ABOUT THE SPEAKER
Ajit Narayanan - Visual grammar engine inventor
Ajit Narayanan is the inventor of Avaz, an affordable, tablet-based communication device for people who are speech-impaired.

Why you should listen

Ajit Narayanan is the founder and CEO of Invention Labs, and the inventor of Avaz AAC, the first assistive device aimed at an Indian market that helps people with speech disabilities -- such as cerebral palsy, autism, intellectual disability, aphasia and learning disabilities -- to communicate. Avaz is also available as an iPad app, aimed at children with autism. In 2010, Avaz won the National Award for Empowerment of People with Disabilities from the president of India, and in 2011, Narayanan was listed in MIT Technology Review 35 under 35.
 
Narayanan is a prolific inventor with more than 20 patent applications. He is an electrical engineer with degrees from IIT Madras. His research interests are embedded systems, signal processing and understanding how the brain perceives language and communication.

More profile about the speaker
Ajit Narayanan | Speaker | TED.com
TED2013

Ajit Narayanan: A word game to communicate in any language

アジト・ナラヤナン: 言語を問わない単語ゲーム

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言語障害を抱える子供たちに関する仕事をしているとき、アジト・ナラヤナン氏は、単語を絵で表し、「マップ」上で関連付ける方法を思いつきました。このアイディアは現在、話すことが難しい人々を補助するアプリの原動力となっています。その裏にある大きなアイディア、言語概念のFreeSpeech(自由言語)には、希望にあふれた可能性が潜んでいます。
- Visual grammar engine inventor
Ajit Narayanan is the inventor of Avaz, an affordable, tablet-based communication device for people who are speech-impaired. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
I work with children子供 with autism自閉症.
0
721
2670
私は自閉症の子供たちに関する
仕事をしています
00:15
Specifically特に, I make technologiesテクノロジー
1
3391
1914
具体的には 技術開発により
00:17
to help them communicate通信する.
2
5305
2171
コミュニケーションの
お手伝いをしています
00:19
Now, manyたくさんの of the problems問題 that children子供
3
7476
1539
自閉症の子供たちが
00:21
with autism自閉症 face, they have a common一般 sourceソース,
4
9015
3763
直面する問題には
共通のものがあります
00:24
and that sourceソース is that they find it difficult難しい
5
12778
2094
抽象概念や象徴的意味を
00:26
to understandわかる abstraction抽象化, symbolism象徴.
6
14872
5260
理解するのが困難である
ということです
00:32
And because of this, they have
a lot of difficulty困難 with language言語.
7
20132
4652
そのため 言葉に苦労することが
多いのです
00:36
Let me tell you a little bitビット about why this is.
8
24784
3015
少し 詳しく説明をします
00:39
You see that this is a picture画像 of a bowlボウル of soupスープ.
9
27799
3934
これがスープの絵だということは
分かりますよね
00:43
All of us can see it. All of us understandわかる this.
10
31733
2485
そのように見えますし
そう理解できます
00:46
These are two other picturesピクチャー of soupスープ,
11
34218
2312
さらに2つのスープの絵があります
00:48
but you can see that these are more abstract抽象
12
36530
2067
ただ もっと抽象的です
00:50
These are not quiteかなり as concreteコンクリート.
13
38597
1856
最初のほど
具体的ではありません
00:52
And when you get to language言語,
14
40453
2174
言語となると
00:54
you see that it becomes〜になる a wordワード
15
42627
1868
今度は単語になります
00:56
whoseその look, the way it looks外見 and the way it sounds,
16
44495
3261
単語は その見た目も音も
00:59
has absolutely絶対に nothing to do
with what it started開始した with,
17
47756
2912
最初の スープという物とも
01:02
or what it representsは表す, whichどの is the bowlボウル of soupスープ.
18
50668
2830
それが意味することとも
無関係です
01:05
So it's essentially基本的に a completely完全に abstract抽象,
19
53498
2900
つまり 完全に抽象的で 恣意的な
01:08
a completely完全に arbitrary任意 representation表現 of something
20
56398
2576
現実世界にある物の
01:10
whichどの is in the realリアル world世界,
21
58974
1163
表象なのです
01:12
and this is something that children子供 with autism自閉症
22
60137
1791
自閉症を持つ子供たちは
01:13
have an incredible信じられない amount of difficulty困難 with.
23
61928
3164
これを理解するのに
とても苦しみます
01:17
Now that's why most最も of the people
that work with children子供 with autism自閉症 --
24
65092
2751
このような子供たちに関する
仕事をする人々―
01:19
speechスピーチ therapistsセラピスト, educators教育者 --
25
67843
1878
スピーチ・セラピストや教育者は
01:21
what they do is, they try to help children子供 with autism自閉症
26
69721
2633
彼らは 自閉症を抱える子供たちが
01:24
communicate通信する not with words言葉, but with picturesピクチャー.
27
72354
3229
言葉ではなく
絵で会話できるよう努めています
01:27
So if a child with autism自閉症 wanted to say,
28
75583
1930
ある自閉症の子供が
01:29
"I want soupスープ," that child would pickピック
29
77513
2458
「私はスープが欲しい」と言いたかったら
01:31
three different異なる picturesピクチャー, "I," "want," and "soupスープ,"
30
79971
2260
「私」 「スープ」 「欲しい」という
3つの絵を
01:34
and they would put these together一緒に,
31
82231
1609
選んでつなぎあわせます
01:35
and then the therapistセラピスト or the parent would
32
83840
1867
すると セラピストや親は
01:37
understandわかる that this is what the kidキッド wants to say.
33
85707
1887
子供が言いたいことがわかります
01:39
And this has been incredibly信じられないほど effective効果的な;
34
87594
1778
この手法はとても有効で
01:41
for the last 30, 40 years
35
89372
2141
過去30、40年間
01:43
people have been doing this.
