00:06
6月16日、金曜日、第3金曜日ですね。夜の9時5分になりました。
はじめる radio キャンパスの第4回目になりますね。
今日、まあいろいろね、お話ししていこうと思うんですけれども、
言語の本質について
今日はですね、一つは、本を読んだんですよね、言語の本質。今、非常に売れてる本ですね。
ちょうどチャット GPT とかの衝撃が走ったこともあって、言葉をどう生み出すのかっていうね、そもそもその AI とかの機械がどう生み出すのか。
人間が生み出す言葉とどう違うのかとかね、そういったことが問題になっているわけですけれども、
そこでその言語の本質という本が、中央公論社、中公新書から出されて、これがもう爆発的に売れていると。
非常にいいタイミングでしたね。この本は私にとっても非常に大事な本というか、
その話を一つはしていこうと思っています。
あとは民泊の話をね、しようかなと思っています。
それから、この2週間で書いたノートの記事の話をね、していこうと思います。
最初はやっぱりこの言語の本質、今井むつみさん、秋田喜美さんですね。
2人の共著なんですけれども、
言語の本質という本は、
これは
とてもいい本ですね。
とてもいい本というか、私は実は、言葉っていうのはすごくずっとこだわりを持ってきて、
言語学とか記号論とかね、こういった本もたくさん買って読んで、かなり言語学、記号論っていうのはハマったんですよね。
僕の専門領域で言うと、ヴィトゲンシュタインとかソシュールとかね、そういった人たちの本も読みましたし、
あとちょっと関連して、
現象学っていうフェノメノロジーってあるんですけど、そういった現象学関連ともちょっと関連するんですが、
結局、僕の専門は政治学ということなんですが、政治というのは非常に言語、言葉による活動だったりするんですよね。
つまり言葉の力で現実を変えていくっていう部分が政治学の場合にはあって、
そういう意味では非常に言葉っていうのに、
関心もあったし、人間にとって、あるいは人間社会にとっての言語活動っていうのは一体何なんだろう
政治現象における言語の役割って何なんだろうっていうのは非常に興味があってですね、
これは大学院時代ぐらいから非常に興味を持ち始めて、
私の書いた助手論文はほとんど言語学の話
とかね、哲学の話とか出てくるんですよね。
助手審査の時にはこれは政治学の論文じゃなくて、哲学とか言語学の論文だって言われたくらいなんですが、
私としては言語学もわからない、哲学もわからないで政治学ができるかぐらいのつもりでね、
開き直っていたわけですけれども、
その時に言語学には実は3つの分野があるんですね。
1つは記号同士の関係。
これがまさにAIの世界ですね。
記号と記号のつながり。
民泊について
そこから文章を生み出してくるわけです。
今AI、ChatGPTはこの記号の連鎖をディープラーニング。
たくさん深く高速に学習することで自然な文章を生み出すようになった。
構文論と言います。
これ構文ですね。構文。構文論。
もう1つが言葉は、例えばこれがこの本。
本と言ったら、その本という物質と言葉がつながるわけです。
あるいは犬と言ったら、犬っていう言葉と実際の動物がつながるわけです。
これを意味論の世界って言うんですね。
記号と対象のつながりを扱うのは意味論の世界。
記号同士の関係は構文論の世界。
これ記号
現象の2つの領域。
もう1個の領域があるわけですよね。
それがプラグマティックスって言うんですけども、語用論。
語を用いる。
つまり人が言葉を用いる。
人が記号を用いる。
まとめると、記号と記号の関係が構文論の世界。
これがずっと言語学の世界ではメインだったんですね。
言語の構造を明らかにする。
実は今のAIとか、
機械学習もその言葉のつながりを学んでいるわけです。
もう1つが記号と対象の世界。
これが意味論の世界って言うんですけども。
この意味論が実はAI分かってるかっていうと、
分かってない可能性があるわけです。
ただ今、画像処理とかも含まれてますから、AIの学習には。
そうするとその画像を物と認識して、
これはリンゴである、これはみかんである、これは猫である、
