劉倩影
(山東第一醫(yī)科大學(xué),山東泰安 271016)
認(rèn)識(shí)學(xué)習(xí)理論把學(xué)習(xí)者看作是信息加工的主體。語(yǔ)言學(xué)家喬姆斯基(Noam Chomsky)認(rèn)為動(dòng)物內(nèi)在存在理解行為:“描述復(fù)雜有機(jī)體的行為,自然會(huì)想到除了需要了解外部刺激之外,還要知道有機(jī)體內(nèi)部結(jié)構(gòu)的知識(shí),以及有機(jī)體如何處理信息,怎樣組織其行為等內(nèi)容。”虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)可以為習(xí)得者提供相應(yīng)的外部刺激,這種外部刺激的內(nèi)容應(yīng)該建立在習(xí)得者本身的知識(shí)體系上,其通過(guò)接受刺激,處理信息,組織信息,達(dá)到一次完整的學(xué)習(xí)閉環(huán)。[1]
構(gòu)建主義學(xué)習(xí)理論是學(xué)習(xí)者利用必要的學(xué)習(xí)資料通過(guò)意義構(gòu)建的方式學(xué)習(xí)。認(rèn)為要充分發(fā)揮學(xué)生個(gè)體的主觀能動(dòng)性,要求學(xué)生能夠用探究、討論等各種不同的方法在頭腦中去主動(dòng)建構(gòu)數(shù)學(xué)知識(shí)。利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)習(xí)得漢語(yǔ),顯然不是一種單向操作,需要充分發(fā)揮學(xué)生個(gè)體的主觀能動(dòng)性。
語(yǔ)言功能論討論如何用語(yǔ)言做事、進(jìn)行交際。如韓禮德把語(yǔ)言看作社會(huì)符號(hào),是人們有目的地用來(lái)在語(yǔ)境中表達(dá)意義的資源。在利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)時(shí),應(yīng)輸入有意義的語(yǔ)境,而非隨意輸入無(wú)意義的片段。
目前有種較新的語(yǔ)言學(xué)習(xí)理論觀點(diǎn),即把學(xué)習(xí)者看作是外界觀察和信息輸入的主體,利用實(shí)際的或虛擬實(shí)際的客觀載體表達(dá)觀點(diǎn)、進(jìn)行交際。這種觀點(diǎn)總結(jié)并更加肯定了認(rèn)知學(xué)習(xí)理論、構(gòu)建主義學(xué)習(xí)理論、語(yǔ)言功能理論中學(xué)習(xí)者的主動(dòng)地位,即人是學(xué)習(xí)的主體,虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)是客觀載體,保證了主觀能動(dòng)性和積極性,保證了學(xué)習(xí)的效率和針對(duì)性、趣味性。
利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)構(gòu)建漢語(yǔ)詞匯、語(yǔ)法的認(rèn)知環(huán)境和口語(yǔ)習(xí)得場(chǎng)景,使學(xué)習(xí)者可以獲得語(yǔ)言交際學(xué)習(xí)中極為重要的兩個(gè)要素:“臨境感”“交互性”,便于學(xué)習(xí)者探索、發(fā)現(xiàn)和適應(yīng)語(yǔ)言環(huán)境;能很大程度上體現(xiàn)出真實(shí)語(yǔ)境下語(yǔ)言的交際功能(即能表達(dá)言外之意),因?yàn)檎Z(yǔ)言?xún)?nèi)容本身和語(yǔ)言所指向的意義有時(shí)候并不是一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系。
通過(guò)微軟AI搜索技術(shù)等相關(guān)技術(shù),根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)信息,建立動(dòng)態(tài)的語(yǔ)料庫(kù)、信息庫(kù)。
解決課堂學(xué)習(xí)中缺乏“臨境感”“交互性”的難題、不能實(shí)現(xiàn)自然交互的角色扮演的難題、不能體會(huì)漢語(yǔ)龐大復(fù)雜的委婉表達(dá)和言外之意的難題;實(shí)現(xiàn)任何場(chǎng)景下的 “沉浸式學(xué)習(xí)”(如通過(guò)目前的Magic Leep支持);滿(mǎn)足現(xiàn)實(shí)條件下難以實(shí)現(xiàn)的或預(yù)想中的場(chǎng)景構(gòu)建和基于此場(chǎng)景的語(yǔ)言學(xué)習(xí):如災(zāi)難演習(xí)、太空環(huán)境、高級(jí)實(shí)驗(yàn)室環(huán)境等。
