英語フレーズ・例文暗記総合スレ [転載禁止]©2ch.net
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なかったので立てました 暗記法などについてもどうぞ 大学受験参考書のduo、700選などについても 俺、男だけど、 しゃぶるのは太いほうがいい。 でも、入れてもらうのは長いほうがいい。 私(ザキシマ結子)小学4〜今まで実父にイタズラされています…。 お風呂に一緒に入っている時に、あそこに入れたりなめられたり。 中1になった時に事実を話たんですが…母は…あんたのことが可愛いかったのよって 父を許しました母は結局 父の味方… 父=嶋●慎太郎は結子の体を貪るように犯します。 兄(嶋崎亮●(東京電機大学中学校評判万引少年)は小人病どちび 私ザキシマ一家の顔はGoogle検索『稲城市立向陽台小学校評判Y子』 >>41 ,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60 ∧_∧ (´・ω・`) n  ̄ .. \ ( E) フ ア.フ.ィ /ヽ ヽ_// >>61 ,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80 ∧_∧ (´・ω・`) n  ̄ .. \ ( E) フ ア.フ.ィ /ヽ ヽ_// >>81 .82.83.84.85.86.87.88.89.90.91.92.93.94.95.96.97.98.99. >>81 .82.83.84.85.86.87.88.89.90.91.92.93.94.95.96.97.98.99 >>,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100 >>81 ,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100 >>101 ,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130,131,132 >>133 ,134,135,136,136,137,138,139,140,141,142,143,144,145,146,147,148,149 >>150 ,151,152,153,154,155,156,157,158,159,160, >>150 ,151,152,153,154,155,156,157,158,159,160,161,162,163,164,165,166,167,168,169,170,171,172,173,174,175,176,177,178,179,180,181,182,183,184,185,186,187,188,189,190,191,192,193,194,195,196,197,198,199 >>800 ,801,802,803,804,805,806,807,808,809,810,811,812,813,814,815,816,817,818,819,820,821,822,823,824,825,826,827,828,829,830,831,832,833,834,835,836,837,838,839,840,841,842,843,844,845,846,847,848,849,850, >>851 ,852,853,854,855,856,857,858,859,860,861,862,863,864,865,866,867,868,869,870,871,872,873,874,875,876,877,878,879,880,881,882,883,884,885,886,887,888,889,890,891,892,893,894,895,895,896,897,898,899,900 >>901 .902.903.904.905.906.907.908.909.910.911.912.913.914.915.916.917.918.919.920. >>901 .902.903.904.905.906.907.908.909.910.911.912.913.914.915.916.917.918.919.920. >>901 .902.903.904.905.906.907.908.909.910.911.912.913.914.915.916.917.918.919.920. >>901 .902.903.904.905.906.907.908.909.910.911.912.913.914.915.916.917.918.919.920 >>901 .902.903.904.905.906.907.908.909.910.911.912.913.914.915.916.917.918.919.920. >>900 ,901,902,903,904,905,906,907,908,909,910,911,912,913,914,915,916,917,918,919,920 フォレストの暗唱文例集と音声がダウンロードできる。475文。 文法項目別に並んでて、各文はごく簡単なもの。 音声ファイルは英語のみ、英-日、日-英-英の3種類ある。 総合英語 Forest フォレスト[7th edition] http://www.kirihara.co.jp/tabid/113/pdid/10104500/Default.aspx 人工知能から学ぶ「英語学習法」 茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。 今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、 「人工知能から学ぶ英語学習法」である。 すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、 囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に 追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。 しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。 そこには、何のマジックもない。 