やりたいこと：一般言語学と脳の知識処理モデル
はじめてのNoteでの投稿です。Qiitaでエンジニア向けの記事を書いていましたが、Qiitaでは文科系寄りの記事はかけないので、私の日頃考えていることや気づいたことについて書いていきたいです。また、将来は言語学の専門家として世界中を旅したいので、そのための情報発信としてNoteを始めました。
やりたいことは以下の２分野です。両方とも分かりににくいかと思いますので、少し解説します。
一般言語学
世界には6000以上の人間が話す自然言語が存在します。英語などの一つの自然言語ではなく複数の言語を対象として言語の一般原則や特徴を導き出そうとする学問です。私はその中でも比較言語学、歴史言語学、記述言語学に興味があり、それらについて述べて行こうと思います。
比較言語学は英語や日本語などの複数の言語の文法や音声を比較して共通性や相違点を比較する学問です。
歴史言語学は、比較言語学の手法に基づき、過去の言語がどのように変化して現在の言語にたどり着いたのかについて探る学問です。有名な例の一つは、インド・ヨーロッパ語族です。インド・ヨーロッパ祖語と呼ばれるたった一つの言語から大陸とヨーロッパ大陸にまたがる多くの言語（英語やヒンディー語）が発生したと考える仮説があります。
記述言語学は、一つの言語の文法や音声を構造的に記述しようとする学問です。
脳の知識処理モデル
私は脳の知識モデルを砂時計のように考えています。情報やデータを砂時計内の砂粒に例えます。砂時計は入力部、中間部、出力部の三つの部分に分かれています。上の入力部から大量の砂（情報やデータ）が入ってきて、中間部できつくなって、下の所に砂粒がたまります。脳は真ん中の中間部に対応しています。
脳は、大量の情報を受け、内部で情報圧縮（コード化・言語化）して、そのコード化情報に基づいて情報を出力します。重要な点は、中間部の脳はブラックボックスではなく、離散的（専門的な用語ですみません）にコード化された情報として記述されているということです。ここでの離散的とはAかBかCなどの3択や、有限要素の組み合わせ、例えばAAB, ABA, AAAC,…などの事です。
ただしこのような説明だとほぼ全てのAIに当てはまってしまうような気がしますが（笑）
私が考えている脳のモデルは、ニューラルネットワークのオートエンコーダーに着想を得ています。
やりたい諸々のこと
印欧語や世界の言語のルーツを突き止めたいので、その研究・調査にも関わりたいです。
無文字言語の記号化（音素化）を行うAI技術の開発もしたいと思っています。
道路の渋滞シミュレーションやマルチエージェントモデル（シュガースケイプ）などに興味があるので、その手法を使って社会問題を解決してみたい。
最近DAOに興味があり、この技術でより公平な教育や仕事探しで労働の民主化（？）みたいのができたらいいな。
ARでバーチャル庭園のプラットフォームを作りたい。
鬱病にも悩まされ続けてきたので、精神医学についても書いていきたい。
基本的に気づいたことについてつらつらと書いていきたいです。やりたいこともどんどん変わっていくのでアップデートしていきますね。
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