英語発音自動評価システム

英語発音自動評価システム

ネットの記事を読み、イーオンとKDDI総合研究所に次のようなメールを送りました。

英語発音自動評価システムとは

英会話教室を運営するイーオンと、KDDI総合研究所は、AIを用いた英会話スキルの評価システム「日本人英語話者向け発音自動評価システム」を共同開発。提供するサービスについて、発表会を実施した。

大きな間違い

完璧にネイティブを真似る必要はない、相手に伝われば良い

日本人英語話者向け発音自動評価システムは、その名の通り日本人向けに開発したものだ。この点についてKDDI総合研究所の教育・医療ICTグループでグループリーダーを務める米山暁夫氏は「完璧なアメリカ英語の発音ができなくても良い、日本人臭さが残る発音でも、相手に無理なく伝わる発音なら高く評価する」設計にしたと語っている。

言語はネイティブを真似て学習するディープラーニングです。全ての母語はネイティブ真似て、フィードバックで矯正して学習しております。

グーグルの囲碁の人工知能のAlphaGoも達人を真似てチャンピオンに勝てるように自分で学習をしました。

この発音自動評価システムでは脳の報酬系は満たされないので、モチベーションアップになりません。

発音自動評価システムには次の大きな欠点があります。画像分析の専門家であるが故の致命的な間違いだと思っています。

英語の学び合い

画像分析では日本アイ・ビー・エムの佐藤大輔氏は次のように説明しています。

「入力画像を規則性に従って計算すると、それが何であるかを判別可能なデータ(=特徴量)に変換できる」ということ、そして「その規則(=特徴量)は、ディープラーニングによって学習することで得られる」。

この分類に使った規則性のことを、機械学習の用語では「特徴量」と呼ぶ。あまり聞き慣れない言葉であるが、簡単に言えば、「見分けるための規則性=特徴」を数値化したものである。そして、いったん特徴量が定まってしまえば、あとはその特徴量を使って計算するだけでよい。

この分類とはカテゴリーの分類、例えば猫とか人間とかの分類で数値化が可能であり、評価の分類ではありません。画像の場合には分類可能な見えた物の分類であり、評価のような感じた事ではありません。

ディープラーニングで知られるAIの学習は人間の脳と同じであり、基本的には達人を真似る事、つまり特徴量の抽出にあります。

脳科学者の茂木健一郎氏は次のように説明しています。

達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。

学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、それが小さくなるように修正することである。

脳の報酬系はフィードバックがポジティブの時、つまり自分のフィードバックで能力が高まったと自己効力感を得た時に学習意欲が出てきます。

しかし、発音自動評価システムはシステムが評価を与える設計されています。

まず行なったのは、早稲田大学の松坂ヒロシ教授、イーオン教師陣、イーオン教材開発陣による評価基準の策定、すなわち評価の定量化。

最後に、こういった発音をすると、イーオンではこういった評価をするというものをAIに学ばせる。

英語の発音学習で達人を真似るのは特徴を抽出して、自分で主体的に評価する必要があります。しかし、発音自動評価システムではAIが勝手に、しかも不明瞭な評価を与えてしまいます。学習者が必要なのは他人から与えられる評価ではなく、達人の発音の特徴と自分の発音の違いを知る自らの評価です。

この評価は定量化をすることも、学習者以外が提供する事もできません。

この間違ったシステムでは効果的な英語のスピーキングの、学習量を増やすことと、学習のモチベーションアップをすることは論理的に不可能な事です。

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