36
91513
1613
実践されてきました
01:45
In fact事実, a few少数 years back,
37
93126
1349
実際 私は数年前に
01:46
I developed発展した an appアプリ for the iPadiPad
38
94475
2675
このためのiPad用アプリを
01:49
whichどの does exactly正確に this. It's calledと呼ばれる AvazAvaz,
39
97150
2255
開発しました
Avaz と言います
01:51
and the way it works作品 is that kids子供たち select選択する
40
99405
2279
この仕組みは 子供たちが
01:53
different異なる picturesピクチャー.
41
101684
1321
異なる絵を選び
01:55
These picturesピクチャー are sequencedシーケンスされた
together一緒に to form sentences文章,
42
103005
2570
選ばれた絵がつながり 文になり
01:57
and these sentences文章 are spoken話された out.
43
105575
1719
その文が読み上げられます
01:59
So AvazAvaz is essentially基本的に converting変換する picturesピクチャー,
44
107294
3025
つまり Avaz は絵を変換するアプリ
02:02
it's a translator翻訳者, it converts変換する picturesピクチャー into speechスピーチ.
45
110319
3960
絵を言葉に変換する
翻訳機なのです
02:06
Now, this was very effective効果的な.
46
114279
1718
アプリは効果的でした
02:07
There are thousands of children子供 usingを使用して this,
47
115997
1384
何千人もの子供たちが
02:09
you know, all over the world世界,
48
117381
1430
世界中で使っています
02:10
and I started開始した thinking考え about
49
118811
2175
私は このアプリにできることと―
02:12
what it does and what it doesn't do.
50
120986
2654
できないことについて考え始めました
02:15
And I realized実現した something interesting面白い:
51
123640
1684
すると 興味深いことに気づきました
02:17
AvazAvaz helps助けて children子供 with autism自閉症 learn学ぶ words言葉.
52
125324
4203
Avaz は単語を学ぶのに
役立っていますが
単語のパターンを学ぶ
02:21
What it doesn't help them do is to learn学ぶ
53
129527
2405
02:23
wordワード patternsパターン.
54
131932
2748
助けにはなっていないと
02:26
Let me explain説明する this in a little more detail詳細.
55
134680
2472
もう少し詳しく説明します
02:29
Take this sentence: "I want soupスープ tonight今晩."
56
137152
3057
「今夜はスープが飲みたい」
を例文とします
02:32
Now it's not just the words言葉
here that convey伝える the meaning意味.
57
140209
4080
ここで意味を伝達するのは
単語だけではありません
02:36
It's alsoまた、 the way in whichどの these words言葉 are arranged整えられた,
58
144289
3140
どう単語が並んでいるか
02:39
the way these words言葉 are modified変更された and arranged整えられた.
59
147429
2515
どう修飾されているかも
重要です
02:41
And that's why a sentence like "I want soupスープ tonight今晩"
60
149959
2306
だからこそ
「今夜はスープが飲みたい」は
02:44
is different異なる from a sentence like
61
152265
1984
「飲みたいスープ今夜」のように
意味不明の文から区別されるのです
02:46
"Soupスープ want I tonight今晩," whichどの
is completely完全に meaningless無意味な.
62
154249
3312
「飲みたいスープ今夜」のように
意味不明の文から区別されるのです
02:49
So there is another別の hidden隠された abstraction抽象化 here
63
157561
2619
ここにもう一つ
自閉症の子供たちが
02:52
whichどの children子供 with autism自閉症 find
a lot of difficulty困難 coping対処する with,
64
160180
3557
理解するのが難しい抽象表現があります
02:55
and that's the fact事実 that you can modify変更する words言葉
65
163737
2840
それは 単語の修飾や並び替えで
02:58
and you can arrangeアレンジ them to have
66
166577
2101
異なる意味や考えを
03:00
different異なる meanings意味, to convey伝える different異なる ideasアイデア.
67
168678
2895
伝えることが出来るということです
03:03
Now, this is what we call grammar文法.
68
171573
3459
これが文法と呼ばれるものです
03:07
And grammar文法 is incredibly信じられないほど powerful強力な,
69
175032
2036
文法は大きな影響力を持ちます
03:09
because grammar文法 is this one component成分 of language言語
70
177068
3157
文法は言語の構成要素の中でも
03:12
whichどの takes this finite有限 vocabulary単語 that all of us have
71
180225
3489
私たちが有する
有限の語彙をもとに
03:15
and allows許す us to convey伝える an
infinite無限 amount of information情報,
72
183714
4531
無限の情報とアイディアを
伝達することを
03:20
an infinite無限 amount of ideasアイデア.
73
188245
2134
可能にします
03:22
It's the way in whichどの you can put things together一緒に
74
190379
2002
別々のものをつなぎあわせて
03:24
in order注文 to convey伝える anything you want to.
75
192381
2168
どんなことでも伝えられる
仕組みです
03:26
And so after I developed発展した AvazAvaz,
76
194549
2127
Avazを開発してから
03:28
I worried心配している for a very long time
77
196676
1568
自閉症の子供たちに
03:30
about how I could give grammar文法
to children子供 with autism自閉症.
78
198244
3910
どうやって文法を伝えられるか
長い間悩みました
03:34
The solution溶液 came来た to me from
a very interesting面白い perspective視点.
79
202154
2275
答えは意外な視点から見えました
03:36
I happened起こった to chanceチャンス upon〜に a child with autism自閉症
80
204429
3449
あるとき 自閉症の子供が
お母さんと
03:39
conversing会話する with her momママ,
81
207878
2109
会話をしているのを見かけました
03:41
and this is what happened起こった.
