音の構造の進化


人間の言語は、意味を伝達する為に、驚くほどさまざまな
微妙な違いをもっている。難聴者の会話
で、使われた身振りの言葉、あるいは発達した身振りの言葉を除外すると、全ての人間の言語は、
初期的認識として、音を使う。
その音、あるいは、音の違いがより正確であれば、意味の区別の為に使う、非常に微妙なことが
理解できる。
話者のひとつの言語によって、2つの違った音が別々に知覚され、他との意味おいて、
重要な区別をするであろう。例えば、西ネパールの言語バヒングに、「猿」という意味の「マラ」という
言葉、一方「人」という意味の「ムル」という言葉。身近の言語あるいは、ヨーロッパの言語の様な
言語は、一般的にこの違い、あるいは、バヒングの人々にとって限定された喜びを知覚出来ない
南カルフォルニア大学の音響物理学開発データーベース(マデェソン1984、マシエソンとプレコーダ1990年)の中に、
今では451の言語が含まれ、921の違った音の発声がある。データーベースの中の会話音もっとも
多くの音を持つ言語の言語は「ixu」(シンマン1970年、1975年)141の音をもつ南西アフリカのコイサン言語。
一方もっとも少ない音を持つの言語は、ロトカス(フィルショウとフィルショウ1969年)西パプアニュギニア言語と
ムラピラハ(シェルドン1974年、エバレット1982年)南アメリカ言語は、ともに、たった11の音しかない。マディエ
ソン(1984年)によれば、普通言語はその中に、20から37の間の音を持っている、しかしながら、これ
らの音は、不規則には選ばれない。いくらかの音は、世界の言語の中に、しばしば発生する。
リンドブルムとマディエソン(1988年)は、言語は、1セットの基本的構音をはじめに使う傾向があることを見
つけた。そんな基本的構音は、ただ1つの構音動作と最小の構音様式の移動である。レパートリーが
大きくなる時、言語はリンドブルムとマディエソンが呼ぶより大きな移動とか、構音様式の複合の動作が
同時に起きることを含む、複雑な構音を使う傾向にある。最終的に、1つの言語の レパートリーが、
ただより多くなる時、「複雑」な構音は使われるであろう。これらは、2つの前もった形の合成よりなる。
これらは、音のレパートリーと同様に見つけられる他のパターンである。その様な形の例は、対照的で
ある。子音構造で例えば、もし1つの言語がある構音部位で有声を持つならば、同じ構音部位の
無声音に非常に似ている。母音構成に比較できる対照が見つけられる。調和のいくつかは、音の
構成のレパートリーの中に丁度見られる訳ではない。しかし又、言葉とか音節に合成された音の方向の
中に見られる訳ではない。それは、文節の中心からほど遠い、又は近い所にそれらが起こす傾向が
あるかどうか期待しながら、音の階級制度を作ることが可能である。
このような階級制度は、音韻階級と呼ばれている(ベネマン1988年)。
いくつかの音(母音の様な)は、
非常に響き渡る、そして、音節の中心に起こる傾向がある。一方、他は破裂子音のような(p,b,t etc)は、
ほとんど響き渡らない、そして音節の周囲に起こる傾向がある。音が順々に起こるときは、いつでも、
それはそれらが、音節の中心向かって響く中で常に増幅する結果が分かる。
この理由から、「play」は英語において可能な言葉、一方、「lpay」は違う。多くの言語の中に、いくつか
の現象が
起こることは、しばしば普遍的といわれている。しかしながら、言い方の普遍性は全ての
言語の正当性を意味する。全ての知られている、人間の言語の中に起こる、微妙な現象がない
非常に少ないものがある。
このような理由から、言い方の普遍性は、しばしば多くの人間の言語の中
に起こる現象の為に使われる。言語の全てのパーツ、構文、形態学、意義論、音韻論は、それらのそれ
ぞれ自身の普遍性を持つことが出来る。この書物では、音の構成によってしなくてはならない普遍性
の上に、集中するでしょう。普遍性は、違った方法で説明されるかもしれない。最初の可能な説明は、
全ての言語は、階級制度という意味で関係しているかも知れない。しかしながら、ホモサピエンスの正確な
進化に、すでにいくつかの議論がある。それは、いくつかの20〜30万年前のアフリカから来た現代人に
似ている。ホモサピエンスの種の中の遺伝学の多様性は、小さかったので、ただ数1000の個々のものから
なるに違いなかった、種の初期の歴史の中の、一時期に似ている。
それは、同じ言語の全てのこれらの個々に話される方言のようではない。
しかしながら、言語の変化による速度が与えられ、そして、互いに分けられた人間の違ったグループ
の間の多くの時間が与えられる、それは全ての人間の言語の残存している言葉の間の起源的関係の
いくらかの軌跡にほとんど似ていない。仮の「プロト世界」(ラフレン1994年)の再構築は、しかしながら、
熱狂的に人気のある報道に包まれ、極度の目標と見做されていたに違いない。人間の言語、深い
歴史的関係という他の理由だけで、普遍ほとんどの言語の変化の普遍性がまたあるということを説明
できない(ラボブ1994年)。全く違った言語は、同様な道にしたがって変化するようだ。
第二のありそうな説明は、言語の普遍性は、人間の生まれつきの言語に対する能力を反映している。
そのような生まれつきの能力は、いくらかの調査者による調査としての「普遍的文法」の形の中になく
てはいけないだけでなく、言葉を使ったり学んだりする為に使われた、より一般的な知覚力のメカニズム
よりなることが出来るであろう。言語の為の生まれながらの能力はまた、音道の形、呼吸上の正確な
調整、あるいは耳が音を構成する方法の様な、
肉体的あるいは、生理学的要素によって調査される。
生まれながらの要素は、明らかに人間の言語の普遍を調査する中に描かれている。
しかしながら、言語の普遍性の説明としての生まれながらの要素の問題は、それらはそれら自身進化の
結果として、あるいは、前もって存在している体の部分と、法則の認識力のメカニズムの可能な例として説明
