…脳科学に基づくAIを語学学習プロダクトに統合することに特化した企業
学習効果を最大限に高めるために。
Language Parent
Language Parentという社名は、創業者の一人が提唱した、語学学習プロセスにおける「親」の役割の重要性に由来しています。
効果的な語学学習を単にサポートするだけでなく
人々の語学学習をサポートする目的で様々な言語が完全に統合・強化された後には、そこから得られる知的財産と言語データを、高精度かつ意味ベースのコンピュータ言語理解を必要とする産業向けに提供していく予定です。

Chris Lonsdale
クリス・ロンズデールは心理学者、言語学者、そしてコースデザイナーであり、アジアで40年以上の経験を持っています。
彼はコカ・コーラ、JPモルガン、AIAなどの世界的な主要クライアントと協業し、数ヶ月ではなく数日で成果を出す短期集中型の企業研修プログラムを提供してきました。
彼のTEDxトーク『どんな言語でも6ヶ月でマスターする方法』は3600万回以上再生され、12年連続でTEDxの最も視聴された動画トップ10にランクインしています。
2010年、クリスは神経科学と加速学習の原則に基づき、脳科学に基づいた言語習得システムであるKungfu Englishを開発しました。
このメソッドは、中華圏、シンガポール、韓国などの学習者に利用されてきました。
SpeechGenieは彼のメソッドの次なる進化形であり、認知AIを統合することで、学習者一人ひとりのユニークな言語発達プロセスに適応します。
クリスは『The Third Ear』(英語)の著者であり、また『どんな言語でも6ヶ月でマスターする方法』(原書は中国語で執筆され、中国、台湾、シンガポール、香港、韓国で出版)の著者でもあります。
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Learning Chinese | エッセイ | クリス・ロンズデール | コグニティブAI | 英会話 | 英語学習
なぜ一部の人はすばやく自然に言語を身につけ、なぜ多くの人は何年学んでも話せないのか — スピーチジーニー誕生までの40年の旅
ByChris Lonsdale私は四十年以上もの間、自分自身に一つのシンプルな問いを投げ続けてきました。「なぜ、ある人たちは言語を驚くほど早く、しかも自然に身につけるのに、他の人たちは何年も学んでいるのにまったく話せるようにならないのか」。この問いは、私の人生のあらゆる重要な決断に影響を与えてきました。心理学と言語学の学びを導き、アジア各地を巡り、文化ごとに異なる学習のアプローチを目の当たりにし、最初の大規模な「脳科学に基づく言語習得システム」— Kungfu English — を生み出すきっかけとなり、そして最終的に、認知AIによって動くまったく新しい学習体験 Speech Genie の誕生へとつながっていきました。 私はずっと、「言語とは学ぶものではなく、獲得するものだ」と信じてきました。人間の脳は、生まれつき言語のために設計されています。母語を習得するのに苦労した赤ちゃんなど一人もいません。赤ちゃんは話すことを恥ずかしがらないし、子どもは文法表や単語リストを暗記しません。彼らは吸収し、真似し、試し、遊び、意味・感情・動き・経験と結びつけながら、自然に言語を獲得していきます。現代の教育の悲劇は、従来の学習法の多くが、脳の自然な仕組みに逆らっていることです。理解ではなく暗記、知覚ではなく翻訳、コミュニケーションではなく復唱を求められます。そして学べないと、自分を責めてしまうのです。しかし会話で固まってしまったのは能力不足ではありません。何年学んでも流暢になれなかったのは、努力不足ではありません。与えられた方法が、脳が本来言語を獲得する方法と一致していなかったからなのです。 若い頃アジアに来たとき、私は従来の方法では限界があると気づきました。学校や大学では、教科書を開き、単語を覚え、会話の場で文法を必死に思い出そうとしました。しかし、実際の会話の瞬間、そのすべてが崩れ去りました。転機は、私がある人と別の言語でどうにか「伝えねばならない」状況に置かれた日でした。そのとき、頭の中で一つの声が聞こえました。「学ぶのをやめて、聞くことを始めろ。」わずかな意識の転換でしたが、それが私を加速学習、認知科学、脳生理学、感情制御、パターン認識の世界へと一気に引き込みました。 