82
209987
2094
そうするとなんと
03:44
Completely完全に out of the blue, very spontaneously自発的に,
83
212081
2186
子供が突然立ち上がり
03:46
the child got up and said, "Eat食べる."
84
214267
2463
こう言いました
「食べる」
03:48
Now what was interesting面白い was
85
216730
1770
興味深かったのは
03:50
the way in whichどの the momママ was trying試す to teaseからかう out
86
218500
4244
お母さんは
子供が言いたがっていることを
03:54
the meaning意味 of what the child wanted to say
87
222744
2213
探り出すため 質問形式で
03:56
by talking話す to her in questions質問.
88
224957
2260
子供に話していたことです
03:59
So she asked尋ねた, "Eat食べる what? Do
you want to eat食べる ice creamクリーム?
89
227217
2593
「何を食べるの?」
「アイスが食べたいの?」
04:01
You want to eat食べる? Somebody誰か elseelse wants to eat食べる?
90
229810
2112
「あなたが食べたいの?」
「誰かが食べたいの?」
04:03
You want to eat食べる creamクリーム now? You
want to eat食べる ice creamクリーム in the eveningイブニング?"
91
231922
3313
「今食べたいの?」
「夕方食べたいの?」
04:07
And then it struck打たれた me that
92
235235
1514
そして ハッとしました
04:08
what the mother had done完了 was something incredible信じられない.
93
236749
2028
このお母さんの行動は天才的だと
04:10
She had been ableできる to get that child to communicate通信する
94
238777
1994
彼女は文法なしで子供との
04:12
an ideaアイディア to her withoutなし grammar文法.
95
240771
4138
コミュニケーションを
可能にしたのです
04:16
And it struck打たれた me that maybe this is what
96
244909
2696
これが探していた答えかもしれない
04:19
I was looking for.
97
247605
1385
そう感じました
04:20
Instead代わりに of arranging手配 words言葉 in an order注文, in sequenceシーケンス,
98
248990
4142
文として単語を
順に並べるのではなく
04:25
as a sentence, you arrangeアレンジ them
99
253132
2172
要素同士がつながっている
04:27
in this map地図, where they're all linkedリンクされた together一緒に
100
255304
3811
このようなマップ上で配列する
04:31
not by placing配置 them one after the other
101
259115
2143
要素同士を横に並べるのではなく
質問形式に
つまり 問いと答えのペアで並べる
04:33
but in questions質問, in question-answer質疑応答 pairsペア.
102
261258
3284
04:36
And so if you do this, then what you're conveying搬送する
103
264542
2358
こうして伝えられるのは
04:38
is not a sentence in English英語,
104
266900
1986
英語の文ではなく
04:40
but what you're conveying搬送する is really a meaning意味,
105
268886
2966
意味を伝えています
04:43
the meaning意味 of a sentence in English英語.
106
271852
1511
英語の文の意味なのです
04:45
Now, meaning意味 is really the underbelly下腹部,
in some senseセンス, of language言語.
107
273363
2932
意味とは 言語の急所とも言えます
04:48
It's what comes来る after thought but before language言語.
108
276295
3821
思考の後 言語の前に
生成されます
04:52
And the ideaアイディア was that this particular特に representation表現
109
280116
2503
マップ形式では意味を
04:54
mightかもしれない convey伝える meaning意味 in its raw form.
110
282619
3261
直接伝えられるのでは
と考えました
04:57
So I was very excited興奮した by this, you know,
111
285880
1771
とてもワクワクしました
04:59
hoppingホッピング around all over the place場所,
112
287651
1493
さまざまな場所に行き
05:01
trying試す to figure数字 out if I can convert変換する
113
289144
1771
耳にするありとあらゆる文を
05:02
all possible可能 sentences文章 that I hear聞く into this.
114
290915
2524
この形に変換しようと試みました
05:05
And I found見つけた that this is not enough十分な.
115
293439
1773
すると これでは不十分だと気づきました
05:07
Why is this not enough十分な?
116
295212
1385
何が不十分なのでしょうか?
05:08
This is not enough十分な because if you wanted to convey伝える
117
296597
1711
それは 例えば「否定」を
05:10
something like negation否定,
118
298308
2250
伝えたいときに言うのは
05:12
you want to say, "I don't want soupスープ,"
119
300558
1736
「スープを飲みたくない」で
05:14
then you can't do that by asking尋ねる a question質問.
120
302294
2220
質問では引き出せません
05:16
You do that by changing変化 the wordワード "want."
121
304514
2285
「飲みたい」を変える必要があります
05:18
Again, if you wanted to say,
122
306799
1637
「昨日スープが飲みたかった」
05:20
"I wanted soupスープ yesterday昨日,"
123
308436
1980
と言いたい場合は
05:22
you do that by converting変換する
the wordワード "want" into "wanted."
124
310416
2737
「飲みたい」を
「飲みたかった」と
05:25
It's a past過去 tense時制.
125
313153
1666
過去形に変えます
05:26
So this is a flourish繁栄する whichどの I added追加された
126
314819
2103
この機能を足すことで
05:28
to make the systemシステム completeコンプリート.
127
316922
1576
システムが完成しました
05:30
This is a map地図 of words言葉 joined参加した together一緒に
128
318498
1977
この単語のマップは問いと答えの
05:32
as questions質問 and answers答え,
129
320475
1656
関係でつながっています
05:34
and with these filtersフィルター applied適用された on top of them
130
322131
2264
さらに フィルターをかけることで
05:36
in order注文 to modify変更する them to represent代表する
131
324395
1817
特定のニュアンスに合わせて
05:38
certainある nuancesニュアンス.
132
326212
1709
変更できます
05:39
Let me showショー you this with a different異なる example.
