AI英会話と英会話ロボット

ここではAIを使った英会話のデバイスやサービスについてその説明とその評価をします。

1. AIを使った英会話

最近ではAIを使ったAI英会話や英会話ロボットやAI英会話のアプリなどがあります。

共通している機能は学習者の発音を音声認識して、それに答えるものです。中には音声認識機能を使い、学習者の発音を診断したりする場合もあります。

基本的には多くの英語表現を記憶に蓄積しており、その中から答えを返します。最大のセールスポイントは何時でも、AIのデバイスと英語で話せると言うものです。

そして多くのデータを使い各学習者に最適化された教材や問題を提供するとも言っています。

2. AIとディープラーニング

シニア英会話ではAIと同じディープラーニングを基盤に英会話学習を進めています。

しかし、ディープラーニングの基本的な仕組みは脳もAIも同じです。AIが脳のディープラーニングを真似ています。

達人を真似て特徴を抽出すると言う意味では基本的には同じです。

しかし、脳のディープラーニングとAIのディープラーニングは基本的な仕組みは同じでもその効率は大きく違います。

 

同じディープラーニングでAIは膨大なデータを必用とします。しかし、脳のディープラーニングは効率が良いのでAI程のデータつまり練習は必要としません。

そして人間のディープラーニングはなるべく自然な表現を真似て共通の特徴を抽出しようとします。

 

AIは膨大なデータから特徴を抽出します。人間のディープラーニングより何百倍以上のデータを必用とします。

すると共通の特徴を抽出する目的は同じですが、人間の求める特徴とAIが求める特徴はかなり違うと思います。

するとそのような学習したAIを使って英語学習をすると言う事は人間にとって効果的な学習になるとは思えません。

AIを使う英語学習は学習者に最適な問題や課題を探すと言います。その最適化するためには他の学習者からのデータを使っているのです。

言語は文法や音素のようなルールや基本となる音がありません。ネイティブを真似て特徴を抽出するしかありません。するとその特徴は厳密は学習者にとって有効な特徴であって、全ての学習者に有効なものではありません。

万人の学習にとって共通な特徴があるなら、それはもう言語の基本とも言えるものです。するとある学習にとっての大事な学ぶべき事例はAIが他の学習から得たものではなく、各自が自分でディープラーニングして学ぶ以外に方法はありません。

つまり各学習が必用な学習のための事例はなるべく自然な、何も加工されていない事例こそが学習に大事な事例となるからです。

学習は各自が学習する以外にAIと言えども手助けする方法はないのです。

3. 話す時間の問題ではない

AIを使う英語学習は、相手がAIだから恥ずかしさが無いと言います。また相手がAIだからいくらでも英語を話す事ができると言います。

英語を話すためにはどれだけ英語を話す時間があるかではありません。大事な事は英語の表現事例をどれほど効果的に忘れないで覚える事ができるかです。

自分が知っている英語でどれほどAIに話しても英語が上達するのではありません。自分の知っている表現を使い回わしているだけです。

もちろん長い時間を話せば発音が良くなるのでありません。

AIを使った英会話は学習者が英語を話すと、多くの蓄積されたデータから聞いた内容に最適と思う答えを英語で返します。

相手が人間であれば、学習者を見てその人に合った質問なり、話をしますが、AIにはそのような判断する能力はありません。現在のAIでは視覚情報や聴覚情報を最大につかい判断や評価する能力はありません。

とにかく学習者に話させるようにさせるのがAIを使った英会話なのです。

 

相手が機械やソフトですからいくらでも話せるのは事実です。

しかし、英語とか日本語が話せるのは、話そうとするから話せるようになるのではありません。ディープラーニングをするからです。それはネイティブを真似て、繰り返し真似て忘れないように覚える事ができるからです。

英語が話せないのは話す機会がないからではありません。英語の表現をディープラーニングで忘れないように覚えていないから話せないのです。

AIを使った英会話を使った英語学習では大事なディープラーニングを促進する事がほとんどできません。

4. 自分で誤りを直す、自学自習

AIを使った英会話では英語のテストが用意されており、そのテストの評価に基づき、話す内容が変わったり、教材が変わったりします。またどれだけ英語学習をしたかの記録をつけるサービスもあります。

どんどん上達した事を可視化してどんどん上のクラスに上げようとするのです。しかし、日本語でも上手な人もいれば、下手な人もいます。その評価は日本語のテストで決まるものではなく、各個人が独断と偏見で決めるしかありません。

英語の学習ではフィードバックが必要です。フィードバックとは英語学習者の成績をつける事ではありません。脳は間違っているとか、正しいと言うルールで覚えているのではありません。

脳はディープラーニングで学習しています。つまり特徴を少しずつ覚えている事になります。するとどれほどディープラーニングで学習が進んでいうから、覚えて特徴の量であり、簡単なテストなどで決める事はできません。

 

フィードバックとはアウトプットをインプットに戻す事で発音で言えば、自分の想定していた発音ができていたかどうかを判断します。

脳のディープラーニングとは正しいとか間違いを学ぶ事ではなく、特徴を少しずつ抽出する事です。フィードバックで矯正と修正をします。

これは我々が感覚的にやっているものですから、それはAIでもできる事でありません。

AIが得意な事は多くのデータを持っていて、それを統計的に判断する事です。

5. AIが不得意な事

発音で言えば、AIは統計的に多いとか少ないとかの判断は得意です。しかし、音声には音素と言う物理音が存在しませんからAIを使っても判断ができません。

AIが最も不得意なのは何が問題で、それをどう解決するかと言う分析です。

この問題の分析がないと何度でもミスをする危険があります。そしてそのミスに気付いてもどうすれば正しい答えになるかが分かりません。

音素のような決まった音がないからディープラーニングするのですから、その発音はAIでも評価できません。

 

それでは日本語はどうやっているのでしょうか。私も小さい時の事は覚えていませんが、なんとか大人に似せようと発音したにすぎません。

正しいとか間違いが判断できる音がないので、言語は達人を真似ているのです。

6. 自分でレベルを決める

AIを使った英会話では多くの学習者がいるためにレベルを決めて、学習者へのやる気を喚起しております。やる気を起こさせるのは良い事ですが、AIが勝手にレベルを決めてしまいますから、やる気が継続するかどうかも問題です。

ディープラーニングのフィードバックは自分が想定した出力と実際の出力を比べる訳ですから、他人やAIが分かるはずもありません。そしてフィードバックを得る事により、音に繊細になる事が大事です。

音に敏感になればそれだけ自分の発音も良く分かるようになります。

日本の英会話学習の改革

シニア英会話は日本の英会話の改革を目指しています。まずここで非常に効果的である事を証明します。