年月をかけて私は、言語を素早く獲得する人々に共通する原則を見出しました。それは「理解可能なインプット」「リラックスした注意状態」「マルチセンサリー(多感覚)連想」「身体的関与」「意味のある文脈」「間違いを責めない学習環境」などです。特に「犬の粗相を叱るように間違いを押し付けない環境」は極めて重要でした。これらの要素が揃うと、人間は驚くほど早く言語を獲得します。逆にこれらが欠けると、人は苦しみ続けます。 この原則は数年後、Kungfu English の基盤となりました。アジア全域で一万人以上の学習者が、現実世界で英語を使えるレベルに到達しました。多くの人が、一日わずか十分の学習で成果を出しました。自信をつけ、自然に話し始め、恐怖を克服しました。そして多くの人が初めて、「自分にもできる」と気づきました。脳科学は正しかったのです。しかし私はいつも「まだできることはある」と感じていました。 人間によるガイドは強力ですが、人間は常にそばにいることはできません。即時フィードバックを無限に与えることもできません。すべての発音の微妙なニュアンスに反応することもできません。学習者のレベルに完全に合わせ続けることも不可能です。しかし人工知能なら、それができます。 この次のステップを実現するために、私は認知科学者であり、PATOM理論という「意味に基づく新しいAIアーキテクチャ」を作り上げたジョン・ボールと協力しました。PATOM理論は、大規模言語モデルのように統計的予測で言葉を生成するのではなく、人間と同じく「意味」ベースで言語を理解します。これによって、まったく新しいものを創ることが可能になりました。Speech Genie において AI はチャットボットではありません。教師でもありません。あなたの「言語の親」です。観察し、反応し、調整し、導き、恐怖なく自然に話せるよう支えます。判断せずに修正し、リアルタイムでレベルに合わせ、暗記ではなく「獲得」が起きる環境をつくり出します。 言語習得における最大の障壁のひとつは「恥ずかしさ」です。脳が「評価されている」と感じた瞬間、学習は停止します。恐怖状態ではワーキングメモリが崩れ、聴覚処理が落ち、認知の柔軟性も失われます。多くの学習者が文法を理解しているのに話せない理由はこれです。Speech Genie が作り出す環境は、この心理的障壁を完全に取り除きます。AIアバターと対話することで、学習者は自由に試せます。間違えても問題なく、繰り返し練習し、声に出し、即時フィードバックを得ながら、発音と流暢さを自然に高めていきます。これはまさに子どもが母語を身につけるプロセスと同じです。 多くの人は「話せるようになるには何千もの単語が必要だ」と思っていますが、それは誤解です。私の研究では、日常会話の50%はわずか66語で構成されています。2,000語で80%、3,000語で98%の日常機能がカバーできます。つまり会話力の鍵は「量」ではなく「選択」です。Speech Genie は、最初から価値の高い語彙と構造を優先し、学習者が圧倒されないように設計されています。初期段階から成功体験が得られ、モチベーションが高まり、成長が加速します。 自然な学習のもう一つの要素は、「脳が言語を感覚と結びつける」ことです。画像を見たり、音を聞いたり、ジェスチャーを真似たり、感情を伴ったりすると、脳は強固な記憶ネットワークを構築します。Speech Genie は、画像・音声・口の形のアニメーション・実際の顔・ジェスチャー・リアルなシナリオを使います。これは多感覚学習です。見て、聞いて、動いて、感じながら学びます。記憶は自動化され、現実のコミュニケーションを反映した形になります。FaceFonics® の口形トレーニングでは発音が自然になりますし、没入型のシナリオでは翻訳なしで理解が進みます。これは子どもが言葉を「意味にマッピング」する方法そのものです。 多くの大人は「忙しくて学べない」と思っていますが、言語習得には長時間の勉強は不要です。脳は短く頻繁な接触を好みます。リラックスした10分の学習は、集中を強制した2時間よりも効果的です。Speech Genie はこの特性を最大限活かし、日常の隙間時間を利用して学べるように設計されています。電車の中、待ち時間、休憩時間。わずかな積み重ねが大きな成果を生みます。必要なのは意志力ではなく「継続しやすい設計」です。 