133
327921
1951
違う例文で説明しましょう
05:41
Let's take this sentence:
134
329872
1254
「私は大工に
私は彼に支払えない と言った」
05:43
"I told the carpenter大工 I could not pay支払う him."
135
331126
1980
「私は大工に
私は彼に支払えない と言った」
05:45
It's a fairlyかなり complicated複雑な sentence.
136
333106
1792
かなり複雑な文です
05:46
The way that this particular特に systemシステム works作品,
137
334898
1893
このシステムの仕組みでは
05:48
you can start開始 with any part of this sentence.
138
336791
2578
文のどの部分から始めてもいいので
05:51
I'm going to start開始 with the wordワード "tell."
139
339369
1698
「言う」から始めてみます
05:53
So this is the wordワード "tell."
140
341067
1462
この「言う」という単語は
05:54
Now this happened起こった in the past過去,
141
342529
1600
過去の出来事ですから
05:56
so I'm going to make that "told."
142
344129
2223
これを「言った」にします
05:58
Now, what I'm going to do is,
143
346352
1708
では次に
06:00
I'm going to ask尋ねる questions質問.
144
348060
1756
いくつか質問をします
06:01
So, who told? I told.
145
349816
2364
「誰が言ったの?」
「私が言った」
06:04
I told whom? I told the carpenter大工.
146
352180
1927
「誰に言ったの?」
「大工に言った」
06:06
Now we start開始 with a different異なる part of the sentence.
147
354107
1751
次は文の違う部分から
06:07
We start開始 with the wordワード "pay支払う,"
148
355858
1867
「支払う」という単語に
06:09
and we add追加する the ability能力 filterフィルタ to it to make it "can pay支払う."
149
357725
4577
能力フィルターをかけて
「支払える」にします
06:14
Then we make it "can't pay支払う,"
150
362302
2101
それから「支払えない」とします
06:16
and we can make it "couldn'tできなかった pay支払う"
151
364403
1599
最後に「支払えなかった」と
06:18
by making作る it the past過去 tense時制.
152
366002
1663
過去形にします
06:19
So who couldn'tできなかった pay支払う? I couldn'tできなかった pay支払う.
153
367665
1923
「誰が支払えなかったの?」
「私が支払えなかった」
06:21
Couldn'tできなかった pay支払う whom? I couldn'tできなかった pay支払う the carpenter大工.
154
369588
2676
「誰に支払えなかったの?」
「大工に支払えなかった」
06:24
And then you join参加する these two together一緒に
155
372264
1731
結果をつなげるために
06:25
by asking尋ねる this question質問:
156
373995
1350
この質問をします
06:27
What did I tell the carpenter大工?
157
375345
1737
「大工になんと言ったの?」
06:29
I told the carpenter大工 I could not pay支払う him.
158
377082
4049
「私は大工に
私は彼に支払えない と言った」
06:33
Now think about this. This is
159
381131
1937
考えてみてください これは
06:35
—(Applause拍手)—
160
383068
3542
―(拍手)―
06:38
this is a representation表現 of this sentence
161
386610
3672
これは言語に頼らない
06:42
withoutなし language言語.
162
390282
2435
文の表象なのです
06:44
And there are two or three
interesting面白い things about this.
163
392717
2192
そして 興味深い点がいくつかあります
06:46
First of all, I could have started開始した anywhereどこでも.
164
394909
3131
第一に どの部分から始めても
良かったということ
06:50
I didn't have to start開始 with the wordワード "tell."
165
398040
2243
「言う」から始める必要は無く
06:52
I could have started開始した anywhereどこでも in the sentence,
166
400283
1416
どこから始めても
06:53
and I could have made this entire全体 thing.
167
401699
1507
同じ結果に至ります
06:55
The second二番 thing is, if I wasn'tなかった an English英語 speakerスピーカー,
168
403206
2776
第二に 私が英語話者でなく
06:57
if I was speaking話し中 in some other language言語,
169
405982
2175
他の言語を話していたとしても
07:00
this map地図 would actually実際に holdホールド true真実 in any language言語.
170
408157
3156
このマップは同様に機能した
ということ
07:03
So long as the questions質問 are standardized標準化された,
171
411313
1990
質問が統一されていさえすれば
07:05
the map地図 is actually実際に independent独立した of language言語.
172
413303
4287
マップは言語に
左右されないのです
07:09
So I call this FreeSpeech言論の自由,
173
417590
2115
これをFreeSpeech(自由言語)と名づけ
07:11
and I was playing遊ぶ with this for manyたくさんの, manyたくさんの months数ヶ月.
174
419705
2935
何か月も試してみました
07:14
I was trying試す out so manyたくさんの
different異なる combinations組み合わせ of this.
175
422640
2726
ありとあらゆるパターンを試し
07:17
And then I noticed気づいた something very
interesting面白い about FreeSpeech言論の自由.
176
425366
2289
非常に興味深い点を発見しました
07:19
I was trying試す to convert変換する language言語,
177
427655
3243
言葉を変換しようとしていたときです
07:22
convert変換する sentences文章 in English英語
into sentences文章 in FreeSpeech言論の自由,
178
430898
2384
英文を「自由言語」に変換したり
07:25
and vice versaその逆, and back and forth前進.
179
433282
1752
その逆を繰り返していたら
07:27
And I realized実現した that this particular特に configuration設定,
180
435034
2255
特有の構造に気づきました
07:29
this particular特に way of representing代理人 language言語,
181
437289
2026
この特有の言語の表象方法からは
07:31
it allowed許可された me to actually実際に create作成する very concise簡潔な rulesルール
182
439315
4395
「自由言語」と英語という
両極の間に
07:35
that go betweenの間に FreeSpeech言論の自由 on one side
183
443710
2734
とても簡潔な法則を導き出すことが
07:38
and English英語 on the other.