この花の名前は何々である。
ということができるようになっているので、
そういう意味では、実はAIは意味論の世界も理解しつつある。
ところが問題はここですね。
語用論について
人と記号の関係です。
人が記号を用いる。
ちょっとあれとってって。
誰かに言ったとします。
2人、人がいてね。あれとって。
これAIに分かんないんですよね。
あれって言っても、あれってどれっていう。
何ですかってなっちゃうわけです。
これはやっぱり具体的に、身体、身体ですね。
身体と意識と自分っていうのを持った人が複数いて、
その複数いる人同士の間で言葉が通用する。
これが語用論。語、
言葉を実際に用いる世界ってことになるわけです。
例えば、元気？って聞く。
これは元気って言葉なんだけども、
いろんな意味を持ってるよね。
シチュエーションによって。
元気っていうね。
元気っていろんな聞き方で、いろんな意味合いを持つ。
ごめんとかね。
悪かったね。だってこれだって言い方によって。
例えば、悪かったなって言ったらね。
これはあんまり謝ってないわけですよね。
例えばね。
そういう実際の言葉を用いる場面っていう。
ここが本来、言語現象の、人間にとっての言語現象の一番のメインな領域なんですが、
ところが、これ1990年代ぐらいから言語学、記号論っていうのは非常に盛んになっていったんですが、
ウンベルトエーコとかね、みんなご存知だと思いますけども、
記号論の世界っていうのは、ところが記号論の世界は構文論に集中してきたんですね。
言語の全体の
言葉の繋がりを明らかにするっていう
構文論の世界。
これが記号論っていうふうに、
純化されていったわけですね。
私はそれにすごい不満があってですね。
もちろん言語構造を明らかにするのは重要なんだけれども、
そこだけやってても、
言語現象は分からないだろうっていうふうに、
ずっと思ってたわけですよね。
もう一個は、意味論の世界も、
だから記号現象の中で取り上げられていたんだけど、
決定的に欠けていたのが、いわゆる語用論。
言葉を実際に人間が用いるっていう、
世界の分析が、
なぜか言語学の世界では、
隅に追いやられて、
扱われてこなかったんですよね。
十分には。
今回出たこの今井さん、
秋田さんの本の画期的なところは、
そのまさに、
語用論の世界に、
焦点を当てている。
その時の一番、
彼女たちのメインになるのが、
オノマトペ。
オノマトペ、分かりますか?
ワクワクするね、とか、
今日はヌクヌクするね、とかね。
いろんな音とか、
様子を、
言葉で表す。
ちょっと胸がドキドキする、とかね。
そういう言葉、
これはオノマトペって言うんですけど、
オノマトペに焦点を当てることによって、
その言葉を実際に用いる場面。
もっと言うと、
赤ちゃんや子供が、
言葉を身につけていくプロセス。
それが、
いわゆる記号論とかで扱ってきた、
抽象的な世界の言語構造、
なぜそこまで獲得していくのか、
っていう抽象的な記号体験は
どうやってできるのかっていうことを、
今回この今井さんと秋田さんは、
かなり明確に明らかにしてきた、
ということなんですよね。
これは非常に画期的というよりも、
本来記号論とか言語学の世界が、
もっと早くやらなきゃいけなかった
ことなんだけども、
やっぱりそこに関心が、
なかなか向かなかった。
もう一つは、
実はChatGPTなども、
AIの機械学習ですね。
機械、コンピューターに、
言語を学習させるっていうのを、
ずっとやってきた中で、
今ようやく到達した、
深層ディープラーニング、
っていう手法ですね。
これは、
人間の脳の構造と、
同じような仕組みを、
コンピューターの中に作ったわけですよね。
それにもう
あとコンピューターに自律的に学習させる、
っていうことをやるわけです。
だから自然な言語、
言語の繋がりの中で、
自然な言語が生み出せるようになってきた。
これを、
深層強化学習、
っていうわけですけどね。
それがやっぱり、
進んだことで、
それが、
一番自然な言語を生み出すってことが、
わかってきたっていう。
だからこれが、
つまり、
すごく重要なことですね。
もう一つあって、
実はこれが、