多くの人は、これまで言語学習に失敗してきた理由を「自分の才能のせい」だと思っています。「語学の才能がない」「記憶力が弱い」「もう年だから」と。しかし私は何千もの学習者を見てきて、断言できます。過去にうまくいかなかったのは、あなたのせいではありません。使った方法が、脳の自然な仕組みに合っていなかっただけなのです。伝統的な方法は、記憶・反復・文法説明・間違い指摘に依存します。しかし脳はこの方法で言語を獲得しません。脳は意味・パターン認識・感情的安全性・文脈没入を通して言語を獲得します。Speech Genie はこれらの原則を中心に設計されているため、学習はスムーズで、簡単で、圧倒的に楽しくなります。 自然に学び始めると、まるで魔法のようなことが起こります。翻訳なしで理解できる瞬間が訪れ、言葉が自然に口に浮かび、文が自動的に組み立てられます。母語からの変換がなくなり、その言語で「考える」ようになります。自信が不安を置き換え、流暢さが恐れを追い出します。学びは負担ではなく喜びになります。Genie と関わるほど、脳はその言語に合わせて再構築されていきます。これこそが神経可塑性であり、学習者が経験できる最も美しい変化のひとつです。 Speech Genie の背後にある技術は、本当に画期的です。数十年にわたる脳科学・認知心理学・加速学習の研究と、意味ベースのAIアーキテクチャが融合しています。スマートフォン、タブレット、デスクトップ、さらには大型画面でも動作し、あらゆる場所の学習者が利用できます。まず英語と中国語を提供し、続いて日本語など他の言語にも拡大していきます。システムは学習者のレベルに応じて進化し、常に「ちょうどよい負荷」を保つよう設計されています。 私は長年にわたり、多くの人が言語によって人生を変えていく姿を見てきました。50代のホテルスタッフが流暢な英語を手に入れた例もあります。内気な10代が自信を取り戻した例もあります。ビジネスの新しい市場に進出した人もいます。家族間の言語の壁が消え、深い絆を取り戻した人もいます。これらの物語こそ、私がこの仕事を続ける理由です。言語は扉を開き、視野を広げ、自信を育て、人をつなげます。そして今、Speech Genie のようなツールによって、その道はこれまで以上に手の届くものになりました。 私たちは Speech Genie を Kickstarter を通じてローンチします。なぜなら、初期コミュニティと共にこのムーブメントを育てたいからです。Kickstarter は、学習者自身がプロジェクトに関わり、早期アクセスを得て、フィードバックを提供し、開発の裏側を見ることを可能にします。すでに多くの人が VIP リストに登録しており、「言語習得はもっと簡単で、もっと速く、もっと人間的であるべきだ」と信じる仲間が集まっています。早期登録者は限定アクセス、特別価格、ベータ参加の機会、そしてプラットフォームの未来を形作る役割を得ることができます。 もしあなたがこれを読んでいるなら、たった一つの核心メッセージを受け取ってほしいと思います。「あなたにも、新しい言語を獲得できる」ということです。誰でも、どんな年齢でも、どんな状況でも可能です。特別な才能も、完璧な記憶力も、長い勉強時間も必要ありません。必要なのは「正しい環境」「正しい方法」「正しいサポート」です。Speech Genie…

John Ball
ジョン・ボールは認知科学者、AIシステムアーキテクトであり、Language Parent社の創業者兼CTOです。彼はSpeech Genieの中核をなす認知AIの開発に長年を費やしてきました。これは大規模言語モデル(LLM)ではなく、全く異なるものです。人間が言語を理解するのと同じ方法で、機械が言語を理解することを可能にします。
ジョンは、機械が人間の脳のように言語を処理することを可能にする、脳科学に基づいた自然言語理解(NLU)モデルであるPatom Theoryの提唱者です。
彼の言語理解へのアプローチは、統計モデルに依存するのではなく、認知科学に基づいたパターンベースの推論を用います。彼のシステムは9つの言語でテストされており、確率ではなく意味に基づいた、真の対話型AIインタラクションを実現します。
ジョンはキャリアを通じてIT業界に従事し、IBM、CSC、Telstraといった世界的な大企業で20年以上にわたり、シニア技術職やリーダーシップ職を歴任しました。