學(xué)習(xí)者能夠與計(jì)算機(jī)、“機(jī)器人”或通過(guò)AR眼鏡(虛擬世界中的交際對(duì)象)直接進(jìn)行包含模擬真實(shí)語(yǔ)言反映的“人—機(jī)語(yǔ)音對(duì)話(huà)”(如目前的siri、小愛(ài)機(jī)器人、小度音響等);親臨情景之中扮演角色,與虛擬世界中的虛擬角色進(jìn)行自然交互。
即充分發(fā)揮學(xué)習(xí)者本人的主體作用,學(xué)習(xí)者能自主根據(jù)期望學(xué)得的內(nèi)容,通過(guò)各種形式與AI進(jìn)行學(xué)習(xí)互動(dòng),通過(guò)“人工智能老師”的“教學(xué)”和人機(jī)互動(dòng)的反復(fù)操練,學(xué)習(xí)者可在這種虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)中發(fā)現(xiàn)自身問(wèn)題、得到自主學(xué)得的目的,即將虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)應(yīng)用成一臺(tái)智能漢語(yǔ)學(xué)習(xí)機(jī);通過(guò)提問(wèn)或檢索的形式(如利用微軟AI搜索技術(shù)支持),可從AI得到相關(guān)文化的、政治的、經(jīng)濟(jì)的方方面面的回答或相關(guān)知識(shí)與觀點(diǎn),即將虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)應(yīng)用成一種搜索引擎。
特定專(zhuān)業(yè)或職業(yè)的學(xué)習(xí)者根據(jù)學(xué)習(xí)者的需要任意創(chuàng)建自己信任的虛擬教師和虛擬學(xué)習(xí)伙伴、競(jìng)爭(zhēng)伙伴,自創(chuàng)特定環(huán)境、事件與細(xì)節(jié),如醫(yī)院環(huán)境(醫(yī)生、病人、器械)、警署環(huán)境(警察、犯人、監(jiān)獄)等等。
語(yǔ)言學(xué)習(xí)中的焦慮主要指學(xué)習(xí)者需要用外語(yǔ)或第二語(yǔ)言進(jìn)行表達(dá)時(shí)所產(chǎn)生的恐懼或不安心理。導(dǎo)致的因素有其自身的因素、外部因素、雙向交流不順暢等因素。利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù),一方面與學(xué)習(xí)者對(duì)話(huà)的不是活生生的人,而是機(jī)器,大大降低了因自尊心等原因造成的焦慮和緊張,另一方面也排除了教師的嚴(yán)苛要求因素,更能在雙向交流中按照自己的意愿調(diào)節(jié)交流內(nèi)容和強(qiáng)度。
(1)WaveNet:一種原始音頻波形深度生成模型,能夠模仿人類(lèi)的聲音,生成的原始音頻質(zhì)量?jī)?yōu)于目前Google采用的兩種最優(yōu)文本——語(yǔ)音模型Parameric TTS與 Concatenative TTS。
(2)Tacotron 2:集成了谷歌語(yǔ)音生成兩大技術(shù)WaveNet和Tacotron1,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的方式,發(fā)揮出當(dāng)前技術(shù)性的極限,在幾乎沒(méi)有任何語(yǔ)法專(zhuān)業(yè)性問(wèn)題的情況下將文本轉(zhuǎn)變?yōu)檠葜v。
(3)Magic Leep:增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)平臺(tái),主要研發(fā)方向是將三維圖像投射到人的視野中。
(4)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò):深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法,由Hinton等人于2006年提出。[2]深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域,它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)。目前PaddlePaddle產(chǎn)品可提供豐富的模型庫(kù),從而可以快速構(gòu)建強(qiáng)大的應(yīng)用,滿(mǎn)足各種場(chǎng)景的需求。