されるべきである
。これは、言語の普遍性の3番目の説明を導く。それらは、1つの騒音部分上の会話の為
の機能的完璧化である。人間の言語は、いくらかの関連の中の会話のために、1つの類の期待に完璧化
される様だ。人間の言語の中に違った母音に起こる周波数は、例えば音響的区別の完璧化により説明
することが出来る。もし、1つが決まったいくつかの母音でもって完璧化される1つの構成であれば、
それゆえ、それらの1つの距離の平均は最大にさせられる。人間の言語にしばしば起こる構成は現れる
傾向にある。さあ、その様な機能的完璧化は話し手の間、聴集者、言語を学ぶもの、あるいは進化の
過程の相互作用の結果とすることが出来るであろう。又、長い期間の上で、出来なかった言語にわたり、
機能的完璧化の言語の為の選択は、行程を経由し、言語を学ぶ為に使われた機能に影響する。
それはバルドウィン効果と呼ばれている。

<形にする為の可能性>
生まれながらにしての性質の法則対、機能の完璧化の法則は、コンピュータのモデルで調査されることが出来
る。進化したものを話す、人間の適合の違いによる方法。伝統的に言語学者は、言語的記録と身体的
認識力のある、あるいは、哲学的討論でもって理論的議論を解決する傾向がある。
しかしながら、言語の発生と進化は、現代の言語を見ることにより、ほとんど調査することが出来なかった。
一連の進化の理論の複雑さは、単純な哲学的討論により予想されることが出来ない、それらの行為であ
る。この理由の為に、コンピューターの形は、テストとか仮説の創造の為に、より多く使われる。会話の研究は
コンピューターを使ったり、他の電気的道具を使うことの長い伝統を持っている。その事実に帰せられる、
客観的に測られる、また記録できる信号でもってする会話の仕事、それは簡単に関係して操作されること
が出来る。1950年代以前、重要な発見は、操作された録音の信号と合成された人工の信号によって作ら
れた。関係的に客観的方法の中に、測ることができる会話信号の他の有効な事実、真の言語データーの
観察でもって、簡単に比較されることが出来る予測の型である。会話の進化の違った面は、コンピューター
モデルとして調査されることが出来る。人は人間の声道の進化を再構築しょうとすることが出来る。人は
要素を見つけ出す為にコンピューターの予測を使うことが出来る(構音的に簡単、音響的区別etcのような)
進化の中で役割を果たした。しかし人は又どれぐらいの会話が学ばれた、またそれがどのぐらい生まれ
ながらの出来事なのかを調査する為の、コンピューターのモデルを使うことが出来る。

<会話の形式化の違った方向>
コンピューターモデルにおける1つの興味ある、又違った方法は再構築された人類の先祖の化石の声道、
もっとも注目できるネアンデルタール人によって会話の進化(また、間接的に言語に)を学ぶことに
使われてきた。これらの声道の型はそれで、巧みに扱われる。あるいはまた、人工的に生まれた声門の
波形によって、興奮させられることが出来き、その形の反響を学ぶことで、
研究により、人類が作る事が
出来た母音の可能性の幅は、推測されることが出来る。しかしながら、この技術は実際我々の人類の
先祖を聞くことができることに最もっとも近づくが、その技術は全く議論の余地がなかったわけではなく、
主な理由は、声道の重要な部分(舌、咽頭、喉頭)は全く良く化石化しているのでは、ないからだ。
興味ある又は興奮するこれらの結果として、それらは、全く起源とか会話の進化(それらは、ただ化石
からの情報を再構築する1つの段階を)それでそれらは、この章の目的の何かの側面として注ぐ。
その様な、直接に形式化する技術に分ける、おおよそ、3つの計算の例は、会話の進化の調査の為に
使われてきた。はじめの例は、その違った標準の基本の音の構造の率直な究極化だ。例は記述1に描
かれている。





しかし又一目見て違った例を比較することが出来る。究極化する基準は、音響的違い、音響的安定性、
文節的簡単さ、あるいは学ぶ能力
の様な要素を含む。しかしながら、究極化の違った(結合の)基準と
予測された音の構成かどうか確認することは、人間の言語において何が見つかったかに従い、人はど
んな基準が人間の音の分布構成の構成に重要か見つけ出すことが出来る。究極化は恐らく、その適用の
中に、最も少ない議論のできる技術である。その動力は相対的に単純である。1つの究極化の基準が
ある。それは人間の音の分布構成のようであるような、違うような、音のシステムの結果である。討論は、究極
化基準の履行における、あるいは、見つけられた音の分布構成の説明において可能である。しかし究極化
の行程そのものは、議論できるものではない。単純な究極化の関係は又、不利である。それはただ
関係的に単純な問題にだけ適応される。複合の究極化の基準が相互に反応するやいなや、その究極化
の行程はより困難になり、そして決定は調査に対する解答について、作らなくてはならない。しかしながら
究極化は人間の言語において見つけられた音の分布構成を決定することにおいて、役割を演じる基準を
チェックする1つの良い技術だ。どのくらいこれらの基準が重要になってきたか、どのぐらい究極化の行程は、
人間の言語が使っていることに起こるか、その研究はそれで違った技術で調査されることが出来る。
2つ目の例は、その遺伝学的アルゴリズムである。遺伝学的アルゴリズムは、自然における進化の道に基づく
1つの技術である。そのアルゴリズムは、潜在的内容の集団を持ち、その一連は、人工的遺伝として、符号化
されている(一般に一連の形の中に)。これらの遺伝は、身近の問題(会話の進化のケースにおける音の
構成
)に対する可能な内容に伝達され機能の適応で評価される。この適応機能は1つの良い内容の
ための高価値を与え、悪い内容の為の低い価値を与える1つの機能である。丁度、自然の中で高い適応
を持った内容は、子孫を生み出すのを許され、一方、悪い内容はその一連から取り去られる。その子孫