シドニー大学でコンピュータサイエンスと純粋数学の理学士号を、UNSWで認知科学の修士号を、マッコーリー経営大学院でMBAを取得しています。また、『How to Solve AI with Our Brain』(2024年)の著者であり、認知AIに関する国際的な学術会議で頻繁に講演を行っています。
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AIに欠けているもの – パート1
BySource Author手に脳を持ち、ロボットが人間の模倣に役立つ「文脈的意味」の使用について熟考しています。しかし、私たちはどのように意味を保存するのでしょうか? 写真提供:julien Tromeur on Unsplash 背景 1930年代、アメリカでの行動主義への注目は、言語学の世界を記号の科学(記号論)から、おそらく紀元前7世紀に生きた歴史上の偉大な科学者の一人であるPāṇiniに沿ったものに変えました。レナード・ブルームフィールドによるパーニニの言語モデルの使用は、1957年に出版された影響力のあるチョムスキーのモノグラフSyntactic Structuresのように、言語学が意味を除外することにつながりました。 私が提案する記号論への回帰は、ロバート・D・ヴァン・ヴァリン・ジュニアの非常に影響力のある研究の副作用です。彼の過去40年以上にわたる役割と参照文法(RRG)の開発は、言語の単語やフレーズ(形態構文)と文脈におけるそれらの意味(文脈的意味)を明確に区別しています。RRGは、世界の多様な言語を、形態構文から意味へ、そして単一のアルゴリズムを使用して戻る階層化されたモデルとして見ています。 AIが人間を模倣するためには、今日の能力よりもはるかに多くの能力が必要です。例えば、基本的な動物の脳の能力である単純な階層モデルや、意味が必要です! 今すぐ購読 意味の使用は次世代AIを開始します 1956年、ジョン・マッカーシーやマービン・ミンスキーを含む先見の明のある人々は、人間が行うことをどのように模倣するかに焦点を当て始めました。彼らは彼らの新しい分野を「人工知能」と呼びました。今日、私たちはそれをAIと呼んでいます。しかし、人間が知性と呼ぶものを模倣する機械の探求は、期待外れの結果で続いています。 ジェッツン家のロボットメイドで家政婦のロージーの兆候はありませんでした。また、2001年宇宙の旅からのハルの兆候もありませんでした。ハルは少し無作法だったので、おそらくそれはOKです。 何が間違っていたのでしょうか? 時間はすぐに過ぎますが、科学は一度に一つの葬式を進めます。それはマックス・プランクによって作られた概念であり、彼は知っているでしょう! 私たちは真のAIを作成しますが、まず古いアイデアを取り除き、科学的方法を取り入れる必要があります。 今日の記事では、次世代AIの私の青写真について考察します。それは、1956年のそれらの先見の明のある人々が応援するであろうものであり、コンピュータに関する彼らの専門知識と仮定の一部が除外されることを意味するにもかかわらずです。 コンピューティングは間違ったモデルです 今日のAIの制限について考えるとき、デジタルコンピュータの弱点との類似点を見ないわけにはいきません。コンピュータのデータは、多くの場合、紙の上にエミュレートされます。データ要素のボックスをいくつか描き、ボックスに数字または文字を書き込みます。数字または文字は、今日のコンピュータで実行される多くの形式のバイナリエンコーディングの1つです。次に、ボックスを操作したい場合は、情報理論を使用して、コンテンツを他の場所に正確にコピーします。 脳にとって、これは異質な概念です。脳は比較的速度の遅い機械であり、その要素であるニューロンは数ミリ秒で活性化します。それは100ステップルールにつながります。これは、複雑なイベントに対する私たちの反応時間がニューロンの100回の連続した活性化のみを可能にするという不可解な提案です。 視覚、聴覚、その他の感覚要素を持つ複雑なシーンを認識し、何らかの推論またはプログラムを使用して、アクションを実行することを決定し、多数の筋肉の活性化で必要な動きを開始する必要があるプログラムを作成することを想像してみてください。このプログラムは100の連続したステップを超えてはなりません! 