184
446444
1488
可能でした
07:39
So I could actually実際に write書きます this setセット of rulesルール
185
447932
2180
表象から英語に変換する法則を
07:42
that translates翻訳する from this particular特に
representation表現 into English英語.
186
450112
3395
実際に書き出すこともできます
07:45
And so I developed発展した this thing.
187
453507
1831
こうして開発したのが
07:47
I developed発展した this thing calledと呼ばれる
the FreeSpeech言論の自由 Engineエンジン
188
455338
2232
「自由言語」エンジンです
07:49
whichどの takes any FreeSpeech言論の自由 sentence as the input入力
189
457570
2561
どんな「自由言語」の文を
インプットしても
07:52
and gives与える out perfectly完全に grammatical文法 English英語 textテキスト.
190
460131
3930
正しい文法の英文を
アウトプット出来ます
07:56
And by puttingパッティング these two pieces作品 together一緒に,
191
464061
1605
表象とエンジンの
07:57
the representation表現 and the engineエンジン,
192
465666
1881
二つを組み合わせることで
07:59
I was ableできる to create作成する an appアプリ, a
technology技術 for children子供 with autism自閉症,
193
467547
3796
自閉症の子供たちのための
技術となるアプリが出来ました
08:03
that not only gives与える them words言葉
194
471343
2499
それは 彼らに単語だけでなく
08:05
but alsoまた、 gives与える them grammar文法.
195
473842
3941
文法も与えるものでした
08:09
So I tried試した this out with kids子供たち with autism自閉症,
196
477783
2360
自閉症を抱える子供たちに
08:12
and I found見つけた that there was an
incredible信じられない amount of identification識別.
197
480143
5013
試してもらうと
その効果は一目瞭然でした
08:17
They were ableできる to create作成する sentences文章 in FreeSpeech言論の自由
198
485156
2720
彼らは「自由言語」を使い 英語よりも
08:19
whichどの were much more complicated複雑な
but much more effective効果的な
199
487876
2558
複雑かつ かなり分かりやすい
08:22
than equivalent同等 sentences文章 in English英語,
200
490434
2899
文を作ることが出来ました
08:25
and I started開始した thinking考え about
201
493333
1682
なぜこうなるのか
08:27
why that mightかもしれない be the case場合.
202
495015
1969
考えたところ
08:28
And I had an ideaアイディア, and I want to
talk to you about this ideaアイディア next.
203
496984
4287
一つの仮説をたてました
それを今から説明します
08:33
In about 1997, about 15 years back,
204
501271
3142
1997年頃 約15年前ですが
08:36
there were a groupグループ of scientists科学者 that were trying試す
205
504413
2011
脳の言語処理方法を
08:38
to understandわかる how the brain processesプロセス language言語,
206
506424
2389
解明しようとする科学者のグループが
08:40
and they found見つけた something very interesting面白い.
207
508813
1779
とても興味深いことを発見しました
08:42
They found見つけた that when you learn学ぶ a language言語
208
510592
1872
人間は言語を
08:44
as a child, as a two-year-old2歳,
209
512464
2912
幼少期に学ぶとき
08:47
you learn学ぶ it with a certainある part of your brain,
210
515376
2366
脳のとある部分で習得します
一方 大人として学ぶとき
08:49
and when you learn学ぶ a language言語 as an adult大人 --
211
517742
1600
08:51
for example, if I wanted to
learn学ぶ Japanese日本語 right now —
212
519342
3911
例えば 私が今から
日本語を勉強するとなると
08:55
a completely完全に different異なる part of my brain is used.
213
523253
2707
脳のまったく別の部分で習得します
08:57
Now I don't know why that's the case場合,
214
525960
1831
その理由は分かりませんが
08:59
but my guess推測 is that that's because
215
527791
1991
私が思うには
09:01
when you learn学ぶ a language言語 as an adult大人,
216
529782
2437
大人として言語を学ぶときは
09:04
you almostほぼ invariablyいつも learn学ぶ it
217
532219
1616
ほぼ必然的に
09:05
throughを通して your nativeネイティブ language言語, or
throughを通して your first language言語.
218
533835
4266
母語か第一言語を通して
学びます
09:10
So what's interesting面白い about FreeSpeech言論の自由
219
538101
3252
「自由言語」の面白いところは
09:13
is that when you create作成する a sentence
220
541353
1802
文や言語を生成するとき―
09:15
or when you create作成する language言語,
221
543155
1695
ちなみに自閉症の子供たちは
09:16
a child with autism自閉症 creates作成する
language言語 with FreeSpeech言論の自由,
222
544850
3070
「自由言語」でことばを作りますが―
09:19
they're not usingを使用して this supportサポート language言語,
223
547920
1833
補助的な言語に頼りません
09:21
they're not usingを使用して this bridgeブリッジ language言語.
224
549753
2211
言語の橋渡しが無いのです
09:23
They're directly直接 constructing建設 the sentence.
225
551964
2657
文を直接構築しているのです
09:26
And so this gave与えた me this ideaアイディア.
226
554621
2193
そしてあるアイディアが浮かびました
09:28
Is it possible可能 to use FreeSpeech言論の自由
227
556814
2024
「自由言語」を
09:30
not for children子供 with autism自閉症
228
558838
2510
自閉症の子供たちではなく
09:33
but to teach教える language言語 to people withoutなし disabilities障害?
229
561348
6262
障害を持たない人々への
言語教育にも利用できないだろうか?
09:39
And so I tried試した a number of experiments実験.