の遺伝子は、その両親の内容の遺伝を結合することによって作られる。普通自然によって刺激された
合成する方法は、変化とか融合の様なものが使われている。遺伝における正しく内容がコード化された
同様な
適当な遺伝の正しい適応の機能のアルゴリズム機能は、はっきりしている。その遺伝のアルゴリズムは
記述2に描かれている。







基本的に遺伝学的アルゴリズムは、又1つの標準の究極化の上で究極化し(適応の機能)、しかしそれらは、
アルゴリズムの究極化に進むというより柔軟、または丈夫である。それゆえ、それらは、より複雑な究極化
の問題そして同様な何時間も究極化の標準がかわることにおける問題をモデル化するために使われる
ことが出来る。又、遺伝アルゴリズムはある解答としてではなく、ある一連の内容として働く。これは、言語が
1つの個々のではより、
あるグループの中に典型的に使われていることで、言語の場合でより現実的なこと
である。最後に遺伝学的アルゴリズムはダーヴィンの進化論後に体系化された、又その様な理想的に真の
進化のモデル化の為に適応された。それらの真の生物学上の進化に対する類似性は、恐らく会話の
進化を調査するための遺伝学的アルゴリズムの最も大きな利点である。しかし、それら選択例として、熱狂的
に遺伝学的アルゴリズムをいだいているモデル達は、会話の進化調査のためのある遺伝学的アルゴリズムを
構築する中に作られる。また多くの形の決定があると気づかれるべきでしょう。決定は遺伝として何の
ためにコード化され、どのように適応の機能が履行されたかを作らなくてはならない。又、会話の為の人間
の機能の生物学的進化と、人間の言語の文化的進化を、混乱しないようにすることが大切である。しかし
ながら、言語と言語の歴史的変化の間の歴史的関係は、その生理学的進化に似た期間の中に再び説明
され、しかしながら、生物学的進化と言語の変化の行程の間のはっきりした、正当な類似があり、人は、
人のモデルで2つの行程を混乱しないようにするべきである。
2つの行程は全体的に違った時間のスケールにおいて、はっきりと区別され、施行される。それは互いに影響
され、しかし、この影響は、それを学ばなければならなく、そしてそれ自身の中に、調査の主題の興味ある
もの
であり、
個別の適合の影響を学ぶある分布構成(その言語)の性質の理由で起こる。
3つ目の例は試行理論とウイトゲンストレインズの(1967年)言語試行における考えにより刺激された。言語の
進化のモデリングの為のある例としての言語試行は、スティール(1995年、1997年)によって始めて使われた。
ある試行の注意を試べ、このことにおいて、十分に定義づけされなかった。しかし、言語試行は一般にいく
つかの性質を持っている。普通それぞれの確かな言語的知識を持ち、あるいは、互いに影響することが
出来る一連の発声作用がある。その試行の法則は、どのぐらい相互作用が作られたか、あるいは何の
情報が変えられたかを調査する。その発声作用は、彼らが一部になった相互影響の基盤の上の彼らの
言語的知識を更新することが出来る。普通、全ての発声作用は、彼らの知識を更新するための同様な
戦略に従う。言語試行の例は、記述3のイラストである。






言語試行は人間と人間の間の言語的相互影響の有効なモデルである。その発声作用の法則あるいは、
ある発声作用の知識更新の為の戦略は、違った言語の部分を調達するための、違った形の試行を作る為に、
いろいろにすることが出来る。もちろん、人は言語試行を使っている間に単純化しなくてはならない。真の人間
の言語の中に互いに影響しあう言語の違った面、言語使用者の間の相互影響は高く複雑にされることが出来、
あるいは極度の言語的文脈によっている。この関心の中に言語試行の型は言語の勉強の他のコンピューターの
モデルと違わない、しかし何の単純化の1つが作られたか、あるいはどうやってこれらが試行の結果に影響したか、
心に留めておくが必要である。厳密に言うと、その試行が何時間に渡って、変わらないとして、言語試行は言語の
進化の研究のために使われることが出来ない。しかしながら、言語試行は、試行の間の相互影響の結果として、
説明することが出来る。広がった言語の性質が何であるか知るため、あるいはそれが言語の確かな側面を学ぶ
ことができる、発声作用(例 生まれながらに違いない何か)の中にプログラムされなくてはいけない何かを調査する
為に、使うことが出来る。前もってプログラムされなくてはならない様な、その様な側面は、遺伝学的アルゴリズムの様な
革新的なモデルによって説明されなくてはならないでしょう。遺伝学的アルゴリズムと言語試行の例、両方とも1つの
一連の発声作用として働くとき、2つが合成されることが出来ることは明らかである。しかしながら、音のシステムで
ない物が、遺伝の中に個々のの性質の中にコード化されるでしょう。そのようなシステムの中に、例えばどれくらい
違った技術の研究が進化できるか、あるいは、会話音のより広い幅の可能性を産むために、それが話者に可能に
する基礎としての人間の声道の進化の再構築が、可能かどうか、それは調査されることが出来たであろう。言語試行
の結合あるいは、遺伝学的アルゴリズムは、記述4にされている。






これらの2つの技術の合成は、時間幅の混乱のリスクを犯すことなしに、あるいは遺伝的に、あるいは文化的に、上に
説明された様に、伝達された情報なしで、生物的進化と文化的進化の間の相互影響を調査することが、可能である。
しかしながら、発声作用の進化でもってする言語試行の例は、人間の現実にもっとも近づいてきている1つである。
すでにいくらかの問題がある。どれぐらいの発声作用が遺伝の中にコード化される、あるいは、どれくらいの適合の
機能がまたここに起こり履行されるか、期待しながら、全ての問題は、言語試行で説明され、相互影響の単純化の問題
と同じである。他の重要な問題は、説明することが難しい、動きの中にあると予想される結果の、2つの複雑な機能の
合成である。それは完全な動きの部分から引き起こされ、機能を調査する、あるいは、見つけられた解答にどのくらい
