Economistプラスチック廃棄物の問題は特に目新しい問題ではありませんが、今週のEconomistがまとめてくれていました。マイクロプラスチックの問題だけでなく、1月に中国がプラスチックごみの輸入を禁止したり、EU委員会がプラスチックのリサイクルを核に据えた戦略を発表したことを受けてのようです。plasticsから書き始めるケースは以前このブログでも取り上げました。現在のAIみたいな地位をかつてはプラスチックも占めていたのでしょうか。deal.このエピソードはプラスチックを扱う時にはキャッチとしてよく使われるようで、ネット検索でマイクロプラスチックを取り上げているところでもありました。whales.Economistの記事に戻りますが、EU委員会の発表やリサイクル率の調査研究はいずれもネットで公開されています。EUの発表も中国が廃棄物の受け入れをしないということとセットで考えれば、新たな規制でイニシアチブを取ろうというよりも廃棄物処理問題が切実だからかもしれません。EU委員会の発表リサイクル率の調査研究Economistではプラスチック廃棄の問題は新しいものはマイクロプラスチックの懸念であるが全容はわかっていないと慎重な書き方をしています。alarming.新技術などにはすぐ飛びつくEconomistですが、こういう問題では最後まで慎重な姿勢を崩すことはありませんでした。it.2000語を超える記事ですがよくまとまっていますので、精読すれば英検対策のネタとしても有効活用できると思います。Economist形式が変わり難化したと言われるパート2。どのように対策をとればいいのでしょうか。総論としては文脈をつかめるようにパート3を練習する。各論としては、新傾向の質問そのもの意義を失わせる「ちゃぶ台返し」の返答に慣れることでしょう。渋谷先生がなぜパート3の練習がパート2対策につながるか説明してくださっていますね。(火)難化するパート2対策は...パート2は、パート3の会話から一部分を切り取ったようなものですよね。コンテンツも使用語彙も共通しています。めまぐるしく変わる場面の中で、背景のストーリーが想像できれば、ひねりのある応答であっても、ストーリーの展開に適した発言だと気付くことができるはずです。鍛えるべきは、ストーリーのある、ひとまとまりの会話に数多くなじんで、複数パターンの展開についていける柔軟性。それを正しく意味取りするためのリスニングスキル。...ということは、パート3の練習が、パート2の対策につながる。Morite2さんは新しいパターンの正体を暴いてくださっていました。明らかに「そもそも、そんなもの無いし」というパターンが増えてます会議やイベントに関して質問したのに対し、「中止だし」お店に関して質問したのに対し、「閉店したし」といった返答が増えましたただ忘れてならないのは一文・一文をしっかり理解するというオーソドックスな取り組み。一文の理解がおろそかになっていたのに文脈のせいにするようではいつまで経ってもリスニング力は伸びないでしょう。ネタバレ恐縮で、しかも英語力を測定するテスト問題として質が良い例とは言えないものですが、YBMの問題集で以下のやり取りがあったことを以前紹介しました。version.まず質問者は音声認識が当然入っているものだと思って確認の意味で付加疑問文を使い聞いています。返答はNoで古いバージョンだからという理由でした。「音声認識ソフトは新しい機能」と我々の普通の感覚でも思うのでこのやりとりは不自然には思えません。数年後もし音声認識が入っているのが当然の世界になっていたらこのやりとりは不自然になってしまうでしょう。5年前の古いバージョンでも音声認識ソフトが入っているような世界になっていた場合おかしなやり取りに聞こえるからです。語学試験にこのような新技術を盛り込むのは慎重になるべきなのでしょう。次はTOEIC公式サンプルの問題を見てみます。fountain.こちらはさらになんてことのないやり取りに思えます。ウォーターサーバーの横にあるということは恐らくオフィスの共有スペースにあるんでしょうね。コピーなどの機能も備わった大きい複合機のようなものを想像します。machineがどういうものか、どういう風に使われているか、我々がある程度知っているから、この回答を選んでいるわけです。電卓のように各自の机の上で使うようなものだったらこの回答は途端におかしくなります。TOEICレベルで深堀りが必要なものは少ないかもしれませんが、何気ない表現でもそのような当たり前の知識が前提として詰まっていることがあるんですよね。当たり前の知識を導入して文理解をしているという例として以前紹介したEconomistの記事を見てみます。probability.(構文解析ソフトならもっとうまくやるかもしれない。know.”