これは僕の記事でも書いたんですが、
モデルベースと、
モデルフリーっていう。
これが今、
深層強化学習、
ディープラーニング、
機械学習のディープラーニングの中で、
一番、
一番じゃない、
二つの大きなジャンルになってるわけです。
モデルフリーでやるのか、
モデルベースとモデルフリー
モデルベースでやるのか。
モデルベースっていうのは、
もう、
ある仮説を立てるわけです。
世界モデル。
世界は大体こうなってると。
それに基づいて、
試してみて、
これが一番正しい答えだっていう、
ふうにやるわけです。
本当に正しい答えかどうかわからないけれども、
でもそれが一番確からしいと、
というふうに、
世界モデルを持つことで、
試行錯誤の回数が減るんですね。
ところが、
モデルフリーっていうのは、
そういうモデルを持たないので、
世界モデルを。
そうすると、
試行錯誤を、
数億回とかやるわけです。
これ、
一番わかりやすいのは、
将棋AIの世界ですよね。
将棋AIも、
モデルを持ってやるかどうかで、
だいぶ違うわけです。
モデルを持たずにやると、
全ての場合の数を、
全部何億通り、
だから時間もかかるわけです。
コンピュータ処理能力があるからね。
それを全部やって、
これが一番最善の手です、
というふうにやるんだけど、
でもそれをもう1億回、
2億回増やすと、
もっと違う手が見えてくるかもしれない、
という話になってくるわけですね。
それを全部モデルフリーでやるっていうのは、
非常に時間もかかるし、
全ての試行錯誤を、
全部やりきらなきゃ、
結論が出ない。
それに対して、
モデルベースっていうのは、
いや、おそらくこれは、
これまでの経験からいって、
こういう
モデルを
前提に試行錯誤をして、
その中で、
確からしい答えを見つければいい、
っていう風になるわけですよね。
だから、
短い時間で、
試行錯誤の回数少なく、
1つの仮説的な結論が、
アブダクション理論
手に入るっていうね、
そういう話になるわけです。
だから、
人間は実はそうやってるわけですよね。
世界は大体こうなってると、
ここを引っ張ったら、
こうなるとか、
このものを、
押したら倒れるとか
こいつを投げたらあっちに行くとかね
そういう、実際には何にも論証もされてないけど
経験的にそういう感覚を持ってる
つまり赤ちゃんも子供も人間も
全部世界モデルを持って
世界に対するある認識を持って
それでいくつかの可能性を試して
これがうまくいった
だから試行錯誤の回数は少なくて済むわけですよね
過去の経験値に基づいて
新しい状況に直面したら
それまでの知識を使って次のことを考える
これをアブダクション理論
推論って言うんですけどね
アブダクション推論
これはチャールズ・サンダーズ・パースといって
アメリカのプラグマティスト
記号論の出発点に作った人なんですが
私パースは完全にハマって
だいぶ勉強したんですけども
パースが言ったアブダクション推論
これは
演繹法・帰納法とも違う
帰納法の一種なんですけども
もっと帰納法より緩い
緩いアブダクション推論っていう
世界があるわけですよね
これをパースが言った。
僕はこれ実は大学院の時から知ってて
これこそまさに
言語の本質だと思ってた
のをようやく30年経ってですね
それから30年経って
それを言語学者が論証してくれたと、ある程度ね
いうことなので
僕にとって
今まで持ってきた確信が
裏付けられたっていうことで
まあ30年もかかるんだなと思ってね
逆にびっくりしてしまうんですが
まあこの本については
またいずれ記事も書きたいんですけども
しばらくこだわっていきたいと思います
読んだ人は多いと思うし
いろんな読まれ方すると思うんだけど
どこまで本質的に捉えられるかっていうのは
いろいろあるので
ちょっと考えてるのは
この本テキストにして
オンラインサロンで
ちょっと授業をやってもいい
ぐらい
の本だなというふうに思ってます
そういう意味では
私にとっては
30年間記号論言語学の世界を
ある程度見続けてきて
ようやく
人間の
言語の本質にたどり着いた
私としては
もうそうだろうと思ってたことが
ようやく機械学習も
ここまで進化したことで