その分布構成が近づけるか、再構築するいずれの為にも、可能でないかもしれない。発声作用の一連あるいは、会話
音で働き、又、これらの多くの繰返された試行を模擬的にしなくてはならない分布構成のもう1つの問題は、非常に長く
なることになるそれらの、作業時間だ。例えば、存在する最も現実的な会話の合成は、現実の信号の持続から、
会話信号を計算する長さは、おおよそ1000回掛かる。そのような1つのモデルで、いくらかの大きさの一連の中に、現実
のいくらかの相互影響を予測することは可能ではない。それゆえ、それは、見つけられた正確な単純化あるいは、
合理的な現実の本質である。しかし、研究の中の会話現象の速いモデルは使用される。会話の進化の形式化の重要
部分は(あるいは恐らく、いくらかの認識力のある現象)それゆえ、会話と現実の間の交換だ。
<会話の違った面の形式化>
会話の形式化の問題に違った可能な到達があるだけでなく、又形式化されうる会話の違った面がある。ここに再び、
速さとスピードの交換がある。互いに影響された結果における発音された会話音は、又この影響は、言語の変化を
理解することに非常に重要なことである。それは、できるだけ完璧な1つのモデルを持つと、切望されるであろう。それ
は、輪郭の強弱と同様な子音と母音の結果を生み出すことが出来る、ある形である。しかしながら、そのような複雑な
発音を形式化するいくらかの問題がある。前の章ですでに説明された初めの問題は、複雑な構音形式のスピードの
不足である。しかしこれはただの問題ではない、現実に非常に少ない問題は結果において、どれぐらいの音が生まれ
たか、知覚されたか、行程化されたか、について、知られている。言語学者は一般的に音素、意味を区別することが
出来る
その音によるの人間の言語の記述を作る。ある例は、たくさんの微妙な部分を持つ英語の「r」と 「l」の違い、
(1つの音の中に違った言葉、また違った意味を持つ)「rate」と「late」の様な。しかしながら、日本の様な言語におい
て、この様な特別な区別は使われていない。そして「r」と「l」の言葉は、1つの音素「l」で異音が発音される。音素は
大きな区別の価値を持つ。しかしながら、会話音のたくわえとか行程の中に、それらの法則が何か、全くはっきりわか
るわけではない。複雑さの違った段階の、会話の行程は、その音素より高い低い両方の段階で、全く可能である。
これは人が言葉を発音する時の理由であり、又それらは良く音素を区別するすることが出来る、1つの一連を産み
出す訳ではない。代わりに、それらは、相互に影響し、会話の身振りの結果を生み出し、それで違った音素は比較され
区別出来なくなる。この行程が、構音様式の中にどれぐらい働いているかについて、わずかに知られている。そして、
どれくらい会話信号が聴集者によって、音素の一連とか、言葉の中に変換されることもわずかに知られている。
それゆえ、複雑な発音により働く、いくらかの形は、これらの行程がどのように働くかについての仮説を作らなくては
ならない。しかし、そのような仮説は、より複雑な会話信号を使うことで求められた、現実主義に対しては弱い。
コンピューターで複雑な発音を形式化することの最後の問題は、避けられない時間の結果である。これは実際に非常に
難しい機械の研究の領域であり、有益なアルゴリズムの非常に少ない一般的な目的である。さしあたり、形式化
の全ての試みは、ただ会話音の可能な主題として又、会話の普遍性の可能性として取り組まれた。
成功的な形は、形と単純な(抽象的な)文節より作られてきた、一方働きは、トーン構造と強弱の上に進歩がある。
<形式化の短い歴史>
恐らく会話音の普遍性の説明の、コンピューターモデルの製作の初めての試みは、リリジュレントとリンドブルム(1972年)によっ
て作られた。このモデルは固定したいくらかの母音を使い、不規則に始めに書かれた母音構造の1つの究極化を成し
遂げた。その究極化はある機能を使った。磁石をはねつける潜在的力、あるいは等しい両極性を持つ、電気的に蓄わ
えられた分子の上に基づいている。(この潜在的エネルギーは、その様な分子がより互いに近づくときは、いつでもより
高い)そのシステムの中で、個々の母音が定位置化されることで、このエネルギー機能は小さくなる。リリュエンクランツとリンドブ
ルムは、この方法のなかで究極化された、母音のシステムは、人間の言語において、見つけられた母音の分布構成に
より、はっきりとした類似点を見せた。しかしながら、いくらかの相違がある。後に、減衰する距離の機能を利用した
再履行が、人間の母音分布構成の良い近似(例、ヴァリー、シュワルツその他1997年)を、前進的に作ることに成功した。
続いて、リンドブルムその他(1984年)は、音素の音節のコード化(それは結合的)を説明するための、ある究極化モデル
を使用しようと試みた。その音節は、ある母音に続く単純な子音より成り、しかしながら、その現れたシステムは、音素的に
コード化された、それらのモデルは、母音の為の成功的なモデルを持たなかった。なぜなら、その中により多くのパラメーター
があり、また、その結果を写し作ることがより難しいからである。ただ、19世紀の中頃、コンピューターモデルで、音の分布
構成の説明する上で働いたものは、音の分布構成と発声作用の一連に基づいた分布構成の新しい刺激を得た。
母音分布構成の出現の調査における、1つの基盤となる発声作用の試行を作る、初めてのものは、グルノーブルのコミュニ
ケーション、パリー協会のグロッティンだ(グロッティン1995年、グロッティンとラボイセイ1996年ベラその他1996年)。同様な協会は、
それの調査をしたシュロルツその他(1997年)彼はある分かち合った母音の(ある定められた数)レパートリーを開発しょう
とする会話の発声作用の一連の中にあるモデルを作った。彼の発声作用は、母音の音響的なあるいは、構音的に
代表されるものを持ち、そして、それらの相互影響の基盤の上の母音分布構成に適応する。その発声作用は、また