一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい 学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。 たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、 達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。 人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。 人工知能の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。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。 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。 そう、まるで、「人工知能」のように。 私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、 時代は変わった。 人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。 敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。 >伸びないのは英語の勉強をするのは知識をえて賢くなるためじゃなくて >英語に慣れることだから 英語に慣れることではない。 英語は反復練習のディープラーニングだ。 以下の英文を読めば、読解力が付きます。 I am out of work, but I am reluctant to work hard. Hence I have no choice but to evade working hard. For the life of me, I am in a state of melancholy. I am almost the defeated remnant. >伸びないのは英語の勉強をするのは知識をえて賢くなるためじゃなくて >英語に慣れることだから 英語に慣れることではない。 英語は反復練習のディープラーニングだ。 グーグルの発表により桜井の理論が正しいことが証明された 2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが 囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。 自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を 開発したと発表し、世界を驚かせました。 1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした 手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。 AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接 学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。 プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。 このAlphaGoに囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより どの手を打つべきかを判断します。 囲碁の事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し プレーすることで 勝つ方法を学習するのです。 言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。 常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。 しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。 英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。 子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。 言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。 フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、 自己学習により、自ら能力を向上させることができます。 人工知能から学ぶ「英語学習法」 茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。 今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、 「人工知能から学ぶ英語学習法」である。 すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、 囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に 追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。 しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。 そこには、何のマジックもない。 一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい 学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。 たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、 達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。 人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。 