説得力を持って
言語学者の中にも受け入れられて
きたのかなというふうに
言語の本質と脳の進化史
ちょっと思ってたりするわけです
これはもうまさに出発点に過ぎないわけですね
私の政治学とか
あるいはいろんな日常生活も含めて
人間として生きていく上で
言葉の本質っていうのがようやく
やっぱりこうだったということで
これまで私がいろんなそういう仮説に基づいて
それこそアブダクション推論に基づいて
仮説を立ててきたことは
やっぱり
そうだったんだなっていうことで
非常に納得がいったんですけれども
この話ばっかりしててもしょうがないので
この本はぜひ読んだほうがいいと思いますね
とても画期的な本です
もうちょっと言うと
もうちょっと砕けた話をすると
例えば犬ともオノマトペやってるわけですね
僕はね
今日はオノマトペだけじゃないね
言葉も通じますね
今日はお風呂入ろうかとかシャンプーしようかとかね
全部これ通じるわけですよ犬はね
だからこれは本当に
ただ犬は抽象的な推論まではなかなかいかないし
言葉も喋れるような
体の構造を持ってないのでね
でも一生懸命喋ろうとしますよね
ここで私はコミュニケーションの本質
むしろ、言語の本質はいいけど
コミュニケーションの本質は何かっていうことをね
もっともっと突き詰めてみたいなと思ってます
もう一個
脳の進化史という記事を書きました
脳の進化史
これはこの話とも絡むんですが
生物が脳を持つようになって
人類が誕生して
人類の脳が巨大化して
ところがそれがある一定の大きさで止まって
その人間の脳は外部脳っていうのをね
生み出したわけです
自分の脳の大きさで止まって
自分の脳の以外に外側に脳を作り始めるんですね
それの最終形態がAIなんですね
これはもうどう論理的に考えてもそうで
あるいは僕のアブダクション推論から
いえばそういう結論になって
そうするとAIの脳っていうのは
これはホモサピエンス脳に続く
次世代の脳という位置づけに
どう考えてもなるんだよね
だからこのチャットGPTの衝撃ってのは
皆さん思ってる以上に
それこそヨーロッパでは
かなり危機感を持って捉えられてますけど
それぐらい恐ろしいことが起きてるということなので
これも2年3年経てばもっとはっきりしてきますけれども
知ってていいことじゃないかなと思います
私は私なりにね
これについてはもう少し深掘りをしていきたいと思ってます
それから
それも関連しても
これあんまり関連しないけど
日本の言葉という連載を始めてね
これやっぱり知らない言葉とか
使ってない言葉いっぱいあるんで
言葉がやっぱりね
いろんな言葉あるんで
これをちょっといろいろ
使ってみたいなってことで
日本の言葉という連載を始めました
1回目は傘
2回目がなんだっけ
友
ちょっと皮肉とか
アイロニーも込めて書いてる部分とか
いろいろ
あるんですけど
私の経験に基づいたような思いも込めて
ちょっと書いてるんですけど
思ったより気になって
気にしてもらえてるかなと思って
これはずっと続けていこうかなと思ってます
それから民泊話ですね
これは民泊始めてアナウンスして
1ヶ月も経たずに
一組泊まりに来てくれて
これがまた良かったですね
とてもパワフルな
お母さんと娘さんと
といってもお母さんはもう
70半ば過ぎてるんで
80近くなんのかな
とてもいろいろ良かったですね
いろんな意味で良かったです
民泊は本当に記事にも書きましたけども
居心地いいですので
本当に札幌来て遊びに来てください
ワンちゃんも魅力ですし
ジンギスカンも食べれますし
ぜひ民泊
ご利用ください
それからこれがなかなか理解されない
一学部一学科制
大学の話ね
大学の一学部一学科制が
これはなかなか理解されない
普通に学部がたくさんあって
学科がいっぱいあった方がいい
という思い込みがあるんだよね
一学部一学科じゃ専門が見えないとかね
思う人がたくさんいるんですが
これはどう考えても
一学部一学科が究極の形ですね
日本の音大の学科制
ちょっと日本の音大編だけ書いたんですが
まずね
日本の音大は知らないうちに
一学部一学科の音大と
一学部二学科の音大の
二つのタイプしかなくなりましたね