遺伝的アルゴリズムの主題であり、それは、(グロッティン、個人的な会話によれば)ある発声作用の現実的な生物学上の進化
のあるモデルを意味するものでもなく、しかし、むしろ、音の発声作用は親から子へ伝達される方法である。これは、
調査の弱点であり、遺伝学的アルゴリズムの影響とか発声作用との間の、相互影響は分けることが困難である。その
モデルによる他の問題は、それは計算的に考えられ過ぎた、そして、それゆえ、それがすくない一連あるいは母音の
少ない数で、少ないシュミレーションは動くことが出来るであろう、ある方向の中に、この発声作用は、その時間の計算力の
前にあった。それは、しかしながら調査の努力の結果のいくらかの基盤の中にあった。ベラ(1998年)と私自身(ボエラ
1997年、2000年、ボエラとボゴット1999年)の始めの場所。ベラの仕事はグロッティンの調査の直接の継続だった。ベラの
モデルは、彼らが使う音のある調音的代表を、もはや持たなくただ音響的1つとしてグロッティンのモデルを単純化する
ことだ、。その中にその発声作用がすることは、これは、かなりの計算の荷を減らす、あるいは動かされる、より大きな
一連、あるいはより大きな数の母音による、より多くの経験を許す。ベラは彼が言う「有効な形の最大の使用」を調査
することで、グロッティンのモデルを広げる。特別な形を使う発声作用を認めることで(それは長さかもしれないし、人間の
言語の中の通算音化その他、しかし音響的場所の特別に抽象的な次元として彼はモデルにした。)彼らは、これが確か
な域値を超えた発声作用のレパートリーの中に、いくらかの母音があるときはいつでも、ただ使われることを示した。彼の
シュミレーションは、またある遺伝コンポーネントを確かにし、それは時々いつ1つの特別な現象が、発声作用の間に相互に影響
することになる、あるいは、それが遺伝学的アルゴリズムの動作することになったいるとき、答えるのが難しい。私自身の
仕事は、一連の中に相互影響から予測できる母音分布構成の上に集中した。その発声作用は、彼らの母音の音響
代表と同じ様な1つの調音の両方を持ち、しかし、グロッティンモデルよりより調音的モデルが簡単に使われる。又、その発声
作用
は進化しない、しかしながら実験は一連をかえることで行なわれた(ボアとボグド1999年)。彼らは、ただ言語試行
の中に相互影響する(この実験の学習試行と呼ばれている中に)それは、人間の言語の母音分布構成あるいは、
それがこのモデルで作った十分によく推測されることができる、起こる周波数の関連
にあらわれてきた。より最近の
調査は遺伝アルゴリズムで、究極化シュミレーションの1つの類似した方法における文節システムの調査が始まった。また、
一連のモデルは、リンドブルムとその他、グロッティント、バラと私自身の仕事と、リリジェンクランツとサンドブルムのモデル(1972年)
(1984年)によって使われた。レッドフォードその他(1998年、現れる為に)は遺伝学的アルゴリズムを基盤としてあるモデル
を作った。一連は言葉あるいは、ある密接な一連の音素よりなる。レットフォードとその他は、違った合成あるいは音素の
結果が、どのくらい生み出すあるいは、知覚するのが難しいか調査する一連の法則を使う。一連の中のすべての言葉
の為に適応する、
この基盤とするものの上に、これは計算されたり、選ばれたり再び合成されることが起こった。彼らは
法則の違った合成を試験するとか、人間の言語の中に見つけられた、それらのような予測する文節をどの法則がもっ
と重要かを調査する。もっと複雑な発音の予想における他の仕事は、進行中である。しかし、すべて大きく発表されて
いない。ソニーコンピューター科学研究所、フランス、パリにあるピェールアイブスオドャーは、より現実の信号、使われている文節
レパートリーの予想のを研究している。ホームサイエンス協会のエマニュエルペローニは、又仮の試行の形の仕事の中に子音-母音
文節を予想することを研究している。ソニーコンピューター会社フランスパリのエデュラドミランダは、イントネーションの輪郭の形式化す
ることを研究している。一方、ホンコン私立大学の電気エンジニアリング部のウィリアムワングと同僚のオガワミエコとジンユンケは遺伝的
アルゴリズムの骨組みの中に、強弱分布構成の形式化を研究している。
<事例の研究>
上記の考えの全容を図式化するために、ある事例の研究が今提示されるでしょう。私自身のもっとも親しみ易い仕事
として、私は母音分布構成の出現の私のモデルを示したい。その記述における、全てのポイントで、私は、作られてきたそ
の形の決定を討論したい。私は、すべの全容を提示するのではなく、参考の中(デボニル1997、1999、デボニルとボ
ゴット2000)にこれらは見つけられることが出来る。もちろん、私は、上に説明された仕事より、私の仕事がより興味
あるあるいは、より典型的であるとほのめかしているのではない。反対に、ある遺伝学的要素が、私の分布構成の中
には不足しているという事実が、音の分布構成の起源の最も計算的形式化になっていない、何かにしている。しかし
ながら、他の仕事は起源の源において、よく研究されている。ある遺伝学的構成は、言語の起源の進化において
形式化される非常に重要な要素である。私はある遺伝学的アルゴリズムによる私のモデルに、統合する可能性を討論
したい。母音は、2つの理由の調査の主題として選ばれた。はじめは、それらはモデルにする為の、もっと簡単な
会話音として。典型的に母音信号は何時間にわたって絶え間なく、又私のモデルの調音の為の、3つの真の数、音響的
信号の為の4つの真の数の中に
その非常に少ないパラメーター調音的、あるいは音響的個性で記述することが出来る
2番目は母音は全ての世界の言語のそれからの伝達について知られる最も多くの事の為に必要な会話信号である。
これは、相対的にそれを私たちが知る真の人間の言語についての、何かにより、予測の結果を比較するのに簡単であ