230
567610
1978
いくつかの実験を試みました
09:41
The first thing I did was I built建てられた a jigsawジグソーパズル puzzleパズル
231
569588
2948
まず ジグソーパズルを作りました
09:44
in whichどの these questions質問 and answers答え
232
572536
1970
このパズルは問いと答えが
09:46
are codedコードされた in the form of shapes,
233
574506
1835
形や色として埋め込まれ
09:48
in the form of colors,
234
576341
1138
皆にはこれを
09:49
and you have people puttingパッティング these together一緒に
235
577479
1849
組み立てることで 仕組みを
09:51
and trying試す to understandわかる how this works作品.
236
579328
1773
理解してもらいました
09:53
And I built建てられた an appアプリ out of it, a gameゲーム out of it,
237
581101
2376
これをもとに
ゲームアプリを開発しました
09:55
in whichどの children子供 can play遊びます with words言葉
238
583477
2661
子供たちが単語で遊ぶなか
09:58
and with a reinforcement強化,
239
586138
1704
視覚的な構造が
09:59
a sound reinforcement強化 of visualビジュアル structures構造,
240
587842
2585
聴覚的に補助されることで
10:02
they're ableできる to learn学ぶ language言語.
241
590427
2013
言語を習得できるのです
10:04
And this, this has a lot of potential潜在的な, a lot of promise約束する,
242
592440
2736
この技術は
大きな可能性を秘めています
10:07
and the government政府 of Indiaインド recently最近
243
595176
1975
先日 インド政府にこの技術を
10:09
licensedライセンスを受けた this technology技術 from us,
244
597151
1404
ライセンス供与しました
10:10
and they're going to try it out
with millions何百万 of different異なる children子供
245
598555
2074
政府は 何百万人もの子供たちに
10:12
trying試す to teach教える them English英語.
246
600629
2605
英語を教えるのに試用します
10:15
And the dream, the hope希望, the visionビジョン, really,
247
603234
2614
私の夢、希望、展望は
10:17
is that when they learn学ぶ English英語 this way,
248
605848
3082
この方法で英語を学ぶことで
10:20
they learn学ぶ it with the same同じ proficiency熟練
249
608930
2643
母語と同様に
10:23
as their彼らの mother tongue.
250
611573
3718
英語に堪能になってくれることです
10:27
All right, let's talk about something elseelse.
251
615291
3816
では 次は
10:31
Let's talk about speechスピーチ.
252
619107
1997
発話について話しましょう
10:33
This is speechスピーチ.
253
621104
1271
これは発話です
10:34
So speechスピーチ is the primary一次 modeモード of communicationコミュニケーション
254
622375
1962
人の間で交わされる
コミュニケーションの
10:36
delivered配信された betweenの間に all of us.
255
624337
1613
最も主要な形態です
10:37
Now what's interesting面白い about speechスピーチ is that
256
625950
1855
発話の興味深いところは
10:39
speechスピーチ is one-dimensional1次元.
257
627805
1245
一次元だという点です
10:41
Why is it one-dimensional1次元?
258
629050
1359
なぜ一次元なのでしょうか?
10:42
It's one-dimensional1次元 because it's sound.
259
630409
1568
音声だからです
10:43
It's alsoまた、 one-dimensional1次元 because
260
631977
1539
また 人間の口が
10:45
our mouths are built建てられた that way.
261
633516
1205
そういう構造だからです
10:46
Our mouths are built建てられた to create作成する
one-dimensional1次元 sound.
262
634721
3512
一次元の音を発するよう
造られています
10:50
But if you think about the brain,
263
638233
2866
でも 脳について考えると
10:53
the thoughts思考 that we have in our heads
264
641099
1764
頭の中の思考は
10:54
are not one-dimensional1次元.
265
642863
2102
一次元ではありません
10:56
I mean, we have these richリッチ,
266
644965
1459
というのも 思考は
10:58
complicated複雑な, multi-dimensional多次元 ideasアイデア.
267
646424
3028
豊かで 複雑で 複数次元です
11:01
Now, it seems思われる to me that language言語
268
649452
1690
すると 言語は実は
11:03
is really the brain's脳の invention発明
269
651142
2332
脳の発明であり
11:05
to convert変換する this richリッチ, multi-dimensional多次元 thought
270
653474
3096
それは この豊かで
複数次元の思考を
11:08
on one handハンド
271
656570
1587
発話に変換するための
11:10
into speechスピーチ on the other handハンド.
272
658157
1923
ものだと思えてきます
11:12
Now what's interesting面白い is that
273
660080
1762
面白いことに 最近は
11:13
we do a lot of work in information情報 nowadays今日は,
274
661842
2568
情報分野の仕事が多いですが
11:16
and almostほぼ all of that is done完了
in the language言語 domainドメイン.
275
664410
3079
ほとんどが言語の領域で行われています
11:19
Take GoogleGoogle, for example.
276
667489
1939
例えばグーグルは
11:21
GoogleGoogle trawlsトロール all these
countless無数 billions何十億 of websitesウェブサイト,
277
669428
2677
数え切れないほどの
英語のウェブサイトを
11:24
all of whichどの are in English英語,
and when you want to use GoogleGoogle,
278
672105
2725
徹底的に探し出し
グーグルを使うときは
11:26
you go into GoogleGoogle searchサーチ, and you typeタイプ in English英語,
279
674830
2450
グーグル検索で英語で入力すると
11:29
and it matchesマッチ the English英語 with the English英語.
280
677280
4163
その英語とウェブサイトの英語を
合致させてくれる
11:33
What if we could do this in FreeSpeech言論の自由 instead代わりに?
281
681443
3583
これを「自由言語」でもできたら
どうでしょう?