人工知能の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。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。 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。 そう、まるで、「人工知能」のように。 私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、 時代は変わった。 人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。 敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。 >桜井恵三は 典型的なしくじり先生だから グーグルの発表により桜井の理論が正しいことが証明された 2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが 囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。 自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を 開発したと発表し、世界を驚かせました。 1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした 手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。 AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接 学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。 プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。 このAlphaGoに囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより どの手を打つべきかを判断します。 囲碁の事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し プレーすることで 勝つ方法を学習するのです。 言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。 常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。 しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。 英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。 子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。 言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。 フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、 自己学習により、自ら能力を向上させることができます。 >10年前、たしか「来年から音のストリームの商用サイトを立ち上げる」から 音のストリームだけでは不十分だ。 グーグルがディープラーニングを使いチャンピオンを負かしたAlphaGoを成功させた。 そしてスマホやタブレットを使う教材もそろった。 だからいよいよ出番が来た。 もう去年の末には全国区のデビューは果たしている。 https://www.makuake.com/project/deeplearning/ >「特徴を学べ」といっているのに >「特徴は暗黙知だ」とは、矛盾してるだろう 自転車に乗る場合にバランスのとり方は試行錯誤で特徴を少しずつ学習している。 しかし、自転車に乗れてもその特徴を説明することはできない。 人間の脳は言葉でできないけど、自分でできることはたくさんある。 英語学習も文法のような形式知を覚えるのではなく、暗黙知を学習するのだ。 バカニートは学習意欲がないから、形式知も暗黙知も全部学習不能だ。「 >Baidoの音声認識のDeep Speechはもちろんディープラーニングだが、 >音声を直接テキストに変換する。 >そのような音素列、音素辞書を使っていない。 英語ネイティブは日本人のLとRの混同した英語を問題なく聞き取る。 ネイティブも音素列、音素辞書を使っていないは明白だ。 >俺たちがRと呼ぶ音素を音素の定義や、それに類するものを一切つかわずに >定義して、発音方法を記述せよ お前らのいうその音素はいくつあるのだ? ウダは30音、松沢は43音、英語の44音学派は44音 音声学の牧野は45音、遠藤は51音だと言っている。 音素で教えているのは全部詐欺だ。 音素数さえも特定でないのに、バカニートは音素を信じるこの基地外。 何度言ってもわからん、アホニート。 >俺たちがRと呼ぶ音素を音素の定義や、それに類するものを一切つかわずに >定義して、発音方法を記述せよ 世界的な権威のある”Linguistics”には次に記述がある。 その音声を科学的に分析すれば連続的に変化する音のストリームに過ぎない。 世界的に有名な言語学の本”Linguistics”には次のように説明されている。 この本の中で音声を、continuous streams of soundと表現している。 日本語にすれば連続的な音のストリームとでも訳せる。 >英検1級合格者数&TOEIC900over者数、日本一 >10人に一人はNCCの生徒 英語は文法のような形式知の習得ではない。 英語は暗黙知の習得であり、 詰め込みではなく、ディープラーニングが基本だ。 >桜井って結局、何事においても具体的な方法論を何一つ持ってないんだなw 英語を話すのは暗黙知を学習(ディープラーニング)することだ。 英語の音のストリームのパターンで学習、認識しているが、 脳はそれができるけど、暗黙知であり 文字で具体的に記述することはできない。 キマリキンタマ。 ハーイ!!!!! >音のストリーム理論を定義することすらできないバカが何言ってるんだw 脳は暗黙知を暗黙知のままディープラーニングするのだ。 