抽象語のあいまい性

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2021年10月24日22:32:02 评论

抽象語のあいまい性

大熊圭子

1 はじめに

本論文では、抽象語の持つあいまい性について考察する。論文指導において小論文を書かせた場合に、抽象語を使えない、使っても間違った使い方をしているために意味が通らない文を書いてしまうといった学生が多い。そこで本論文の目的は、この問題を解決するためにはどうすればよいかを考えることとする。

 

2 背景

小論文を書くときに学生は、普段文章を書くときと違い、かまえてしまうようだ。つまり日常生活の中ではあまり書くことのない内容のものを書くので、いつもと違う言葉を使わなければいけないと思う。どういう言葉かというといわゆる抽象語である。これがなかなか正確に使えない。前述したようにせっかく使っても適切な語を選択できず、意味が通らなくなる。

例えば、「抽象」、「普遍」、「概念」といった抽象語はほとんど使う学生はいない。「一般的」、「主観」といった語はたまに使う学生がいるが、意味不明の文章になっていることが多い。この理由としては、学生の頭の中ではその抽象語の意味があいまいで、その状態のまま使っているからだ予想される。抽象語によっては、まったくわからないのではなく(使うということは、ある程度わかっているはず)なんとなく、という程度はわかっている。だが、その言葉の意味を明確に理解していない。中には見たことはあるが意味がまったくわからないもの、さらにはまったく知らないものも多いようだ。論文の場合、そういった抽象語を多く使わなければならないという思いから、無理やり使ってその結果、意味が通らない文になってしまう。では正しく使えないと考えられる抽象語とはどの様なものがあり、その使えない理由は何か。それがわかれば、使えるようにするための方法も見つかるのではないだろうか。

例えば工学の分野にエキスパートシステムというものがある。これはプロの知識・技をコンピュータに載せ、それを共有化し、素人でもプロと同じように機械を制御したり医療診断をしたりできるように支援するものである。その知識があいまいな場合が、ファジイエキスパートシステムと呼ばれるものである。機械のコントロールの場合、プロは必ずしも物理法則を使って計算し、コントロールするというわけではない。正確な温度を測らなくても、例えば手を触れてそのおよその、かつ微妙な感じでコントロールする。「ちょっと温度が高くなったらしばらく電源をオフする」といったようにだ。実際の知識は、このような明確な言葉で表される形のものではないと思われるが、知識の共有化のために明確に言葉に直しルール化され、知識データとして蓄えられる。それを誰でも利用可能にしたものがエキスパートシステムである。また、手のひらの上に一本の切花を立てるということを考えてみよう。これはたとえ力学の法則を知らなくても誰でもできることであろう。左に倒れかけたら少し左に手のひらを移動させて安定させる、といったことを無意識のうちに行うことにより可能にしている。これらをルール化しエキスパートシステムを作ると、機械(ロボット)も手のひらの上に花を立てるということができる。これを物理法則を使ってルール化しようとしたら膨大なルールとデータが必要であり、おそらくそれでもできないであろう。あいまいさを残したまま日常使っている言葉でルールを作っていくことにより可能になっているのである。

正確な温度を知らなくても、力学の法則を知らなくても目的(コントロール)を遂行できる人がいて、その人の知識をルール化し、他の人も利用して対象物をコントロールできる。これと同様に、抽象語を使える人がその使用パターンをエキスパートシステムのような形にしたら、抽象語を使えない人が言いたいことをそのシステムを利用して抽象語の文章に直せるのだろうか。翻訳機のように、抽象語の意味を正確に知らなくても抽象語を使った論文を書ける(作れる)ということになるのだろうか。

 

2 あいまい性の理論

本論文では抽象語というあいまいな言葉について考えていくが、まず、あいまい性に関する理論について整理しておきたい。このテーマはおよそ次のように三つに分けられるようだ。1