2017年ぐらいで
全ての音大が二学科もしくは一学科になったんです
予言しますけど
10年後あるいは15年後だな
には全ての音大が一学部一学科になります
これは間違いなくなります
だから今二学科にしとく理由は一切ない
なぜ二学科にしとく必要があるのかと
一学部一学科でいいじゃないかって
私の疑問ですね
なぜか未練がましく
いまだに二学科にしていると
これ例えばもっと別の言い方すると
五学科とか七学科とか持ってたわけですよ
学生来る時代はね
じゃあなんで二学科に減らしたのか
ですよ
ずっと五学科七学科にしとくべきなんです
それが正しければ
だけど学生が減ったから二学科にしたとしたら
これは学生に対して失礼な話であってね
今までの五学科七学科は何だったんだって話になるわけです
しかも二学科だ
今二学科の大学まだ残ってるんですが
これ一学科になったとしたら
じゃあかつて二学科だったのは
何の意味があったんだという話になるわけですね
そこをちゃんと説明しなきゃいけない
つまり学生が減って経営が大変だから
一学科にしましたっていうのはおかしな話で
そうじゃなくてもっと積極的な理由があるから
一学科にしたんだっていうことだし
私が提案した一学科制はもうまさに
一学部一学科こそ
音大にとっても最善のシステムであるというね
これは音楽という専門性を極めるために
必要な器であると
枠組みであるという
そういう提案をしたつもりなんですが
まあでもそれはしょうがなく
一学科にしましたとか
しょうがなくコース制にしましたみたいな
ふうに思ってる人が未だにいるということ自体がね
私はまあちょっとね
音大、日本の音大の将来にちょっと悲観的になる
理由の一つですね
もっと一学部一学科制の積極的なメリットを
どんどんどんどん活用してやっていけばいいのに
それがやりきれていないっていうのは
まあ側から見てて非常に歯がゆい思いをしています
まあそんなことで
少し毒のある書き方をわざとしました
これは私もし音大にいて当事者であればね
学長とかやってれば
こんな書き方は絶対しないわけですよね
だけど今部外者ですし
むしろそれぐらいの書き方しないと通じないという思いで
あえて書いてるということなんですけどね
まあこの話はこれからまだまだ展開しますので
まあいずれ、言語学と一緒です、言語学は
30年かかってようやくここに来ました
一学部一学科もあと10年20年経たないと
多分理解されないと思いますが
これはもう間違いなくこの枠組みに落ち着いていきます
オンラインサロンと次回予告
とまあ今日は偉そうなことばっかり喋ってますが
まあたまにはいいでしょう
そしてオンラインサロン
おかげさまでメンバー増えてきまして
プランもね1万円までのプラン用意して
1000円、3000円、5000円、1万円用意しましたが
3000円プランと5000円プランで
参加してくれる方も出てきました
ありがたいことです
まあこの活動を続けようと思ったらね
あの皆さんのご支援必要ですので
ぜひご協力というかね
あの興味あれば
ぜひね定期購読読むとか
オンサロン入ってみるとかね
していただいた方がいいですね
タイトル読んで記事途中までしか読めずに
なぜかいいねをしてくれる人はいるん
ですけどもなんでいいねがされるのか
よくわからないです
最後まで読んでもいないのにね
まあそんなこと言ってるから
私は嫌われるんでしょうけども
そんなことで時間になりました
次回はですね、7月7日七夕の日ですね
ちょうど愛犬冬一郎くんが我が家にやってきたのが
2年前の7月7日ということで
そういう記念日でもあります
これが第5回目になります
この放送は第1第3の金曜日にやってるんですけれども
第5金曜日がある時があるんですね
これちょっとエネルギー余るので
第5金曜は番外編をやろうかなと思ってます
次6月30日ですけど
この日はちょっとなんかやろうかなと思ってます
番外編ね
もし興味のある人は聞いてください
では時間になりましたので
はじめるラジオキャンパス
2023年6月16日午後9時から9時半までの
放送を終わりたいと思います
次回7月7日またお会いしましょう
ありがとうございました