11:37
I have a suspicion疑い that if we did this,
282
685026
2301
私の予想では そうすることで
11:39
we'd結婚した find that algorithmsアルゴリズム like searching検索,
283
687327
2068
検索行為や結果取得における
11:41
like retrieval検索, all of these things,
284
689395
2325
アルゴリズムはもっと単純で
11:43
are much simplerより単純な and alsoまた、 more effective効果的な,
285
691720
3075
効果的なものになると思います
11:46
because they don't processプロセス
the dataデータ structure構造 of speechスピーチ.
286
694795
4417
それは発話のデータ構造を処理せずに
11:51
Instead代わりに they're processing処理
the dataデータ structure構造 of thought.
287
699212
5976
思考のデータ構造を
処理するものになるからです
11:57
The dataデータ structure構造 of thought.
288
705188
2808
思考のデータ構造
11:59
That's a provocative挑発的な ideaアイディア.
289
707996
2076
刺激的な発想ですよね
12:02
But let's look at this in a little more detail詳細.
290
710072
2142
もう少し詳しく見てみましょう
12:04
So this is the FreeSpeech言論の自由 ecosystem生態系.
291
712214
2366
これが「自由言語」の生態系です
12:06
We have the Free無料 Speechスピーチ
representation表現 on one side,
292
714580
2884
一方では「自由言語」があり
そして―
12:09
and we have the FreeSpeech言論の自由
Engineエンジン, whichどの generates生成する English英語.
293
717464
2228
英語を生成するエンジンがあります
12:11
Now if you think about it,
294
719694
1725
改めて考えてみると
12:13
FreeSpeech言論の自由, I told you, is completely完全に
language-independent言語に依存しない.
295
721419
2544
「自由言語」は
言語から独立しています
12:15
It doesn't have any specific特定 information情報 in it
296
723963
2087
英語に関する特定の情報は
12:18
whichどの is about English英語.
297
726050
1228
一切入っていない
12:19
So everything that this systemシステム knows知っている about English英語
298
727278
2800
つまり このシステムが持つ
英語に関する情報は
12:22
is actually実際に encodedコードされた into the engineエンジン.
299
730078
4620
すべてエンジン内にコード化されています
12:26
That's a prettyかなり interesting面白い concept概念 in itself自体.
300
734698
2237
これ自体が面白い概念です
12:28
You've encodedコードされた an entire全体 human人間 language言語
301
736935
3604
人間の言語というものを
ソフトウェアプログラムに
12:32
into a softwareソフトウェア programプログラム.
302
740539
2645
記号化してしまったのです
12:35
But if you look at what's inside内部 the engineエンジン,
303
743184
2531
しかし エンジンの中身を見てみると
12:37
it's actually実際に not very complicated複雑な.
304
745715
2358
それほど複雑ではありません
12:40
It's not very complicated複雑な codeコード.
305
748073
2105
難しいコードではないのです
12:42
And what's more interesting面白い is the fact事実 that
306
750178
2672
さらに面白いことに
12:44
the vast広大 majority多数 of the codeコード in that engineエンジン
307
752850
2203
コードの大部分が
12:47
is not really English-specific英語固有の.
308
755053
2412
英語固有のものではありません
12:49
And that gives与える this interesting面白い ideaアイディア.
309
757465
1895
そこで考えたのです
12:51
It mightかもしれない be very easy簡単 for us to actually実際に
310
759360
2038
このようなエンジンを簡単に
12:53
create作成する these enginesエンジン in manyたくさんの,
manyたくさんの different異なる languages言語,
311
761398
3826
さまざまな言語に対して
作成できるのではないかと
12:57
in Hindiヒンディー語, in Frenchフランス語, in Germanドイツ人, in Swahiliスワヒリ語.
312
765224
6354
例えば ヒンディー語、 フランス語、 ドイツ語、 スワヒリ語
13:03
And that gives与える another別の interesting面白い ideaアイディア.
313
771578
2799
そこから こうも考えられます
13:06
For example, supposing想定 I was a writerライター,
314
774377
2654
例えば 私が新聞や雑誌の
13:09
say, for a newspaper新聞 or for a magazineマガジン.
315
777031
2122
ライターだとします
13:11
I could create作成する contentコンテンツ in one language言語, FreeSpeech言論の自由,
316
779153
5011
コンテンツを「自由言語」という
一つの言語で書けば
13:16
and the person who'sだれの consuming消費する that contentコンテンツ,
317
784164
2056
そのコンテンツの消費者
13:18
the person who'sだれの reading読書 that particular特に information情報
318
786220
3061
つまり情報の読者は
13:21
could choose選択する any engineエンジン,
319
789281
2495
どのエンジンでも選べ
13:23
and they could read読む it in their彼らの own自分の mother tongue,
320
791776
2736
コンテンツを母語で
13:26
in their彼らの nativeネイティブ language言語.
321
794512
3939
読むことができる
13:30
I mean, this is an incredibly信じられないほど attractive魅力的 ideaアイディア,
322
798451
2722
これは 大変魅力的な
アイディアです
13:33
especially特に for Indiaインド.
323
801173
1999
特にインドでは 多くの言語が
13:35
We have so manyたくさんの different異なる languages言語.
324
803172
1690
存在しますからね
13:36
There's a song about Indiaインド, and there's a description説明
325
804862
2142
インドについて歌っている曲では
13:39
of the country as, it says言う,
326
807004
2344
国をこう表しています
13:41
(in Sanskritサンスクリット).
327
809348
2360
(サンスクリット語)
13:43
That means手段 "ever-smilingいつも笑う speakerスピーカー
328
811708
2773
「いつも笑顔の
13:46
of beautiful綺麗な languages言語."
329
814481
4519
美しい言語たちの話者」と言っています
13:51
Language言語 is beautiful綺麗な.
