拘束が無い場合の情報の行き先２

この記事は哲太が書きました。

ウェブページにおけるページランクの成功を見ながら、言語的な情報のことについて考える。

４．情報の収束

私たちはここ何年かで、ページランクという適切な枠組みを、ウェブページという情報に当てはめてやれば、ウェブページという膨大な情報がすっきりと自然に整理されてくるという現象を目の当たりにしました。

インターネットにおける現象を１０年ほど見てきて思うことは、人間は本当にやりたいことを遂行していけば、全体としてまとまりのある行動を取るものだということです。まあ、これは日本人にとってはもともと、流行への熱しやすさ冷めやすさを少し見れば親しみのわく現象だったのかもしれません。

個人ウェブサイト勃興の時代、みんながこぞってこれはと思うホームページを作りました。技術や教養がすごい勢いで進展し、今の流行はブログってやつでしょうか、今も昔も自分の書いたものが全世界に向かって発信されていく様を見るのはたのしいものです。

みんながそれぞれがんばりました。それを見ていたグーグル創始者Larry Page とSergey Brinの個人的な枠組みに、全世界がはまってしまいました。

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拘束が無い場合の情報の行き先１

この記事は哲太が書きました。

熱力学、統計力学的な考えかたを参考に、言語的情報の最終行き先を考える。

１．熱力学

鍋に湯をわかし、そのままおくと、これは冷めます。火をとめたのに沸騰し続けることはありありません。香水をつけてしばらくすると、香りは飛んでいきます。他の人の香水がどんどん寄り集まってきて変なにおいになることはありません。

こういうような現象は普通のことです。普通であることは、たいがい誰もが認める法則になっています。普通のことは、どれくらいの規模で成り立つのかを調べようと思うと、これを科学的に研究するのがよいでしょう。たとえに出した熱に関する法則は、熱力学によって宇宙的に成り立つことが分かりました。

熱は拡散します。温度の高いほうから低いほうへと移っていきます。たとえば、熱が出入りしない箱の中で、熱湯の入った鍋をおいておけば、この箱の中が一様な温度になるまで熱は拡散していきます。

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言語認識／発話の多人数間つながり

この記事は哲太が書きました。

１．シニフィエ

「言語認識の線形性」で考えたように、シニフィアン（書かれた文字、話された語）からシニフィエ（頭の中に蓄えられた言語的情報）を認識する作用を線形写像で書けるかもしれません。ここで、シニフィエというのがよく分からない。

頭の中に蓄えられた言語的情報、と書きましたが、これは何か。これは聴覚イメージのことです。聴覚、といってしまうと書かれた文字についてあてはまりませんが、今は話された語をベースにして、それと似たような仕組みが文字を読むことに対応すると仮定することにします。

ある音声が聴覚によって捉えられます。このとき、私たちはこれが言語的情報か、そうでないかをたいていすぐに察知します。「ワンワン」と聞けば、犬が”吠えている”のだな、と思うでしょうし、「おはよう」と聞けば、相手におはようと返さなくてはならないと思うでしょう。つまり、音声が聴覚に入った瞬間に、それが言語的情報かどうかが判断されます。

この反射的仕組みが言語です。つまり、「おはよう」という音声から、「あいさつだな」「返事をしなくては」「今は午前中だっけ？」などという聴覚イメージを引き出す機構です。

「おはよう」がシニフィアンだとすれば、「あいさつだな」がシニフィエです。これを結び付けているのが言語だというわけです。

つまり、今の場合の言語という語は、具体的なデータではなく、結びつきの関係そのもののことを指しています。

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言語認識の線形性２

この記事は哲太が書きました。

「言語認識の線形性」でのアイデアの発展。

５．線形変換

シニフィアンとシニフィエは、本質的には違う世界に住んでいるものだと思いますが、これらを工学的に扱うときには、データとしての側面を用いざるをえません。つまり、シニフィアンとシニフィエがデータとして同じ仲間に属する場合を考えればよいと思います。

言語認識が線形写像で書けるというアイデアを先の記事で書きましたが、同じ集合内での線形写像を線形変換といいます。これも数学の用語です。

このあたりの数学の説明をしてると長くなりますので、数学的に厳密な説明はあきらめて、できるだけ定性的な側面を説明することにしましょう。

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言語認識の線形性

この記事は哲太が書きました。

書かれた、もしくは話された言語情報を認識するということを、数学的に定式化するためのアイデア。

１．写像

線形性とは数学の用語です。まず、OKWaveの記事（「線形性ってなんですか？」）をリンクしておきます。定義の中心となることは、写像Ｆと適当な元x,yと定数λ、μに対して

(*) F(λx＋μｙ)　＝　λＦ（ｘ）　＋　μＦ（ｙ）

ということになるのでしょうが、数学に縁遠いひとには、Ｆ？λ？とわけが分からなくなると思います。ことばというのは慣れるまでは、複雑怪奇に思えるものです。言語言語認識を写像として捉えることを説明したいので、どうしても写像のことを説明しておかなくてはいけません。

何か一方Ａに伴って他方Ｂが対応して存在する場合、ＡとＢには関係があるといいます。関係の中でも特に、写像と呼ばれるものがあります。Ａに写像Ｆを作用させるとＢとなるとき、ＡとＢは写像関係にあるといいます。数学的表記では、

Ｆ（Ａ）　＝　Ｂ

というような書き方をされます。

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