ユーザーが問いかけた質問に対してほぼ的確な答えを生成できる対話型AI、ChatGPTが話題だ。人間の使うことばとは何が違うのか。どう使いこなせばいいのか。オノマトペや「記号接地」をキーワードに、今井むつみ慶應義塾大学教授が語る。 （『中央公論』2023年7月号より抜粋） 赤ちゃんに易しく外国人に難しいことば ──子どもはことばをいかに覚えるのかを研究する今井さんですが、今回はAIの言語学習との比較などを通して、両者の違いについて伺います。まず、最新刊『言語の本質』では、日本語を話す人はオノマトペを言語習得の足場とするとのことでしたが、どういうことなのでしょうか。 英語は日本語のようにオノマトペが体系化されていませんが、だからといって英語が音と意味のつながりが薄い言語というわけではありません。英語には音の感触が織り込まれた動詞が多いんです。例えばtickle（くすぐる）。語感に日本語でいう「

帰納法とは、ルールと観察事項から結論を導き出すのではなく、観察されるいくつかの事象の共通点に着目し、ルールあるいは無理なく言えそうな結論を導き出す論理展開。 例えば、「東京都民の平均収入は高い」「神奈川県民の平均収入は高い」「大阪府民の平均収入は高い」という観察事項から、「大都市圏の住民の平均収入は高い」というルール（一般論）が導かれる。また、「C社の技術資産はすばらしい」「C社の株価は非常に割安だ」「C社の創業社長は跡継ぎもなく、引退したがっている」という観察事項からは、「C社は買収・合併のターゲットになるだろう」という結論が導かれる。 演繹法とは逆の流れの思考方法が、帰納法になる。 また、帰納法から導き出される結論は、1つとは限らない。三段論法で、必然的に結論が出る演繹法とは異なり、帰納法で有意な結論を出すにはある程度の知識や想像力が必要とされる。

演繹法とは、三段論法とも言われるもので、「ルール」（または一般論）と「観察事項」の2つの情報を関連付け、そこから結論を必然的に導き出す思考法。演繹的論理展開とも呼ぶ。 例を挙げよう。 「個人情報の保護に対する世間の目が厳しくなっている」・・・一般論 「A社は業務の特徴として、さまざまな個人情報を取り扱う」・・・観察事項 →「A社は個人情報の保護に力を入れなくてはならない」・・・導き出される結論 「メリットがデメリットを上回る場合、プロジェクトを実行する」・・・ルール 「投資案件Bは、メリットがデメリットを圧倒的に上回る」・・・観察事項 →「投資案件Bを実施すべきだ」・・・導き出される結論 このように、演繹法は、既に知っている情報を新しい情報を組み合わせて結論を出すという、最も自然な思考方法だ。 演繹的論理展開は、包含関係で考えるとわかりやすい場合も多い。例えば、以下の有名な三段論法は、下図

Red Hat Linuxの開発者であるリチャード・M・W・ジョーンズ氏が、Linux v6.4の起動時にハングアップするバグがあることに気づき、Linuxを29万2612回も再起動するテストを行ったそうです。 I booted Linux 292,612 times | Richard WM Jones https://rwmj.wordpress.com/2023/06/14/i-booted-linux-292612-times/ Dev Boots Linux 292,612 Times to Find Intel, AMD Kernel Bug | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/news/dev-boots-linux-292612-times-for-1-in-1000-kernel-bug ジョーンズ氏が起動時のハング