並列処理に対する現在の熱狂は、グラフィカルプロセッシングユニット(GPU)を使用した代替アプローチですが、コンピュータは少なくとも私たちの脳よりも数百万倍速い速度で開始し、そのモデルの結果は依然として人間の能力に及ばない。 並列処理は100ステップルールを受け入れますが、脳はどのようにそれを実装するのでしょうか? パトム理論は、脳が行うことを理解するために、2000年代初頭に私が推進した脳機能のモデルです。 コンピュータとは異なり、脳は多数の感覚入力から始まります。目では、数百万の信号が受信した光と色を示します。耳では、信号は受信した音の周波数範囲と、バランスのための重力に対する頭の位置を示します。私たちは世界と私たちの位置を理解するのに役立つ多くのセンサーを持っています! 情報を保持して送信するためにデータを保存するのではなく、脳は最初に一致した場所にのみ情報を保存し、階層システムを使用して、パターンが双方向に結合するように見えます。理論的には、直接分析によって視覚入力から部屋いっぱいの人々を認識できますが、それは多くの処理です!私たちの脳は部屋の画像で人々を見つけるためにどこから始めますか? 100ステップルールを満たすためのパトム理論の原則は、センサーが接続するエッジでパターンを照合し、それらを一意に結合することです。一意の形式は検索の必要性を排除します。なぜなら、何かのコピーが1つだけ保存されるからです。大きなパターンは、発見されたときに分解された組み合わせに洗練され、元のパターンに結合するさらに小さなパターンのセットをサポートします。 パターンが領域間で構成されると、双方向リンクがリンクされたセットの概念を組み立てます。完全なパターンは、感覚に保存された以前のパターンのコレクションとして組み立てられます – 逆リンクを使用します。リンクされたセットまたは単にリンクセットは、原子パターンを物理的に接続します。したがって、脳損傷の影響は、接続リンク(白質)の喪失とパターンストレージ(灰白質)の間で微妙に異なります。領域は、パトム理論の中心的な要素であり、個々のニューロンではなく、通常、冗長性を提供するリンクセットに多くの領域があります。 図1.人間の脳の簡略化された図。異なる領域が、視覚、書かれた単語の認識、音声の音、言語の意味の理解、および音声生成に関与しています。パトム理論は、これらの領域がどのように相互作用し、実行するかを説明しています。 パターンはシーケンスとセットです。運動制御は、動物のスムーズな動きを容易にするために、多数の筋肉が活性化され、同時に非活性化されるシーケンスとして、このモデルを示しています。 これらのパターンは、脳領域の解剖学に見られるように、双方向です。これは、初期パターンが学習され、エッジパターンが結合して多感覚パターンを形成するため、ボトムアップで保存されることを意味します。双方向の性質により、これらのパターンはトップダウンでもあり、パターンの断片が何が見えるかと同様に予想されるものと一致することを可能にします。例えば、ヒョウの尾は、認識された場合、ヒョウの完全なパターンと一致し、視覚システムに貴重な生存上の利点をもたらします。 このモデルの脳領域はすべて同様です。感覚からのパターンは領域で認識されます。同様に、このモデルは筋肉の制御にも同様に機能すると提案されています。なぜなら、動きには、バランス、固有受容、および有効性をサポートするその他の機能を含む感覚入力とともに、シーケンスで多数の筋肉の協調が必要だからです。 要約すると、脳は理論的にはパトム理論で複雑なパターンを保存できますが、エンコーディングに基づく既存の計算モデルを作成するという概念は効果的ではありませんでした。さらに悪いことに、エンコーディングは脳機能と一致していないようです。脳には明らかな情報のエンコーディングはありません。パトム理論は、もっともらしい代替手段を提供します。 意味とは何ですか? 脳では、意味はパターンとの可能な、既知の組み合わせのセットの認識です。進化の初期の動物は、捕食者からの逃避と獲物の追跡を選択するために、状況の意味を使用します。そのような行動は、感覚と運動制御の複雑な組み合わせです。 人間では、記号の科学である記号論は、初期の動物におけるこの基本的な意味の使用を改善することを可能にします。 知識対意味…
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What Can AI Truly Understand? – PATOM理論と言語が本当に「意味する」もの