る。簡単な又、人間の言語記録の比較の目的は、言語視聴者の為のより納得のいく予測を作る。それは、進化的な
見地からというより、
文化的な見地から、母音のシステムの変化の調査をすることが決められた。なぜなら人間の言語の
母音分布構成は何時代にもわたって変わり、しかし同じ様な普遍的な個性を見せる事が続く。しかしながら、普遍性を
順応させない除外的な母音分布構成がある。それゆえ、それは、彼らの形を調査する、生まれながらにしての強制で
ないかもしれない。むしろ文の文脈の中に、ティールによって提案され、(1995年)一連の中の自身の組織は、普遍的な
傾向を見せる為の、母音分布構成を引き起こす強制であろう。もちろん遺伝学的進化は、声道の形の中に重要な
法則を演じてきた、しかし、これはそれで、文化的な進化により利用された、ある行程として、考えられるであろう。それ
ゆえ、それは、初めのモデルの施行の中に、いくつかの遺伝学的構成を考慮しないように、あるいは、むしろ発生作用
言語思考をする一連に働くことを決定する。これは又システムの行動を分析することにおいて、あるいは、行程で引
き起こされた現象が調査されることにおいて、それを簡単に作ることが出来る。もちろん、発生作用の遺伝学的進化
は、十分に紹介されることが出来、あるいは、提案はこれが行われたであろう場所を作るであろう。一連で構成された
発生作用は、人間の母音の分布構成の個性を調査する為に、必要な重大な個性を保存している間、出来るだけ単純
に形づくられた。それは、抽出された母音の定数の長さの上に、基づいた単純な構音的合成機械を装備された(ヴァリー
1994年)。この合成機械は必要な3つの調音定数を入力するものとして、単純な母音の位置、高さ、周り(ラドフォジと
マディエソン1996)を記述する為に、あるいは、はじめの4つのフォルマント周波数を出力し記録する。これらは、母音の
音響的スペクトログラムの4つの最も重要なピークの中央の周波数を表わす。発生作用の知覚は、第1フォルマントと、有効と
いわれている第2フォルマントの次元として持つ空間の中に、計算されたある距離の機能を使う。効果的な第2フォルマントは、
3つの最も高いフォルマントの測られた総計、あるいは、ある単純なピークと、すでに同じと知覚されているもので、置き換え
られることが出来、より高いスペクトログラムの部分の中に、重なるいくつかのピークの現象の知覚を表わす。特定の計算
は、適応したものが使われた。(マンタカと他1986)発生作用は、音響的と調音的プロトタイプの両方でもって母音を記録
する。これらの、プロトタイプは分類の中心である。ある信号が知覚されたときはいつでも、計算された全ての音響的プロト
タイプの為の距離、又は、最も接近したその1つが、理解された1つとして考えられる。生み出すことにおいて、調音的プロ
トタイプは選ばれる又、一致する音響的信号は生まれ、しかし、ノイズはフォルマント周波数か何かに移動していくことで、
これに加えられる。母音のレパートリーを学ぶ行程の間のプロトタイプは、加えられ、あるいは、消され、あるいは、他の発生
作用
の母音がその一連の中により接近して順応するように移動することが出来る。これをする為に、発生作用
ただ他の働きの行動の上に自分自身を基盤とすることが出来る。彼らは他の発生作用の母音のレパートリーを直接
見ることが出来ない。プロトタイプの面での強い音素は、認識力をもって、もっともらしい様だ。違ったタイプの会話信号が
プロトタイプの面から知覚され、(例、クーパーその他、1952、フリエダその他、1999を見てください)また他の言語あるい
は、認識力のあるコンセプトは、十分にプロトタイプの面(例、ラコフ1987)から、蓄えられたり、行程化されたりする。この種
のあるモデルの中に、その発生作用の間の相互影響は、それら自身の発生作用の構築と同じ様に重要である。人間
の言語の中に、言語的相互影響が言語的シンボルの変化より丁度なるのではない。いつも、文脈、言語的文脈の面から
と会話が起きた状況の両方がある。この状態は、身体的面を持っていて、例えば会話が行われている中の環境、
しかし、それは又社会的面と、実際的な面を持っている。(他の次元と十分可能な)全てのこれらの面は、言語の交換
に影響する。ある完璧な言語変換が形作られることが、きわめて困難であることは、はっきりしている。しかしながら、
人がただ言語の音の中に興味があるとき、人は原理の中に意味でもってしなくてはならなく、全てを無視することが
出来る。代わりに、人は学習を基盤とした相互影響を使うことが出来る。学習の中に、音のシステムの上の同様な強制
は、真の言語的相互影響を適用する。学習を成功する為に、音は生むことの簡単さと、十分に簡単に区別できるよ
うにしなくてはならなく、丁度、それが完璧な会話システムの中にある様な。このような理由から、勉強の中でのシステ
ムの中に、発生作用どうしの相互影響が互いに学習しようとする働きよりなる。言語試行の面の類似の中に、これら
の相互影響は、「学習試行」と呼ばれるでしょう。ある学習試行の中に、2つの働きは、不規則に一連から選び抜かれ
る。これらの発生作用の1つは、学習試行の起爆薬の役割を割り当てられる、一方は、学習の役割が割り当てられ
る。しかしながら「学習試行」における、発生作用の役割は、対称ではなく、一連における、全ての発生作用は、2つ
の役割を演じる可能性を同等に持つ。しかしながら、それは、人間が音のシステムを学ぶことにおいて、子供の役割と
大人の役割は(対称)ではないというケースで、それは、そのモデルの中に、それを履行しないように決定された。はじめ、
それはより多くの定数より、多くの決定された任意のデザイン、あるいは二番目に紹介されてきただろう。そう多くない、
その音のシステムの形だった調査の目的は、求められ、しかし普遍的母音分布構成の技術かどうか調査する為に、
言語使用者の一連の中の自身の組織として説明されることが出来る。学習試行の先導者はそのレパートリーから、
ある小さな重量のノイズを加えながら、
