり、高度に進化した人類の精神能力を生物学的・心理的レベルで反映し、また人類文明の進歩を社会的・文化的レベルで反映しています。言語学は人間の本能の中核をなす言語能力を研究する学問であり、話し言葉、書き言葉、さらには手話の分析と研究を通じて、人間の本質を理解することができます。人間の本質を理解することに加えて、言語研究には多くの応用価値もあります。

人間の思考プロセスは、記号処理の計算プロセスとして理解できます。人間の言語理解プロセスは、コンピュータが自然言語を理解できるようにする知識表現の計算プロセスとしても理解できます。技術的には可能です。したがって、言語の認知的研究は自然に言語の計算分析にまで及びます。言語を処理する能力は、人工知能技術の発展形であると言えます。言語学と人工知能技術の間には重要な違いがありますが、それらの研究は密接に関連しており、相互に促進し、共に発展します。理論的および応用的な観点から見ると、現在、人工知能技術に関連する言語学の分野には少なくとも次の分野があります。

計算言語学

計算言語学は、コンピューター サイエンス、言語学、数学およびその他の学問の肥沃な土壌に根ざした新興学問です。これは、正式な数学モデルを確立することによって自然言語を分析および処理し、コンピューター上のプログラムを使用して分析および処理プロセスを実現することで、機械を使用して人間の言語能力の一部またはすべてをシミュレートするという目的を達成します。そのプロジェクトには、統計データ、情報の検索、語彙と構文の研究、テキストの認識、音声の合成、機械支援教育プログラムの作成、機械支援翻訳などが含まれます。言語の知覚と理解は言語コンピューティングの基礎ですが、言語と思考の密接な関係、言語の可変性、変化性、内省などは人々には把握されておらず、知られていません。計算言語学の主な目的は、コンピューターサイエンスと統計の分野のモデルとアルゴリズムを利用して言語学の問題を解決することです。人工知能技術が計算言語学の研究において決定的な役割を果たしていることがわかります。

自然言語処理 (NLP) は、計算言語学の重要な研究トピックであり、主にコンピュータを使用して自然言語を理解し、生成する方法を研究します。人間とコンピュータの間で自然言語コミュニケーションを実現するということは、コンピュータが自然言語文章の意味を理解し、与えられた意図や考えなどを自然言語文章で表現できるようにすることを意味します。前者は自然言語理解と呼ばれ、後者は自然言語生成と呼ばれます。自然言語処理の目的は、効率的なアルゴリズムを使用して自然言語を処理することですが、自然言語理解と自然言語生成を達成することは非常に困難です。その根本原因は、自然言語のあらゆるレベルでさまざまな問題が広く存在していることです。言語テキストと対話、さまざまなあいまいさまたはあいまいさ。

認知言語学

認知言語学は、主に認知科学の理論的背景の下に確立されていますが、同時に両者の発展も同時に行われています。関係。認知科学は、認知言語学の発展を促進し、認知言語学の主要な理論的基礎となるだけでなく、認知言語学の研究結果も活用しており、認知言語学は認知科学の主要な構成要素の1つとなっています。したがって、多くの学者は認知言語学を認知科学の一分野として、また認知研究と言語学の境界領域であると考えています。認知言語学の特徴は、人々の日常経験を言語使用の基礎とし、言語と一般的な認知能力との切っても切れない関係を解明することに焦点を当てていることです。人工知能は人間の認知プロセスとコミュニケーションプロセスをシミュレートするため、言語の本質的な法則を明らかにし、人間の知能をより深く理解するのに役立ちます。認知言語学の研究において、人工知能技術は非常に重要な役割を果たしていると言えます。

認知言語学には、人工知能、言語学、心理学、システム理論などの分野が含まれます。生成言語学に焦点を当て、言語の作成、学習、応用を基礎から提案します。認知能力は人間の知識の基礎であるため、人間の認知を通じて説明されます。認知言語学は、人工知能テクノロジーのオペレーティング システムを構築するための指針となるイデオロギーです。将来的には、人工知能テクノロジーとの対話は、もはやコマンドラインではなく、人間同士のコミュニケーションに近いものになると考えられますが、そのためにはテクノロジーに言語機能が必要です。さらに、言語は認知と思考を導く役割も果たします。これは、人工知能技術における認知言語学の重要性を示しています。

老年言語学

老年言語学は、その名が示すとおり、高齢者の言語の問題を研究する学問です。主に、高齢者が使用する言語システムの性質、構造、ルールの変化、および音声コミュニケーションの問題を研究します。研究の基本的な内容としては、高齢者の音声学、音韻、語彙、文法、レトリック、ライティングなどのほか、高齢者の言語スタイルの柔軟性、読解力の障害、第二言語の喪失なども含まれます。バイリンガルの高齢者のこと。応用という点では、高齢者言語学には、外国語学習と老化の成功、高齢者ケアのコミュニケーション、ホスピスケアと死別の慰めなども含まれます。高齢者は年齢が上がるにつれて言語が低下し、さらには言語障害が生じるため、高齢者言語学の研究と応用がますます注目を集めています。高齢者の病気のインテリジェントな検出と介入はスマート医療の中核的な内容の 1 つであり、人工知能技術はこれを支援します。

老年言語学の研究は、言語学、認知科学、脳科学など複数の分野にまたがる学際的な性質を持ち、人工知能技術とも密接に関連しています。正常な高齢者や神経変性疾患を患う高齢者の神経メカニズム、疾患の病態、言語能力低下の治療やリハビリテーションなどの問題は、人間の脳の仕組みを分子レベル、細胞レベル、行動レベルから研究する脳科学のカテゴリーに属します。知覚、記憶、思考、感情、意識など、音声の理解と生成の研究や言語療法などの問題は認知科学のカテゴリーに属し、現代のテクノロジーを使用して人間の脳の言語機能を模倣し、言語機能をどのように支援するか言語能力の低下とその介入、それは人工知能の研究と応用の分野に属します。

上記のことから、人工知能技術と言語学は 2 つの独立した研究分野ですが、密接に関連していることがわかります。人工知能技術の開発では、言語理論の研究結果を人間と機械の対話の設計に適用し、機械が「挨拶」、「なだめ」、さらには「皮肉」や「皮肉」などの言語的および修辞的行動を理解できるようにする必要があります。人間の言語の複雑な意味論とその背後にある意図や感情を実際に理解して、ユーザーに擬人化されたフィードバックを与えることで、人間と機械のより良い自然言語インタラクション効果を実現します。同様に、人工知能技術も言語研究の発展の方向性を変えるでしょう。事例ではなく理論分析を重視し、座って文章を考えるという従来の研究方法は徐々に舞台から消え、実際のコーパス、話し言葉、書き言葉に同等の注意を払い、言語の統計的分析に焦点を当てたマルチモーダルな研究が行われます。形態が大量に出現します。

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