ByJohn Ball私は人生のほとんどをひとつの問いに取りつかれたように生きてきました。人間はどうやって言語を理解しているのか。単に聞こえた言葉を繰り返すことでもなく、表面的なパターンを見分けることでもなく、どのようにして言葉を現実世界の意味と結びつけているのか。この根源的な問いがずっと私の中心にあり続けました。専門家に同じ質問を投げかければ十人いれば十二通りの答えが返ってきてもおかしくありません。言語理解とは何か。それを定義しようとするだけで研究者の足元さえ揺らぐほど曖昧で複雑なテーマなのです。 しかし私たち人間にとって理解とはもっと単純です。言葉が意味として心に落ちるその瞬間のことです。意味とは予測するものではなく体験として立ち上がるものです。 人工知能という言葉がバズワードになるよりずっと前から私は記憶の構造や認知のパターン、人間の脳のアーキテクチャについて研究を続けてきました。神経科学、発達心理学、言語学、論理学、数学。そういった分野を横断しながら機械は言語の意味をどのように理解しうるのかという問いを追い続けていたのです。大企業で開発チームを率い複雑なシステムを構築しながらも心の奥には常にこのテーマがありました。 長年の研究の末に私がたどり着いた結論はAI研究者の多くが快く受け入れないものでした。人間の言語能力は統計では説明できないという事実です。ビッグデータに依存しているわけでも次に来る単語を確率的に予測しているわけでもありません。子どもは確率計算などしませんし膨大な文章を読むこともありません。数千の発話を聞き音と意味の対応関係を見つけ脳のパターン構造を使って一般化するだけで母語を獲得していきます。 この観察が私をPATOM理論、Pattern-Oriented Theory of Mindの構築へ導きました。PATOMはニューラルネットワークでもベイズ推論でも統計的なトランスフォーマーでもありません。人間の記憶がどのようにパターンを形成し保存し圧縮し再利用するのかという生物学的仕組みをモデル化した認知アーキテクチャです。パターンが層のように積み重なり意味のネットワークを作り柔軟で創造的な理解力を生み出します。 PATOMを初めてコンピュータ上に実装し、それまで一度も見たことのない文を理解し応答する姿を見た時、私はひとつの境界を越えたと感じました。それは確率ではなく認知によって言語が処理された瞬間でした。言葉から意味への直接的なマッピングが成立した瞬間でした。正しく設計されたパターン理解こそが本物の知能を生み出すと確信しました。 当時AIの世界はより大規模により多くのデータをより多くの計算資源をという方向にひたすら進んでいました。しかし私は繰り返し主張しました。大きさは賢さではないと。オウムは人間の言葉を完璧に模倣できますが意味を理解しているわけではありません。子どもはそれほど多くの言語に触れていなくても「ボール取って」と言われれば正確に意味を理解します。理解の本質はパターンの接地、現実経験との結びつきにあります。接地がなければどれほど流暢に文章を生成できてもそれは理解ではありません。 私は何年にもわたり論文を書き講演を行い多言語を同じ内部パターンで処理できる認知モデルを示しました。英語、中国語、アラビア語、韓国語。どれだけ表現体系が異なっても内部の記憶構造は共通の仕組みで動きます。予測と言語理解の違いを示し脳に近い形で意味が成長し圧縮される様子を説明しました。しかしひとつ欠けていたものがありました。エンジンは完成したのに実社会でその力を発揮する乗り物がなかったのです。 その欠けていたピースを埋めたのがクリス・ロンズデールとの出会いでした。彼は私とは違う角度から同じ問題に挑んでいました。私が機械はどう理解するかを追っていたのに対し彼は人間の脳はどう自然に言語を習得するのかを探究していました。彼の話を聞いた瞬間私は気づきました。彼は私が理論的に構築してきた仕組みを人間の学習環境として実践的に説明していたのです。 意味を中心にした環境、安全で感情的負荷の少ない状態、マルチセンサー入力による深い記憶形成、自然に成長する理解のパターン。私たちは同じコインの両面を見ていました。 クリスは言いました。次の時代の脳ベース言語学習システムを作りたい。学習者にリアルタイムで応答しレベルに合わせて自然に会話を成立させ間違いを恐れず練習できる環境が必要だと。