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。
– John Ball