不規則に母音を選ぶ、あるいはそれを生み出す。学習者がこの音を知覚し、
又それに最も近いそのレパートリーから、母音の音響的プロトタイプを見つけ、あるいは調音の一致を生み出し、ふたたび
ノイズを加える。それで、この先導者は信号を知覚し、その最も接近した母音を見つけ、これは、これが起源的に生
み出された1つと同じか、どうかチェックする。もし、それが同じであれば、それは学習は成功だった、学習する人に
ある口頭でない再生を与える。
一方、もしそれは同じでなかったならば、それは、再生時にそれが間違っていたことを伝える。これらのステップは、
ある音を使う、ある言語的発声の面の主なものを含む強制下の生産物、あるいは、エラーでもって、あるいはある
有限の一群の種類の中の分析、あるいは無限語的キューを使った働きの、これらの種類の外面の根拠を与える。
しかしながら、幼児が、彼らが生み出した音の質について直接に再生できないというのは真実である。外の世界
の中にある意味と、幼児が知覚する音の間の接合を、配給するメカニズムがあるに違いなく、さもなくば、ある幼児は
その言語の中の音を区別することが出来る、あるいは、できない、ということを学ぶことは出来ないでしょう。
人間の幼児が言語を学ぶ場合におけるフィールドバックは恐らく、発音が起こった中に、特別な言語的文脈からある
いは、ある与えられた発音、あるいはなしでのあるゴールを達成する能力によって導き出される。フィードバックの反応
の中に、また前の試行の中における母音の成功の基盤として、学習者はそれが使われる、その母音、あるいは
新しいモデルを加えてシフトすること出来る。両方の発声作用は又、その母音が何回使われたか、何回それは成功
して使われたか、見逃さない。また、両方の発声作用は、規則的に何回か調整された母音に、あるいは、ほとんど、
その時に見つけられるのに失敗した、あるいは、非常に接近しすぎる母音の出現に投入された。
最後に、発生作用のレパートリーが大きくなるだけ、大きくなるのを確かにする為に、ある不規則な母音は低い可能性
でもって中に入らされることが出来、その発声作用が、彼らのレパートリーの中に更新される中のその方法の全体の
形は、ここに討論されないでしょう。その発声作用は、ある空のレパートリーによってスタートする、あるいは、すべての
基礎的母音を生み出すことが出来る、主題の中にある。(デボニル1997、2000デボニルとボゴット2000
その分布構成の特定の中の、いくらかの言語に対して、片寄った、あるいは、学習の結果の意味は、それゆえ一般
の中の人間の言語についての何かを言うことが推測される。学習の運行は、現実的母音の分布構成の出現の中
に結果として起こる。代表例は記述5にされている。





記述は、5つの図からなり、母音分布構成の開発におけるそのある段階を代表している。それぞれの図の中に、
その一連の中に全ての発生作用の、全ての音響的プロトタイプの、効果的な第2フォルマントと第1フォルマントが写し出
されている。効果的な第2フォルマントは水平軸に投影されて、通常第1フォルマントは垂直の軸に投影されている。
その軸の通常の方向は、保存され、それで、上の左かどの中の「i」、上の右かどの「u」、下の、「a」でもって、その
母音は、通常投影された母音分布構成の音声学者の方法の中に投影され、
構音様式で、2つの軸は保存され、
構音様式で四角形の中に、全てのポイントが到達できる訳ではないということに注意してください。有効な音響的
場所はグラフの底の先でもって、だいたい三角形だ。最初の図は50試行の後の状況である。発声作用はゼロ
からスタートし、そして互いに影響しあう為の発生作用の為のただ少しの時間があり、最も重要な行程がなるの
は、ある学習試行の始まりの働きによる、不規則な新しい母音の挿入あるいは、ある学習試行において、学習
する人の役を演じられた発声作用によるこれら母音の学習に、方向付ける。母音はそれゆえ有効な音響的
空間に全く幅広く散らされ、しかし、それらは、うまく群がる訳ではない。学習試行に結果として起こることの間、
発声作用の母音は、徐々に一緒に動く。又新しい母音の不規則な挿入することになっている。他の群の出現、
しかし全ての働きが全ての群に一致する原型を持っている。この状況は、300試行の行われた後の、記述5の
2図に書かれている。相互影響が続くとき、その一群は安定させるあるいは、対比する傾向があり、そして有効
な、音響的場所に広く分布してきた。これは(図3の)約1000の学習試行の後に現れてくる。そして、ほとんど
10000の学習試行(図5)の後で終わらされる。10000の学習試行の後、群はコンパクトになってきた。しかしなが
ら、有効な空間の群の分散は恐らく全く、まだ良い究極ではない。分散は徐々に良くなり20000学習試行(図6)
の後にそれが全く自然になるまで、その母音分布構成は、自然に出現し、あるいは、あるの人間の言語の中
に見つけられることが出来るであろう。それは、しかしながら完全に、統計的ということではない。母音の
基本形は移動することが出来る。それで母音の現実的音声の真実化は、少しの時間で変わるかも知れな
い。また、全くまれなケースにおいて、群は互いに到達して、あるいは、出現されるかもしれなく、あるいはもしも
場所があるなら1つの新しい群が出現するかもしれない。しかしながら、ある現実母音の分布構成は記述5
に描かれ、考えられることから出現し、これは現実の母音分布構成が出現する、現実の母音の中に、この
シュミレーションはいつも結果を出すということが確立することではない。これを調査する為に、その分布構成の
多くの動作は、してしまったということが必要であり、その結果、人間の言語についての知られることは何で
あるか、比較される。1つの事の為に、発声作用一連の中の母音の分散の、意味を定義することが出来る。
人間の言語における不規則に創造された分布構成の中にあるより以上に、分散される傾向が在ある母音、
あるいは、現実に究極的に分散されたものに近づくということがわかった。(リソエンクランツとリントブルム1972年)