(1)   対象が境界上にあるかどうか

(2)   明確な境界を持つかどうか

(3)   パラドックスの問題

(1)と(2)は境界問題として一つにまとめても良いだろう。したがってあいまい性に関する理論は大きく、境界問題とパラドックス問題の二つに分けられる。

あいまい性理論の代表ともいえるファジィ理論は、境界問題に属するものである。例えば、ファジィ集合の考案者ザデーが対象としたのは、「美しい女性」、「背の高い人」、「1より非常に大きな実数」といったものであった。これらは正確にその集合(の境界)を決められない。あいまいなその集合の境界をメンバーシップ関数(MF)を用いて定義し、各要素(対象となるもの)がその集合に属する「度合い」を考える。数学的に厳密な集合ではないが、しかしパターン認識、情報伝達、抽象の領域で重要な役割を果たしているこういった境界があいまいな集合を、ファジィ理論では対象としている。2

ファジィ理論のMFと同じような関数を考案したブラックは、あいまいさの例として椅子を挙げている。3見るからに椅子とみなせる家具、一方で切り株を考え、その間にさまざまな椅子らしきものを椅子らしさ順に並べる。これも椅子と椅子でないものとの境界に関する理論である。

ここであいまいな語を少し整理しておこう。まず「高い」という語だが、これは測定値に置き換えられる。例えば身長ならばcmに置き換えられる。実際、ファジィ理論におけるMFではこれを横軸に用いる。次に「大きい」という語がある。これはもちろん対象にもよるが先に挙げた「高い」よりも少し複雑になる。なぜならばそれを測定値に置き換えようとしたとき、高さと重さという二つの値を必要とするからである。「高い」が一元的な語だとすると、「大きい」は二元的な語だということができよう。その分、複雑になるわけだ。体積(cm)で考えれば一元的であると考えられそうだが、例えば直方体の体積が底面積と高さから求められることを考えれば、やはり二元的だ。ファジィ理論の場合も、「大きい」対象であるかどうかはまず「背が高い」のMFから度合いを決める。たとえば0.8だとする。次に「重い」のMFから度合いを求める。たとえば0.9だとする。このとき対象が「大きい」度合いは

背が高い∧重い=0.8∧0.9=0.8

として求めることができ、二元的であるといえる。

こういったあいまいな語に対して、「正義」という語はどうか。これは測定の対象とはならない。しかし「正義」であると考えられる行為を示すことができる。正義の具体例である。言葉で示すだけでなく、実際に行われた行為に対してそれが正義であるかどうかを言うことが可能である。しかし「概念」という語は、概念の例を示すことができるが、それは言葉で示すしかない。さらに「一般」「抽象」といった語にいたっては、そのものの例を言葉で示すことすら難しい。

つまり言葉のわかりやすさの程度はいろいろあるということである。上に挙げた順にわかりやすいと考えられるだろう。測定できるほうがわかりやすく、測定も多元的になるとわかりにくくなる。測定できなくても示すことができればわかるが、イメージとして示せるかどうかによりわかりやすさは左右される。

ブラックが考えた「椅子」はどの程度のわかりやすさか。一般に椅子は「腰を掛けて座るための家具。腰掛け」(大辞泉)と定義される。椅子を椅子かどうか数値で表せるだろうか。まず椅子の一番重要な機能として座れるかどうかが問題になる。これは座れそうな面の面積(cm)として測定可能だ。実際に座れるかは、高さ、安定性(縦横比、傾きなど)の測定になるだろう。座る面の柔らかさも必要かもしれない。こういった数字で表されるものを用いて、各MFからそれぞれの度合いを求め、合成して椅子の度合い、すなわち椅子らしさを計算する。大きい人かどうかの場合、次元が少ない(身長・体重)ので度合いを計算することは簡単である。しかし椅子は、椅子らしさを決定するためにさまざまな属性を考慮しなければならない。つまり多元的になるので、その場合は計算するよりイメージで求めた方が早い。実際に座ったときをイメージし、座り心地を想像し、その快適度から椅子らしさの度合いを考える。椅子という対象物は身近にたくさんあるので、非常にイメージしやすい。そのため、多元的であってもわかりやすい語の部類に入るであろう。

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  • 本文由 发表于 2021年10月24日22:32:02
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