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人間の言語からヒントを得た AI — その AI を使用して言語を学習できるようになりました

博士号候補者はユチェン・リアン氏。クレジット: ライデン大学 博士号候補者 Yuchen Lian (LIACS) は、人間の言語がなぜそのように見えるのかを理解し、その過程で AI を改善するためのインスピレーションを見つけたいと考えています。彼女は彼女を擁護した 論文 12月12日。 「言語は常に変化します。古代中国語と現代中国語を考えてみてください。両者の間には大きな違いがあります。」リアンは自分の研究について熱心に話し始めます。 「そして異なる言語間ではなおさらです。」 同時に、博士号には普遍的な特性もあります。候補者が説明する。 「言語学者は、どの特徴が一般的で、なぜそれらが現れるのかを理解したいと考えています。ここ数年の計算能力の向上により、私たちは現在、ますます現実的な設定でコンピューター モデルを通じて言語の進化について学ぶことができます。」 人工ミニチュア言語 リアンは博士号を取得しました。 Tessa Verhoef と Arianna Bisazza の監督の下、中国奨学会の支援を受けて行われました。プログラムの一環として、彼女はライデン大学で 3 年間過ごした後、中国に戻って博士課程の研究を続けました。 「ライデンがとても恋しかったです。ここの雰囲気はとても良いです。博士論文の弁論のために戻ってくることができてうれしいです。」 彼女の研究では、博士号は候補者は、人間を対象とした言語実験で使用されるミニチュア言語からインスピレーションを得ています。参加者には、主語、目的語、動詞の 3 つの単語が与えられます。たとえば、猫、ネズミ、追いかけっこなどです。研究者はさまざまな課題で、これらの単語がどのように使用されているかを監視します。たとえば、英語では語順が固定されているとリアン氏は説明します。 「猫はネズミを追いかける」が唯一の正しい文です。しかし、日本語では、単語の後にその機能を示すマーカーがあります。したがって、単語の順序はより柔軟になります。 AIエージェント間の会話 Lian は、相互に通信できる 2 つ以上の AI エージェントをモデル化します。これらのエージェントは、人間の参加者を対象とした実験と同様に、事前に定義された人工言語で最初にトレーニングされます。…

人間の言語からヒントを得た AI — その AI を使用して言語を学習できるようになりました

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2025-12-18 20:37:00

博士号候補者はユチェン・リアン氏。クレジット: ライデン大学

博士号候補者 Yuchen Lian (LIACS) は、人間の言語がなぜそのように見えるのかを理解し、その過程で AI を改善するためのインスピレーションを見つけたいと考えています。彼女は彼女を擁護した 論文 12月12日。

「言語は常に変化します。古代中国語と現代中国語を考えてみてください。両者の間には大きな違いがあります。」リアンは自分の研究について熱心に話し始めます。 「そして異なる言語間ではなおさらです。」

同時に、博士号には普遍的な特性もあります。候補者が説明する。 「言語学者は、どの特徴が一般的で、なぜそれらが現れるのかを理解したいと考えています。ここ数年の計算能力の向上により、私たちは現在、ますます現実的な設定でコンピューター モデルを通じて言語の進化について学ぶことができます。」

人工ミニチュア言語

リアンは博士号を取得しました。 Tessa Verhoef と Arianna Bisazza の監督の下、中国奨学会の支援を受けて行われました。プログラムの一環として、彼女はライデン大学で 3 年間過ごした後、中国に戻って博士課程の研究を続けました。 「ライデンがとても恋しかったです。ここの雰囲気はとても良いです。博士論文の弁論のために戻ってくることができてうれしいです。」

彼女の研究では、博士号は候補者は、人間を対象とした言語実験で使用されるミニチュア言語からインスピレーションを得ています。参加者には、主語、目的語、動詞の 3 つの単語が与えられます。たとえば、猫、ネズミ、追いかけっこなどです。研究者はさまざまな課題で、これらの単語がどのように使用されているかを監視します。たとえば、英語では語順が固定されているとリアン氏は説明します。 「猫はネズミを追いかける」が唯一の正しい文です。しかし、日本語では、単語の後にその機能を示すマーカーがあります。したがって、単語の順序はより柔軟になります。

AIエージェント間の会話

Lian は、相互に通信できる 2 つ以上の AI エージェントをモデル化します。これらのエージェントは、人間の参加者を対象とした実験と同様に、事前に定義された人工言語で最初にトレーニングされます。 「私たちは基本的に、最初に語彙を与えます」とリアン氏は言います。 「それでは、 エージェントが対話する インタラクティブな言語ゲームを通じて、ペアまたはグループでも参加できます。タスクを正常に完了すると、すべてのエージェントが報酬を受け取ります。そうやって彼らは学んでいくのです。」

さまざまなエージェントが同じ語彙を持ち、さまざまなシナリオを分析するために異なる文法規則を持つことができます。結果は、これらのエージェントが語順の柔軟性とマーカーの使用の間のトレードオフを再現できることを示しています。 「したがって、このモデルが機能することがわかりました。さらに、人間を対象とした結果をより大規模に拡張することができます。これにより、人間を対象とした実験がうまく補完されます。」

人間の言語が AI チャットボットにインスピレーションを与える

リアンは言語進化について学ぶための新しい道を切り開きました。同時に、彼女の研究は AI を改善する可能性を秘めています。 「人間の言語からインスピレーションを得て、それを使用して、たとえば AI チャットボットの結果を改善することができます。現在、AI チャットボットは主に次のような方法でトレーニングされています。 受動的な暴露 膨大な量のデータに。しかし、人間は明らかに、よりインタラクティブな方法で言語を獲得しています。私のシミュレーションは、コミュニケーションを繰り返すことで、より効率的な対話が行われ、人間のようなパターンが自発的に出現する可能性があることを示しています。」

言語学の分野のコンピューター科学者

「私のテーマはコンピューター サイエンスの枠を超えています」とリアンは博士号を取得したときのことを振り返ります。 「この学際的な分野に参入するのは、かなりの挑戦です。たとえば、私たちは異なる言語を話し、出版の基準も異なります。言語の進化には基礎的な真実がなく、命題は数学的な意味で証明できないということが、私にとって時々つらかったです。」

同時に、この組み合わせが充実しているとも感じた。 「幸いなことに、私のプロモーターは両方の分野の専門知識を持っていました。言語の進化を完全に理解するには、コンピューターサイエンスと言語学を組み合わせることが重要であると信じています。」

リアンは12月12日に彼女の弁護に成功した。 Aske plat がプロモーター、tessa verhoef と Arianna bisazza が共同プロモーターでした。

詳細情報:
人工言語学習とコミュニケーションを介したニューラルエージェントにおける言語普遍の出現。 hdl.handle.net/1887/4285152

引用: 人間の言語にインスピレーションを受けた AI — その AI を使用して言語について学習できるようになりました (2025 年 12 月 18 日) https://techxplore.com/news/2025-12-human- language-ai.html より 2025 年 12 月 28 日に取得

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