その暗黙知を定義しろと要求する、バカニート。 お前は歩く方法の説明はできるのか? お前は歩くことができても、その説明ができないだろう。 あるくことは暗黙知だからだ。 今年になってグーグルはディープラーニングは効果的な学習方法だと認めた。 そして茂木はそのディープラーニングは英語学習にも効果的だと主張している。 ”グーグルの発表により桜井の理論が正しいことが証明された ” 2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが 囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。 自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を 開発したと発表し、世界を驚かせました。 1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした 手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。 AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接 学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。 プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。 このAlphaGoに囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより どの手を打つべきかを判断します。 囲碁の事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し プレーすることで 勝つ方法を学習するのです。 言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。 常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。 しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。 英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。 子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。 言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。 フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、 自己学習により、自ら能力を向上させることができます。 >誰がGoogle や 茂木氏との同一性を客観的に証明したんだ? 常識的にGoogle や 茂木氏と同一と断定できる。 どんな客観性に欠けるというのだ。 妬みや羨望や嫉妬でものをいうな、アホニート。 >つまり人間の脳の強化学習を人工知能が真似たものだ。 ディープラーニングとは: 武田:まずは人間がある程度の答えを出しておいて判断の特徴を学ばせる。 なんというか、人間の暗黙知のようなものを使う。 今までの人工知能ではそこを形式化したうえで組み込んだりする必要があった。 今後は暗黙知を暗黙知のまま使えるわけで、そういったところは今までとまったく違う。 >リアルバカニート、インチキ野郎 桜井恵三の戯言と低脳ぶりを心ゆくまで御堪能下さい。 本格的なディープラーニング社の宣伝の前に それを察知して、遂にバカニートがギブアップ。 やっとバカニートの行為がディープラーニング社の宣伝になると 自覚できたようだ。 ディープラーニングの時代に音素を持ちだす、時代錯誤。 学習意欲ないから、学校で教えた間違いを直そうともしない。 そして10年、ずっと、訂正もせずに、考えもせずに、書き続ける、大馬鹿。 72才のディープラーニング社のジジイを叩くのは1000年早。 >桜井恵三による似非科学漫談 >「お笑い!オレのストリーム」 >「お笑い!オレの最適性理論」 >「お笑い!オレの自動化」 >「お笑い!オレのディープラーニング」 >は演目名こそ異なりますが看板を書換えただけですので >内容は同一のコピペで構成されております。 英語(言語)の音声は音のストリーム、そして音のストリームを 最適化して自動化するのがディープラーニング(深層強化学習)だ。 2016年にグーグルがディープラーニングの効果をAlphaGo で証明した。 そしたらバカニートが叩く事をギブアップした。 >内容は同一のコピペで構成されております。 >2016年にグーグルがディープラーニングの効果をAlphaGo で証明した。 >そしたらバカニートが叩く事をギブアップした。 音のストリームは音声の科学的な特性、 最適性は脳の脳の処理方法 自動化は脳の学習結果 ディープラーニングは脳の学習結果だ。 10年前から正しいことを言っていた証しだ。 >今日も自己愛性人格障害者、桜井恵三による似非科学漫談が始まりました。 >漫談を存分にお楽しみ下さい。 ディープラーニング社をもう叩けないとやっと理解したバカニートの最後のうめき声です。 10年前もこう言っていました。 454 :名無しさん@英語勉強中:2006/12/04(月) 12:29:27 ************ 連絡事項 ********************** 日頃 桜井に苦しめられている諸君 ちょいと聞いてくれ >語れば語るほど底の浅さがバレる桜井恵三も哀れだな 次のディープラーニングのどこが浅いというのだ。 ディープと言うのは英語では深いという意味だぞ。 ”人工知能(ディープラーニング)から学ぶ「英語学習法」 ” 茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。 今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、 「人工知能から学ぶ英語学習法」である。 すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、 囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に 追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。 しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。 そこには、何のマジックもない。 一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい 学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。 たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、 達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。 人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。 人工知能の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。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。 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。 そう、まるで、「人工知能」のように。 私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、 時代は変わった。 人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。 敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。 >TOEFL対策のため、ここ2年間英語勉強はリスニングだった。しかし喋ることに関してはまったくではないが流暢には話せないよ。 >反復は英語学習で最も大事な事だが、やはり話して使わん事には話せるようにはならん。 >最も効率的な学習は例文を覚え、実際に話す。これに尽きる。 英語はディープラーニングです。 ディープラーニング社では対話集と表現集を使い、ディープラーニングを促進します。 >文法や単語を勉強しなくてもいいと思っちゃいます。 文法は単語を覚えるのは効果的な学習ではない。 ネイティブが使う自然な表現を、自然な発音で覚えることにより、 発音、文法、スピーキング、リスニングのすべてが同時に学習できる。 記憶が増えるに従い、累積効果が生まれ、学習が加速される。 >だからディープラーニングってどないしたらええねん!! 基本的には日本語を覚えたときと同じ学習方法だ。 周りのネイティブの表現や発音を真似て日本語を覚えた。 そして自分でフィードバックを得た、直す。 大人の場合は自然な英語表現、発音、そして英語とその訳がある 教材の方が学習し易い。 表現集よりは対話集の方が学習効果が上がる。 >>59 喋って間違うというのが一番の方法ではあるな 独学ではこれはどうしようもない 喋るときに頭を回転させ、間違った時はさらに、訂正するときにもさらに スピードラーニングが終わり、ディープラーニングの時代が始まりました。 「スピードラーニングを実際に1年聞き流してみた本気の口コミ」 というのがあって面白かった。 1.英語を英語として瞬時に理解できる瞬発力が向上する? 2.音読しなくても綺麗な発音が手に入るの? 3.書き取ったり、音読しなくてもフレーズ(語彙)は覚えられる? 4.分からない英単語の意味や文法を調べずに、日本語訳を聞くだけで英語力は上がる? 5.ホントに英語初心者向き? 6.最終的にスピードラーニングは買いなの? についてすべてNOとなっているが、ここから何も学んでいないのが悲しい。 スピードラーニングが終わり、ディープラーニングの時代の始まりだ。 「STAP細胞とディープラーニングは、ありまぁす」 >日本の英語勉強はリーディング重視っていうけども、リーディング、リスニングすらできてない。W 英語学習方法の問題だ。 ディープラーニングで完全に解決できる。 9月からは本格的な普及が始まる。 >「本当の英語力は5文型で劇的に伸びる」本の >【嘘】は本物だろうナァ copy and past 英語が話せるようになるのは 英語脳、英語耳、英語口、英語喉、英語尻、英語、英語舌の獲得ではない。 英語は脳によるディープ・ラーニングの結果だ。 英語もAlphaGoと同じようにフィードバックを得る反復練習で覚える。 発音も聞き取りも通訳もディープ・ラーニングだ。 音声はには音素は並んでいない。 音声は連続的に変化する音のストリームだ。 その音のストリームを覚えるときには脳がディープ・ラーニングをしている。 反復練習をして特徴を抽出する、そしてフィードバック得て矯正する。 そして特徴からパターンを学習するのが英語の発音習得だ。 英語のリスニングはその音の特徴のパターン認識だ。 グーグルの音声認識も膨大なデータを使った 統計的な音声パターン認識を採用している。 グーグルの翻訳システムは文法解析ではない。 膨大なデータをもつ例文ベースであり、コーパスペースともよばれている。 この翻訳システムもディープ・ラーニングでどんどん精度を高める事が可能だ。 2chでディープラーニングの全面的な広報活動のチャンスだなww バカニートのぼこぼこが楽しかったが、 これならディープラーニングの本当の宣伝になるかもしれん。 これからはもっと本格的に2chに取り組むようにする。 >読めないものは聞き取れないのではない。 聞き取れない理由は音声(音のストリーム)が記憶にないからだ。 そのためにはその音と意味を忘れないように学習する必要がある。 ディープラーニングでは反復練習をするから、手続き記憶となり長期記憶に保存される。 長期記憶に保存された記憶は長期間保存される。 反復練習によりパターンを学習するから米国英語も、英国英語も、インド英語も聞きとれる。 反復練習によりスピーキングの学習にもなる。 達人を真似るからその中に含まれる、文法も学習することになる。 ディープラーニングはスピーキングもリスニングも文法も使い方も すべてを同時に学習する効果的な学習方法だ。 しかも、記憶が増えることにより累積効果により パターン学習やパターン認識の精度と学習速度が向上する。 >マーク・ピーターセンの新刊「なぜその英語では通じないのか」を読了 >やっぱ自己流の英作文はダメだなと痛感 >黄ロイヤルの全例文(たぶん2000か3000はあると思う)の完全暗記を目指す 覚えるのを目的にすると、単なる反復となる。 ディープラーニングは反復が目的ではなく、達人に近づくことが目的だ。 達人に近づく過程、つまりスキル向上の目的で 繰り返しがあり、結果として覚えてしまう。 繰り返しや覚えるの目的ではない。 ボロクソ言われてる桜井じいさんだけど、 少なくともその理論に関してはかなり傾聴に値するのでは? つまり「教養あるネイティヴの英語を真似る」こういう事でしょ ネイティヴの赤ん坊がたどるルート、つまり親が話しかけて、単語を真似て繰り返し口に出す。それを親が何度も修正させる あと音のストリームとやらについても、俺も似たような境地にたどり着きつつある 英語って流れる流線形をしている 日本語は固体としての形がある 日本語だと「なまむぎ、なまごめ、なまたまご」英語だと「うあぁうぃいいうぇえああぁおぅ」英語は水の流れみたいで物の形をしていない オウムの言語学習を真似るといいのかも あいつらは、なかなかうまい日本語を話せる あとイヌのしつけからも、得られるものがあるかも 「オテ!(ote)」という音がしたら、手を出せばいい。うまく行けばドッグフードが貰える >2年くらいのスレでは、桜井が森沢師をあなどる文言を投稿するたびに、 >「桜井の生徒さん」のブログ(桜井教材の活用の仕方が、音パケそのものだったw)を引用して、 >「ほぅら、アナタの生徒さんも、森沢メソッドを実践してますよw」 ディープラーニングが出てからも森沢も瞬間英作も完全に終わった。 英語習得はインチキ英語を作るではなく、 達人を真似る事が脳の学習だと分かったからだ。 >お前自身が言語学理論だって自分のサイトで言ってるだろ Optimality theory also has roots in neural network research 最適性理論と言うの言語学の理論ではなく、 ニューラルネットワークからきたもので 純粋の科学的考えを言語学に応用したものだ。 つまり最適性理論はディープラーニングに非常に関係が深い。 >そもそも「強化学習」は機械学習論だから (強化学習)とは,Machine Learning(機械学習)の中の 一分野であるが,本来,動物心理学あるいは動物行動学の分野で用いられた用語である. 本来,動物心理学あるいは動物行動学の分野で用いられた用語である. ”人工知能(ディープラーニング)から学ぶ「英語学習法」 ” 茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。 今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、 「人工知能から学ぶ英語学習法」である。 すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、 囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に 追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。 しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。 そこには、何のマジックもない。 一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい 学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。 たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、 達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。 人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。 人工知能の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。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。 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。 そう、まるで、「人工知能」のように。 私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、 時代は変わった。 人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。 敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。 >ここにいる奴らは語学より先に言語学から学んだほうがいいな まさに正論と言える。 日本の英語教育の問題は言語モデルをどう捉えるかにあります。 言語の捉え方には2つあり、それは文法等の使い方を教える用法基盤モデルと、多くの事例の 集まりであると考える、2006年にThe Linguistic Review誌で特集された事例基盤モデルです。 事例基盤モデルでは言語事例に文法のようなパターンが“内在している”とは考えません。 パターンは蓄積された無数の事例から“発見”されるものである、これは多くの事例が ひとまず記憶されている事が前提となっております。 エマージェント文法でも、文法は実際の運用における言語経験の積み重ねの中で浮き上がってくる パターン感覚の体系にすぎないと言っております。 日本の英語教育の最大の問題は言語を用例基盤と捉え、その文法のようなパターンが 「内在している」と考えるために、教師が生徒に教えることです。 英語が事例基盤であれば、生徒は自らネイティブの使う表現や発音を、反復練習をして 手続き記憶として長期記憶に保存して忘れないように覚える事が重要になります。 これが脳のディープラーニングの言語習得です。 脳は認識や翻訳ではこの記憶されたこの事例の集まりを統計的に並列分散処理しています。 >受験や英検が目的ではなくて自然な英語を身に付けたいてなら >問題集はやっぱGrammar in use シリーズの Basic あたりがベストになるかな 言語は文法を基盤とした用例基盤ではなく、事例を集めた事例基盤だ。 するつ自然な表現を自然な音で真似て覚えるのが最も効果的だ。 つまりディープラーニングが最も促進される方法だ。 そのやり方ではきちんとした文章が書けるようにはならない。 >そのやり方ではきちんとした文章が書けるようにはならない。 文字英語と音声英語は大きく違う。 文字英語には多くの決まり事がある。 しかし、すべての言語の基本は音声言語だ。 音声言語の記録方法が文字言語に過ぎない。 ほんと、何なんだろうなガキが数年で習得する 聴解力を何年たっても習得できないのって ガキはそんな大勢の人間の声聞いてるわけでもないのに その違いにも対応できるわけだろ >ほんと、何なんだろうなガキが数年で習得する 言語が事例基盤である証拠だ。 会話作文英語表現辞典、アマゾンで1円で買うたのを今から覚えます これイイね >>85 えーまじで1円ーー!? 千円以上したのに…(T-T) >自分でやるのが最も効果的、英語教師とか不要でしょう。 その通り。 それが英語のディープラーニング。 英語教師の要らない英語学習方法。 >twitterに移行して わずかな間に、もう181人のディープラーニングのフォロアーがいる。 >脳の翻訳は文法解析ではなく、文例ベースだという事だ。 言語は文法のような用例基盤ではなく、事例を蓄積した事例基盤と言う事だ。 その脳の学習がディープラーニングであると言う事だ。 いままでいろいろな勉強法を試してきましたが、桜井恵三さんが提唱しているディープラーニングがいちばん効果を実感しました。 ディープラーニングをはじめる前はオンライン英会話などで単語と文法知識を駆使して、自分なりに英語を作り出していましたが、それが正しく自然な英語なのか不安を感じていました。 ディープラーニングではネイティブの会話を言い回しごと覚えて使うので間違えようがないし自然な表現になり不安はなくなります。また、やればやるほど言い回しが増えるので上達を実感できます。伸び悩んでいる中級者の方は是非試してみてほしいです。 ディープラーニングで覚えた表現をオンライン英会話で使ってみるなどの利用法もおすすめです。 https://xn--dck0a5dra3dxf1c6cc.net/lp 暗唱は重要だし、これが最短だと思う。しかし何を暗唱するかが問題でその部分を 汎用的な方法としては最適化はできない。 したがって業者が提供する物は基本的に駄目だ。 1.素材の最適化 各自に最も適合するものがある。それを選ぶ必要がある。もちろんアドバイザーに 頼ることもいいと思うが、人格的にレベルの高い人に教えてもらった方がいい。 2.暗唱方法の最適化 暗唱方法も様々な方法がある。これも各人それぞれ個性がありすべての人に合う方法 はない。だからこれも業者が提供するようなものを選択しない方がいい。各自で 独自の暗唱方法を編み出すことが肝心だ。 >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。 >そう、まるで、「人工知能」のように。 茂木はAnne of green gablesを高校1年の時によんだそうだ。彼にとって英語勉強の基礎 となった本だが、その解説書をだしている。 しかし翻訳家から見るとかなり誤訳があるようだ。なぜだろう? 赤毛のアン程度でなぜ 徹底できないのだろうか? 有名な本だから専門家がたくさん翻訳を出している。だから それらを比較するなら「徹底」するのはわりと簡単だ。 何故「徹底」できないのか? それは認識の穴があるからだ。一旦一つの認識のスタイル を確立すると、いくら繰り返してもそれから出られない。反復では精度は向上しない。 まるで人工知能のように狂ったように反復しても、思い込んだら治らないということだ。 暗唱などの反復練習は学習にとって非常に有効ではあるが、明らかに馬鹿っぽい反復 というのは駄目だということだ。馬鹿っぽい業者がしつこく勧めるようなものは、膨大な 時間の無駄になるだけだ。基本的にこれなら絶対という方法などはない。 >>95 コルヴァンの「究極の鍛錬」をお読みになるとよい。 自動化を避けることの大事さが書いてある。 >それは認識の穴があるからだ。一旦一つの認識のスタイル > を確立すると、いくら繰り返してもそれから出られない。反復では精度は向上しない。 脳を真似た人工知能のディープラーニングは単なる反復ではない。 日本語では深層強化学習と呼ばれるものだ。 エラーを排除しながら学習する方法だ。 達人を真似る、そしてフィードバックで修正と矯正する。 正しくディープラーニングができれば、精度はどんどん上がる。 学習方法によっては達人を超える事も可能だ。 >基本的にこれなら絶対という方法などはない。 脳の学習がディープラーニングと解明されたから ディープラーニングが実践できるなら、絶対的な学習方法と言える。 いかに学習教材とその学習環境をつくるかという事になる。 >ディープラーニングが実践できるなら、絶対的な学習方法と言える。 「The Catcher in the Rye を丸ごと記憶すれば劇的な効果がある。」 こういうのとおなじだ。 これは絶対的な方法だが、誰にもできるわけではない。できないものを薦めても 意味がない。 だから誰にとっても絶対的な方法はない。 しいてあげるなら学校の授業くらいだな。これはやらなければ不利になる >これは絶対的な方法だが、誰にもできるわけではない。できないものを薦めても意味がない。 英語は事例基盤だから覚えないとどうにもならない。 それでどうすればだれでもできるからいろいろ試した。 その結果、対話集ならだれでもできる。 その対話集は普通の会話の一部を使ったもの。 そして練習しやすいようにEPUBで音声も取り込んだ。 そして学習者間で練習ができるともっと加速できる。 それが現在の英語学習間のSNSとなっている。 >だから誰にとっても絶対的な方法はない。 脳の学習方法から見れば、英語学習方法はディープラーニングだけだ。 いろいろな学習方法があるように見えるのは どんな方法でもディープラーニングが促進されるからだ。 効果的な学習を目指すならディープラーニングを目指す 教材が最も効果的な学習ができる。 >「The Catcher in the Rye を丸ごと記憶すれば劇的な効果がある。」 