私は学ぶということにおいて、「概念」を理解することがとても重要だと考えています。しかし、そもそも「概念とは？」、「概念をどのようにして理解していくのか？」と根本的なところを考え始めると、自分自身がよく分かっていないことに気づきます。このことを考え始めてから、沼にはまってしまっている状態です。
そんな中、先日読んだ「言語の本質-ことばはどう生まれ、進化したか」（中公新書 ）今井 むつみ (著), 秋田 喜美 (著)はとても興味深く読ませていただきました。まだ頭の中は全く整理できていないのですが、なぜヒトだけが言語を持つのかという問いについて、『「オノマトペ」と「アブダクション推論」という人間特有の学ぶ力が鍵』であるとしています。
プログラミング“言語”というくらいですので、プログラミング習得方法についての理解を深め、応用できるのではないかと思います。
※ 以後、「言語の本質-ことばはどう生まれ、進化したか」（中公新書 ）今井 むつみ (著), 秋田 喜美 (著)の引用部分は、『』で囲って表示させていただきます。
オノマトペを足場に、アブダクション推論で言語習得
「言語の本質-ことばはどう生まれ、進化したか」（中公新書 ）今井 むつみ (著), 秋田 喜美 (著)における、巨大な記号のシステムである言語をどのように習得するかという点を短く表現すると、「オノマトペを足がかかりに、アブダクション推論でブーストラッピングというサイクルを回して、言語を習得する」となるかと思います。
ここでのキーワードは、「オノマトペ」「記号接地問題」「ブーストラッピング」「アブダクション推論」です。以下、順番に確認していきます。
オノマトペ
「ワンワン」「コロコロ」「さらさら」「ワクワク」など、自然界の音・声・物事の状態や動きなどを音で象徴的に表した語をオノマトペと言います。「言語の本質-ことばはどう生まれ、進化したか」においては、『その語形・音声や非言語行為のアイコン性を駆使して、感覚イメージを写し取ろうとすることば』としています。
オノマトペの言語習得における役割については、『音が身体に接地する第一歩』であり、『音とそれ以外の感覚モダリティの対応付けを助けるオノマトペのアイコン性（音とそれ以外の感覚モダリティの対応付けを助ける）が言語という膨大で抽象的な記号の体系に踏み出した赤ちゃんの背中を押し、足場をかける』としています。
また、脳がオノマトペを言語記号として認識する（脳の左半球が反応）と同時に、ジェスチャーのような言語記号ではないアイコン的要素としても認識している（脳の右半球が反応）という点も興味深いです。
記号接地問題とブートストラッピング、アブダクション推論
人間は記号が身体あるいは経験と接地できていないと学習できないと言われ、言語という巨大なシステムを習得する上で、この「記号設置問題」をどのように解決するかがポイントとなります。
そこで、「ブートストラッピング」という、今ある知識がどんどん新しい知識を生み、知識の体系が自己形成的に成長していくサイクルが登場します。ある重要な記号と身体との接地を、ブートストラッピングで成長させ、言語の巨大なシステムを習得していくということです。この成長過程で活躍するのが「アブダクション推論」という訳です。
アブダクション“推論”ですので、結論は正しいとは限りません。したがって、知識を創造する過程で間違い・失敗が起こることは避けられません。その間違い・失敗を修正していくことで、知識全体を修正・再編成します。このサイクルが言語習得には欠かせないということになります。
アブダクションは、帰納法に似た推論（結論が正しいとは限らない）ですが、帰納法との違いは、帰納法は「観察された事実の一般化を行う」だけであるのに対し、アブダクションは「（多くの場合）観察可能な事象から直接観察することが不可能な原因を推論します。
例）
朝起きると道路が濡れていた。
雨が降ると道路は濡れる。だから昨晩は雨が降ったのだろう。
朝起きると道路が濡れていた（事象）
だから昨晩は雨が降ったのだろう（原因）
道路が濡れていた理由は、雨が降ったこと以外にも「誰かが水をまいた」など、複数の理由が考えられます。「原因（仮説）」に何を当てはめるのかは推論者自身の創造力・閃きにかかっていると言えます。
プログラミング学習に置き換えると・・・
では、「言語の本質-ことばはどう生まれ、進化したか」（中公新書 ）今井 むつみ (著), 秋田 喜美 (著)に書かれていた言語習得について、同じ“言語”という名前の付く“プログラミング言語”の学習について、応用できることがないかを考えてみます。
オノマトペの「アイコン性」という点で浮かんだのは、ビジュアルプログラミングです。子どもがオノマトペを楽しみながら言語習得の足がかかりとしているという点でも近いものを感じます。そして、オノマトペから言語習得はビジュアルプログラミングからテキスト言語への移行とイメージが重なります。
ハンズオンで〇〇〇〇が必要ということ？
プログラミング言語の習得を言語習得と同様に、「記号接地問題（人間は記号が身体あるいは経験と接地できていないと学習できない）」があると考えてると、プログラミング習得には重要な記号との接地には身体との接地が必要ということになります。自分の五感をフルに活用して（感度を上げて）学ぶことが大切ということです。この点から考えると、子どもにとっては実際にモノが動くロボットを使ったプログラミング学習が有効かもしれません。
また、「ブートストラッピング」を「アブダクション推論」で回す中での、「推論」「修正」「再編成」という点だけで考えれば、「試行錯誤」が求められるということです。
プログラミング言語習得も言語習得に近いと仮定すると、「五感をフルに活用して試行錯誤して学ぶ」ことが必要ということになります。著書にも『言語習得とは、推論によって知識を増やしながら、同時に「学習の仕方」自体も学習し、洗練させていく、自律的に成長し続けるプロセス』と書かれていましたが、言語習得は学び方を身につけるということも含まれているというです。また「身につける」という言葉も、『人間は記号が身体あるいは経験と接地できていないと学習できない』に由来しているから、「頭につく」ではなく「身につく」なのかと妙に納得していまいました。
AIと人間
最後に、AIと人間との比較について著書の中で『人間は記号が身体あるいは経験と接地できていないと学習できない。かたやAIは大量の（そして誤りのない良質な）データを受け取れば受け取るほど、記号から記号への漂流を続けながら、知識を驚異的なスピードで拡大し続けることができるのである。』とあります。
ヒトはアブダクション推論して、修正・再編成を繰り返しながら,今ある知識がどんどん新しい知識を生み、知識の体系が自己形成的に成長していきます。ロボットが急速に人間に近づいてくる中で（ロボットの人間化）、人間がロボット化しないように、「考え創造する（生み出す）」ことを大切にしなければと改めて強く思いました。