330
819000
1964
言語は美しいものです
13:52
I think it's the most最も beautiful綺麗な of human人間 creations創作.
331
820964
2454
最も美しい
人間の創造物だと思います
13:55
I think it's the loveliest愛らしい thing
that our brains頭脳 have invented発明された.
332
823418
3978
最も愛しい
脳の発明品だと思います
13:59
It entertainsエンターテインメント, it educates教育する, it enlightens啓発する,
333
827396
3584
私たちを楽しませ 教育し
啓発してくれます
14:02
but what I like the most最も about language言語
334
830980
2044
でも 最も好きなところは
14:05
is that it empowers権限を与える.
335
833024
1500
力を与えてくれることです
14:06
I want to leave離れる you with this.
336
834524
1838
最後にお見せしたいものがあります
14:08
This is a photograph写真 of my collaborators協力者,
337
836362
2385
これは私の協力者の写真です
14:10
my earliest早い collaborators協力者
338
838747
997
私が仕事で 言語や自閉症に
取り組み始めたころの協力者です
14:11
when I started開始した workingワーキング on language言語
339
839744
1462
私が仕事で 言語や自閉症に
取り組み始めたころの協力者です
14:13
and autism自閉症 and various様々な other things.
340
841206
1502
私が仕事で 言語や自閉症に
取り組み始めたころの協力者です
14:14
The girl's女の子 name is Pavnaパブナ,
341
842708
1417
彼女はパヴナ
14:16
and that's her mother, Kalpanaカルパナ.
342
844125
1902
お母さんはカルパナ
14:18
And Pavna'sPavna's an entrepreneur起業家,
343
846027
2138
パヴナは起業家です
14:20
but her storyストーリー is much more remarkable顕著 than mine鉱山,
344
848165
2371
弱冠23歳ですから
14:22
because Pavnaパブナ is about 23.
345
850536
2400
彼女のストーリーは
私のよりもすごいです
14:24
She has quadriplegic四肢麻痺 cerebral大脳 palsy麻痺,
346
852936
2552
彼女は脳性四肢麻痺を抱えています
14:27
so ever since以来 she was bornうまれた,
347
855488
1640
生まれたときから
14:29
she could neitherどちらも move動く norまた talk.
348
857128
3600
動くことも話すこともできなかったのです
14:32
And everything that she's accomplished達成された so far遠い,
349
860728
2403
彼女がこれまで達成してきたこと―
14:35
finishing仕上げ school学校, going to collegeカレッジ,
350
863131
2227
義務教育修了 大学進学
14:37
starting起動 a company会社,
351
865358
1416
会社の起業
14:38
collaborating協力する with me to develop開発する AvazAvaz,
352
866774
2140
Avazの開発協力―
14:40
all of these things she's done完了
353
868914
1892
これらはすべて
14:42
with nothing more than moving動く her eyes.
354
870806
5523
目を動かすことだけで
成し遂げてきたのです
14:48
Danielダニエル Websterウェブスター said this:
355
876329
2689
ダニエル・ウェブスターは
こう言いました
14:51
He said, "If all of my possessions所有物 were taken撮影
356
879018
2940
「もし私の所有物を 一つを除いて
14:53
from me with one exception例外,
357
881958
2988
すべて失ってしまうとなったら
14:56
I would choose選択する to keep the powerパワー of communicationコミュニケーション,
358
884946
2981
コミュニケーション能力を残したい
14:59
for with it, I would regain回復する all the rest残り."
359
887927
3903
それで他を取り返せるから」 と
15:03
And that's why, of all of these incredible信じられない
applicationsアプリケーション of FreeSpeech言論の自由,
360
891830
5116
だからこそ「自由言語」の
数ある応用方法のうち
15:08
the one that's closest最も近い to my heartハート
361
896946
2080
今でも変わらず
15:11
still remains残っている the ability能力 for this
362
899026
2068
最も重要だと感じるのは
15:13
to empower力を与える children子供 with disabilities障害
363
901094
2380
障害をもつ子供たちに
15:15
to be ableできる to communicate通信する,
364
903474
1773
コミュニケーションという
15:17
the powerパワー of communicationコミュニケーション,
365
905247
1789
力を与えることです
15:19
to get back all the rest残り.
366
907036
2240
それで全てを取り返せます
15:21
Thank you.
367
909276
1397
ありがとうございました
15:22
(Applause拍手)
368
910673
1332
(拍手)
15:24
Thank you. (Applause拍手)
369
912005
4199
どうもありがとう (拍手)
15:28
Thank you. Thank you. Thank you. (Applause拍手)
370
916204
5323
どうも ありがとうございます (拍手)
15:33
Thank you. Thank you. Thank you. (Applause拍手)
371
921527
4000
(拍手)
Translated by Kaori Abe
Reviewed by Makoto Ikeo

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ABOUT THE SPEAKER
Ajit Narayanan - Visual grammar engine inventor
Ajit Narayanan is the inventor of Avaz, an affordable, tablet-based communication device for people who are speech-impaired.

Why you should listen

Ajit Narayanan is the founder and CEO of Invention Labs, and the inventor of Avaz AAC, the first assistive device aimed at an Indian market that helps people with speech disabilities -- such as cerebral palsy, autism, intellectual disability, aphasia and learning disabilities -- to communicate. Avaz is also available as an iPad app, aimed at children with autism. In 2010, Avaz won the National Award for Empowerment of People with Disabilities from the president of India, and in 2011, Narayanan was listed in MIT Technology Review 35 under 35.
 
Narayanan is a prolific inventor with more than 20 patent applications. He is an electrical engineer with degrees from IIT Madras. His research interests are embedded systems, signal processing and understanding how the brain perceives language and communication.

More profile about the speaker
Ajit Narayanan | Speaker | TED.com