暗記ではなく、真似るが正解だ。 脳は反復を嫌うから暗記をするのは好きでない。 ディープラーニングは記憶するのでなく、ネイティブに近づく学習だ。 その結果として記憶されると言うのがディープラーニングだ。 記憶する必要はあるが、その最初からその記憶が目的ではない。 >「The Catcher in the Rye を丸ごと記憶すれば劇的な効果がある。」 物語りはディープラーニングに適さない。 その理由は英語を覚える場合に事例をランダムに覚える必要がある。 物語りは連続的に覚えるから、単独で英語を覚えているのではない。 対話集なら和訳を使って練習ができるから、それぞれの事例をランダムに覚える事ができる。 表現集よりは対話集の方がずっと効果的だ。 >物語りはディープラーニングに適さない。 >その理由は英語を覚える場合に事例をランダムに覚える必要がある。 >物語りは連続的に覚えるから、単独で英語を覚えているのではない。 ランダムに覚えるのは尤もばかげた方法だ。 「整理して効率よく覚えてランダムに使える」 そもそもこの能力がないのでは語学をやる能力がないということだ。 語学に才能がある人はまず単語を大量に覚える。これで最低限の核ができる。 あとは応用で何とでもなる。これが最短だ。 しかし、単語を大量に覚えるのは苦行で大変だ。そこで頭が良くて苦行の嫌い な人は物語を読む。物語は時系列でイメージが豊かなので、簡単に覚えられる。 茂木も高校1年で赤毛のアンを読んだ。 >茂木も高校1年で赤毛のアンを読んだ。 その間違いの学習をした茂木の英語がこれだ。 https://www.youtube.com/watch?v=7HU05V9HDHo これは日本人英語の恥だ。 茂木は留学しているけどこのお粗末な英語だ。 人工知能(ディープラーニング)から学ぶ「英語学習法」 茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。 今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、 「人工知能から学ぶ英語学習法」である。 すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、 囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に 追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。 しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。 そこには、何のマジックもない。 一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい 学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。 たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、 達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。 人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。 人工知能の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。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。 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。 そう、まるで、「人工知能」のように。 私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、 時代は変わった。 人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。 敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。 >茂木は留学しているけどこのお粗末な英語だ。 その間違いの英語学習に気付き今ではこう言っている。 人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。 人工知能の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。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。 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。 >語学に才能がある人はまず単語を大量に覚える。これで最低限の核ができる。 >あとは応用で何とでもなる。これが最短だ。 脳科学者は人工知能のディープラーニングを真似ろと言っている。 ネイティブを真似て、フィードバックで修正と矯正をしろ。 つまり表現ごとに覚えろ、発音も使い方もすべて真似ろと言っている。 まず覚えると言うのが最悪の方法だ。 効果的な英語学習は表現ごとにネイティブを真似る。 そしてフィードバックを得て、矯正するのだ。 まとめて覚えると発音に関するフィードバックがないので 茂木のような瞬間英作の英語になる。 >茂木も高校1年で赤毛のアンを読んだ。 その茂木は留学までしている。 しかし、それでも茂木は英語は話せないと告白している。 https://www.youtube.com/watch?v=VvL2II59KRg 留学も、赤毛のアンも間違った英語学習が証明できる。 正しい方法がディープラーニングだ。 つまり、ネイティブを真似て、フィードバックで修正と矯正をしろ。 >だから誰にとっても絶対的な方法はない。 留学も、赤毛のアンも間違った英語学習が証明できる。 正しい方法がディープラーニングだ。 つまり、ネイティブを真似て、フィードバックで修正と矯正をしろ。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
read.cgi ver 07.5.5 2024/06/08 Walang Kapalit ★ | Donguri System Team 5ちゃんねる