出現した分布構成もまた、ほとんど究極的に分散されることもわかってきた。しかしそれは、また、人間1人
に直接に出現した母音分布構成を、比較することが出来る。これは、試行を何度も行うことで、されること
が出来き、それから出現した母音の分布構成を分類したり、人が人間の母音分布構成を作ることが出来
る分類によって、この分類を比較する。これは記述6にされている。






ここにある、人がセットするパラメーターの為の、試行から出現した5母音のシステムは、3つの違ったタイプに分類
される。対称的な形が88%のケースの中に起こり、後ろの母音より前の母音(1つは中央母音)のタイプで
の8%のケースで起こり、一方前の母音より後ろの母音のタイプは4%のケースのケースで起こる。これはシュワ
ンツその他(1997年)パーセンテージでもって十分良く比較できる。彼らは、初めのタイプとして87%、2番目の
タイプとして4%、3番目のタイプとして2%を発見した。(これらのパーセンテージは、最後で100%にあるわけで
はなく、私の試行から出現しなかったタイプを、彼らはまた見つけた)しかしながら、出現したシステムと真の
人間の言語データーの適合は特に良く、最上の適合は、また6と7母音の分布構成の為に見つけられた。
4つの8と9母音の分布構成の為の適合はよかった。しかし良い同様ではない。3つの母音の分布構成の
為の、正しいタイプは予測された。しかし、「垂直」と呼ばれている3つの母音分布構成、人間の言語におい
てそれは、全くまれであり、あるいは、しばしば関係的に起こった。しかしながら、その研究は、知覚と生産
の強制の元での自己組織の結果として、説明することが出来、人間の母音の分布構成の普遍的技術と
して表現されている。そのモデルの、いくつかの方法の、一連の発声作用の上に働く、遺伝的アルゴリズムを
使って討論されることが出来るかも知れない。1つの方法は、遺伝学的に研究された方法において、何時
間も変わった発声作用のパラメータを学ばす為、あるいは最高の学習の発声作用の為に選ぶ。
この方法の現在のモデルに、手で変えられなければならないパラメーターは、より主題的方法にセットされる
ことが出来るであろう。他の方法は、その発声作用の生産とか知覚を何時間に渡って進化させる為であ
る。特に生産は人間の声道が特別に言語に適応しているであろうことに興味があるであろう。人は、ただ
2〜3個の制御パラメーターで、ある一定の管で始める一連の発声作用を、想像することが出来ただろう、
それは彼らがどのぐらい十分に、よく互いに学習することが出来るか、あるいは、彼らが区別することが
出来る違った種類の音が、どれぐらいあるのかにおいて、評価される。人間の進化において見つけられた
のと同じ様な、音道かどうか調査することは興味のあることでしょう。
〈結論と未来の仕事〉
コンピューターモデルでもって成功し、別々の調査者によって調査されることが出来た人間の会話音の進化は、
提案されてきた。会話の別々の側面、母音分布構成、文節、トーンシステム、強弱(イントネーション)は調査されてき
た、あるいは、現在も調査されている。その方向性は、真の究極化、遺伝学的アルゴリズムを使ったり、言語
が使う発声作用の一連の使用あるいは、それらの合成、のどれかを含むものを持つことを獲得した。
最も現実的なものは、互いから学んだ会話の働きの一連よりなる1つの分布構成であろう。しかしなが
ら、そのようなあるシステムは、多かれ少なかれ作らなくては、ならないだろう独断的なデザインの決断におい
て、多くのパラメーターの、多くのポイントを持つであろう。また、それは、そのような分布構成の動き、分析する
のが困難であるとわかるであろう。当分、一連の力学あるいは、進化の集中のどちらかが、ほとんどの
分布構成、しかし、未来において、その2つは明確に結合されなくてはならないでしょう。未来の仕事におい
てまた、より複雑な発音は、取り組まれなくてはならない。この点までは、孤立における母音、単純な
子音-母音文節は、調査の主な主題だった。しかし、より言語の変化、進化を見抜く為に、独断的な音の
より長い結合は、研究されなくてはならない。このために、より現実的な、より強制のモデルの計算は必要
であろう。しかしながら通常の調査者の為の有効となる計算力は、そのようなモデルが計算的にもっとも
らしくなってきた、近年において非常に増加してきた。それは、しかしながら、現実、しかし扱いやすいモデル
を作るために、適切な単純化を見つける上においてすでに必要でしょう。また、より複雑な音の研究の為
にアルゴリズムを学んだ機械は、一時的な結果を学ぶことが出来る、あるいはそんな結果から形を抽出す
ることが出来る、ということで必要である。これは機械が学んでいる地域社会の中にすでに開かれてい
る調査の地域である。結果を学ぶあるいは、それらの中にパターンを見つける能力の1つの興味ある面は、
また構文と文法を学ぶ為の、前もって必要なものである。恐らく、ある興味ある考えの取替え、構文の
起源と会話の起源の間の調査のモデルは可能である。会話は、最も具体的な言語の側面である。
それゆえ、それは真の言語的データーと会話の進化の中に調査する、あるコンピュータモデルの結果との間
の比較の主題を作るのにもっと簡単である。また、古生物学者のデータは、ただ私たちの先祖の会話
他の言語の側面についてではなく、
に対する許容について、何か私たちに言うことが出来、それゆえ
決して、会話は、言語の進化の調査、またはモデリングの為の理想である。この点までは、私たちは
ただ表面を調べただけであった。
〈感謝の印〉
この章の中の記述されたその仕事は、ベルギーブリュッセルのブリージ ブリュッセル大学研究室の人工知性
研究所で実行されました。それはシアトルのワシントン大学の心理、脳、学問センターで書き下ろされました。
私は特に、彼らの前進あるいは、出版されていない仕事の全ての調査者に感謝したい。

2007/2/10 翻訳