その瞬間私は認知AIが果たすべき役割を理解しました。AIは人間の意図を理解し意味を読み取り自然な方向へ導く認知の橋となるべきなのです。 こうしてSpeech Genieの基盤が生まれました。 Speech Genieはチャットボットではありません。キャラクターをかぶせたLLMでもありません。世界で初めて実用レベルで実装された認知人工知能による言語習得システムです。 Speech GenieのAIは統計的な予測で次の単語を選びません。学習者が何を伝えようとしているのかを理解します。発話のパターンをとらえ文脈を読み取り学習者が処理できるレベルに応じて応答します。母語を学ぶ子どものように新しい言語の意味パターンを脳内に形成できるよう導きます。 多くのAIは流暢に話せるものの自分が何を言っているか理解していないという問題があります。Speech Genieの認知AIは違います。語の関係を理解し意図を推測し学習者が言おうとしている方向へ自然に調整します。間違えても恥ずかしくありません。AIは判断せず理解し学習者に寄り添い自然に導きます。まるで親が子どもの言葉の意味を読み取り自然に正しい表現へ導くように。 人間の脳は言語を扱うとき驚くべき能力を発揮します。無限の表現を丸暗記するのではなくパターンとして圧縮し再利用し限られたデータから無限の生成力を生み出します。PATOM理論はこの仕組みそのものをモデル化しています。そのためSpeech Genieは巨大なデータを必要としません。構造化されたパターンにより学習し適応し創造します。軽量で効率的で安全性も高いのです。意味に基づく理解なのでランダムな幻覚も起きません。 クリスの脳ベース学習と私の認知AI研究が融合したとき最後のピースがはまったような感覚がありました。人間はリラックスした状態で理解可能な入力を聴きマルチセンサーの刺激を通じて自然に言語を習得します。機械は意味を理解し意図に基づいて学習の方向を示します。この相互作用が直感的で自然で安全な学習環境を生み出します。 大人の学習者が言語習得で最もつまずく理由は恐れです。間違える恐れ恥をかく恐れ発音を指摘される不安。これらは脳の柔軟性を奪い新しいパターンの形成を阻害します。しかしSpeech Genieの中ではその恐れが消えます。AIは判断せず理解し文脈に合わせて優しく導くからです。 Speech Genieが返すフィードバックは統計ではなく認知に基づきます。「多くの人が次にこう言いがちだから」ではなく「あなたの意図はこうだと思います、合っていますか」という姿勢から始まります。情報と知能の違い模倣と言語理解の違いはここに現れます。 このプロジェクトを進めるほど私は繰り返し思います。これはAIの世界で初めて意味ベースのモデルを人間の学習に適用する試みだということです。人に賢く見せるためではなく人自身の知性を育てるためのAI。知識ではなく理解を育むためのAI。認知パートナーとして人とともに理解を構築するAIです。 言語は人間にとって世界を広げる最も強力な道具です。新しい言語を習得すれば新しい機会、新しい文化、新しい関係が広がります。言語の力は使うほど豊かになります。Speech Genieはこの成長を自然にそして劇的に加速します。人間の学び方と機械の理解の仕方が初めて本当の意味で溶け合うからです。 なぜ今この技術を世に出すのかと聞かれれば答えは明らかです。準備が整ったからです。認知AIの基盤は完成し意味理解のエンジンは安定しクリスの研究が最適な環境を作りました。私たちは単に言語を教えるだけではなく学びそのものの概念を変えるシステムを作っているのです。 Speech Genieは認知AIの終わりではありません。これは始まりです。機械がデータを吐き出す存在ではなく人間の理解を深める認知のパートナーとなる未来。その第一歩がここから始まります。 この旅に参加するということは単に言語を学ぶのではなく意味を中心に据えた新しい知能観の誕生に立ち会うことです。予測ではなく意味、模倣ではなく理解、相関ではなく認知。Speech Genieは言語を通じてあなた自身の知性を高めるためのツールです。 言語は理解への扉であり理解は知能の基盤であり知能とは意味のパターンから生まれます。Speech Genieはそのパターンをあなたの中に育てていきます。 –…
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