(5)自然語(yǔ)言處理技術(shù):自然語(yǔ)言處理技術(shù)終極目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)一種能夠像個(gè)體人一樣進(jìn)行語(yǔ)言加工的智能機(jī)器。至今已形成規(guī)則技術(shù)和統(tǒng)計(jì)技術(shù)兩大主流技術(shù)、多種輔助技術(shù)并存的局面。其發(fā)展趨勢(shì)是實(shí)例技術(shù)可能成為主流技術(shù),規(guī)則技術(shù)和統(tǒng)計(jì)技術(shù)可能成為輔助技術(shù)。[3]現(xiàn)在,自然語(yǔ)言技術(shù)已全部轉(zhuǎn)向深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),對(duì)話(huà)系統(tǒng)也都用到了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。
(1)語(yǔ)音感情的表達(dá):根據(jù)習(xí)得者的輸入,即言語(yǔ)、語(yǔ)言層次和非言語(yǔ)表現(xiàn),人工智能目前較難及時(shí)調(diào)整與選擇適當(dāng)?shù)妮敵觯桓鶕?jù)學(xué)習(xí)者表達(dá)的情緒(如語(yǔ)氣、重音、停頓、強(qiáng)調(diào)等)做出判斷,較難給出相應(yīng)的模擬真實(shí)的反應(yīng),如控制語(yǔ)音從而表達(dá)出開(kāi)心或憂(yōu)傷的感情。目前谷歌發(fā)布Tacotron 2可支持利用文本生成聽(tīng)起來(lái)比較自然的英文語(yǔ)音,但仍存在很多缺陷。
(2)AI的語(yǔ)義分析:人腦中的許多日常概念通常是模糊概念,這在實(shí)踐中反而顯示出較高的效率,這與電腦只能識(shí)別精確的語(yǔ)義模式有著本質(zhì)的區(qū)別。[6]在有現(xiàn)成本文語(yǔ)料的情況下,如何最快、最準(zhǔn)確地對(duì)輸入話(huà)語(yǔ)作出語(yǔ)義分析,如何在海量語(yǔ)料中篩選符合此語(yǔ)義分析的相應(yīng)回答尚需大量研究與實(shí)踐。
(3)AI的自主言語(yǔ)生成:自主語(yǔ)言生成靠模擬人的思維,而人的思維過(guò)程和規(guī)律很難用一種或多種高級(jí)語(yǔ)言(軟件)來(lái)一一對(duì)應(yīng)描述。在沒(méi)有現(xiàn)成本文語(yǔ)料的情況下,或想重新構(gòu)建語(yǔ)料的情況下,如何拆解語(yǔ)言元素,如何構(gòu)建一個(gè)新型的、適用于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的漢語(yǔ)語(yǔ)言生成法則,使得AI脫離本地或云文本,利用預(yù)先設(shè)置的漢語(yǔ)語(yǔ)法程序賦予AI自主選擇詞匯、語(yǔ)法來(lái)自主生成有效、可懂、有意義的話(huà)語(yǔ),從而脫離對(duì)單純語(yǔ)料庫(kù)的依賴(lài)等方面尚待研究。
(4)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)對(duì)漢語(yǔ)非言語(yǔ)交際手段的理解:非言語(yǔ)交際行為包括言語(yǔ)行為以外的一切由交際者和交際環(huán)境所產(chǎn)生的刺激,這些刺激對(duì)于交際參與者具有潛在的信息價(jià)值,一旦這些刺激被對(duì)方感知就產(chǎn)生了實(shí)際的交際意義。由于目前沒(méi)有漢語(yǔ)非言語(yǔ)交際手段的行為特征庫(kù),因此無(wú)法形成程序和產(chǎn)品。
(5)情感計(jì)算:即賦予AI像人一樣的觀察、理解和生成各種情感特征的能力,試圖創(chuàng)建一種能感知、識(shí)別和理解人的情感,并能針對(duì)人的情感做出智能、靈敏、友好反應(yīng)的計(jì)算系統(tǒng)。[4]Peddle的Senta模型是目前最好的中文情感分析模型,其大概可判斷積極、消極、中性情感,但無(wú)法識(shí)別更復(fù)雜的情感。
總之,虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)相關(guān)的語(yǔ)言習(xí)得理論有認(rèn)識(shí)學(xué)習(xí)理論、構(gòu)建主義、語(yǔ)言功能論等。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)相較于其他教育技術(shù)在漢語(yǔ)習(xí)得中有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。目前,市場(chǎng)上有部分已較成熟的虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)產(chǎn)品來(lái)支持語(yǔ)言對(duì)話(huà)或?qū)W習(xí),但仍有大量的問(wèn)題暫未能獲得成熟的虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)支持。
創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)理論研究與實(shí)踐2019年20期