人工知能がベトナム語の世界に進出

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人工知能は人間が言語を学ぶのに役立つだけでなく、システムがより優れた言語知能をサポートするのにも役立ちます。

AIを組み合わせてベトナム語を「教える」

ベトナムの外国直接投資（FDI）企業のリーダーは、ベトナム語を早く習得し、一般的な文書の内容の90%を読めるようにしたいと考えています。問題は、彼は忙しすぎて、勉強に使える時間が 1 時間（毎日 12 時から 13 時まで）しかないことです。では、外国語を素早く習得できるようにするには、言語学習ソフトウェアにテクノロジーをどのように適用すればよいのでしょうか?

上記は、ホーチミン市ベトナム国家大学理科大学計算言語学センター所長のディン・ディエン准教授に提起された、FDI企業のリーダーシップポジションに関する問題です。

機械翻訳、批判言語学、外国人へのベトナム語教育における人工知能 (AI) の応用に関する多くの科学的研究テーマと国際的な出版物を持つディエン准教授は、言語学の問題を解決するには AI の応用が不可欠であると考えています。

具体的には、あらゆる言語を学ぶ際の第一歩は、その言語の音を教えることです。ここでの障壁は、ベトナム語には声調とリズムがあるため、英語、フランス語などの声調のない言語の学習者にベトナム語を教えるのは非常に難しいということです。たとえば、「もう寝ますか？」と尋ねる代わりに、すると学習者は「もうバカなの？」と言うでしょう。なぜなら彼らは音調を区別できないからです。発音するときにゲームをどこに置くか、どのような口の形にするか、正しい発音と間違った発音の違いは何かなどを教える必要があります。

現在、外国語教育におけるAIアプリケーションソフトウェアは、歯磨きの口の形をシミュレートし、学習者が真似できるように音を再生することができます。次に、学習者は音を再生し、それをソフトウェアに録音し、テクノロジーを使用して学習者の発音をソフトウェアの標準発音と比較し、発音を迅速に改善します。上記のすべてのステップには AI アプリケーションが必要です。

もう一つの例として、故ホアン・ペー教授が編集したベトナム語研究所のベトナム語辞典によると、ベトナム語の本来の語彙は約34,000語あるそうです。計算によれば、機械が一般的なベトナム語のテキストの約90％を読めるようにするには、約10％の単語、つまり3,400語の応用情報を機械に教える必要があることがわかった。このデータテーブルを取得するために、ディエン准教授は AI を使用してベトナム語コーパスの語彙システムにラベルを付ける必要がありました。

AIは教育分野における教育と学習の方法を変えたと言えます。実際、教育と学習のプロセスをより迅速かつ効果的にサポートするために、多くの人工知能アプリケーションが生まれています。

上記のコンピューターサイエンスと言語学を組み合わせた興味深い話は、AI をトレーニングして実際に適用するプロセスが非常に必要であるが、簡単ではないことを示しています。データは複数の識別子のレイヤーに分割する必要があり、各レイヤーでは異なる特定の識別子を持つ各変数を処理する必要があります。

機械が言語を学習すると...

人工知能は人間が言語を学ぶのに役立つだけでなく、システムがより優れた言語知能をサポートするのにも役立ちます。機械は毎日トレーニングされ、改善されています。

ディエン准教授のストーリーと同様に、以下はインテリジェントアシスタントが人間の言語を理解するもう 1 つの鮮明な例です。

これは、さまざまな地域のアクセントの音声を適切に認識できるように、車に搭載するベトナム語の音声アシスタント Kiki を研究開発するプロセスです。コンピュータサイエンスにおいて、音声認識は人工知能 (AI) の重要な分野であり、人間の音声をコンピュータアプリケーションが理解しやすい形式に変換します。この技術は機械と人間の相互作用の架け橋となります。音声アシスタントは世界中で欠かせないアプリケーションとなっています。最も人気のあるものには、Apple の Siri、Google Assistant、Amazon Alexa、ベトナムの Kiki などがあります。

Kiki の最初のコードを書いた Nguyen Hoang Khanh Duy 氏は、音声を認識してユーザーに正しく応答できるほど賢い AI モデルをトレーニングするには、言語データが重要な役割を果たすと述べています。

たとえば、ベトナムの車内アシスタントKikiのユーザーにとって非常に重要な機能はナビゲーションです。そのため、製品開発チームは、ユーザーのコマンドを「スムーズに」サポートするためのデータと語彙を準備する必要があります。データ収集とモデルのトレーニングを経て、後のバージョンの音声認識品質指標はオリジナルと比較して 40% 向上しました。

車内での音声認識は、ナビゲーションや位置情報の問題だけでなく、他の多くの問題にも関係します。

たとえば、車内で Kiki を使用する場合、エンジン、風、道路上の交通設備からの騒音も非常に大きくなり、車内での Kiki の音声認識の品質に直接影響を及ぼします。そのため、Kiki チームは、できるだけ現実に合うように、ノイズの多い状況で話すことでデータを強化して、ノイズの多い状況を解決する必要がありました。

さらに、自己教師学習などの世界の新しい技術を活用して、Kiki はラベルのないデータからでも「学習」し、モデルをさらに改善しようとしています。このベトナムの音声アシスタントの安定性は、継続的なトレーニングと製品のアップグレードによって向上しています。

明らかに、テクノロジーの進歩は毎日、毎時間起こっています。 2022 年後半に開始された ChatGPT は、ビッグデータがどのように機能するかという疑問に部分的に答えます。テクノロジーは、特に教育や言語といった、これまでは人間に大きく依存していた分野において、生活の中心に「踏み込んで」きています。上記の具体的な例が示すように、AI は私たちの学び方、働き方、生活の仕方などを再定義します。

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