を取り上げてみよう。pyjamasにかかる。pyjamas”よりもはるかに普通であることを認識し、この読み取りを可能性の高いものとするだろう)「ある朝パジャマにいた象を打ったんだ。Quotesの一つに選ばれているとか。常識では象がパジャマの中に入るなんてありえないし、「パジャマ姿で〜した」の方が普通だと判断して読み取るのでしょう。ジョークはその判断を揺さぶるから面白くなるんです。語学初学者がジョークを笑えないのはこの当たり前の知識が当たり前になっておらず揺さぶられていることがないからですね。about.別の例もあります。語学を学んでいるものはこんな勘違いをしょっちゅうしますから、コンピュータの勘違いを笑えないんですよね。‘Thor’?”相手がMarvelのスーパーヒーローの映画のタイトルになった北欧神話の髪を演じた体格の良いオーストラリア人を覚えていなかったとしよう。彼が自分のiPhoneに尋ねたところ、Siriは思いもよらない返答をした。「米国アイオワ州Thorで上演しているThorに合致する映画は見当たりません」Thorとはアイオワ州にあり人口184人で何千マイルも離れていたし、Thorという映画は何年も映画館で上演されていない。Siriは質問を適切に解析したが、回答は的外れで、言語学者が語用論(pragmatics)と呼ぶルールを逸脱している。これは耳にする人間の言語が乱れていた際に意味を通るようにするための共有の知識・理解である。salt?”は情報ではなく塩を求めているのである。自然言語システムは人が介在してプログラムを施し、文字通りに受け取るのではなく人が期待する要求として処理できるようにしないといけない)一文に詰まった意味を理解するにはパート3から学んだ方が状況も理解しやすいのでいいでしょう。それによって一文一文をしっかり理解することがおろそかになっては状況理解も深いものにならないでしょう。ARとなっていました。aye.(賛成の方はAyeと言ってください)からAR技術を肯定的に捉えようとしているとみました。screen.Economistの文章って精読する価値があるなと思えるのはよく整理された論理的であるからです。intimacyと言い切ることから始めています(一語じゃなくて二語じゃないかと突っ込みがあるかもですが(汗))。(AR)があるというのです。その真偽は脇に置くなら見事な進め方ですよね。本格的に普及されるためのハードルを2点あげていますが、問題点の挙げ方の書き方も参考にできます。社説では書いていますが、慎重ながらも将来性に期待している感じですね。Technologyのセクションはこのトピック一つだけで3000語近くの記事を載せているのです。普段は4-5つの記事があるので異色さが目立ちます。社説では将来性や問題点の大きな方向性を描くだけですが、こちらの記事はより詳しく最新の動向や細かな問題点を知ることできます。[85%]初心者にもわかるようにARとVRの違いも説明してくれています。このあたりが雑誌のありがたいところです。three-quarters.また最新動向も知ることができます。Googleが新しい端末を出していたなんて知りませんでした。it.社説でデザインやプライバシーの問題があるので一般に普及するには時間がかかると指摘していましたが、まず仕事場でARが普及するのではと見ているようです。この記事ではMicrosoftのHoloLensを紹介していましたがJALでも導入しているんですね。mistakes.テクノロジー好きのYutaはワクワクして読み進めましたが、こういう技術が広まると人間の存在価値が見直され反動が起きやすくなりそうです。Economist機械翻訳のニュースが出ると日本人はドラえもんの道具「ほんやくコンニャク」を引き合いに出したくなりますが、英語圏の場合はどうなるでしょうか。Fishなんかの例を挙げるとピンとくるようです。文化が違うとイメージしやすい例も変わる、こういった部分も翻訳の難しさです。Gummyだそうです。しても日本語の音遊びの部分はなくなってしまいますね。Quarterlyの記事を紹介してしまいましたが、最初の記事は全体のまとめなので最初だけでも目を通すのがいいでしょう。映画『2001年宇宙の旅』を引き合いに出して現状の技術でできる段階を示すところから始めています。部分があるということですね。個別の記事ではちょっと細かい話もしているので興味がない人にはついていくのがしんどいでしょうが、言語をどのように処理するのかに関心がある人は面白く感じてもらえると思います。Dave.”2番目の記事は音声認識。先ほどのエントリーで触れた音声認識では「予測」と「トピックの理解」が重要という部分です。guesses.音声合成の記事では実際の音声を聴き比べることができます。sampleは本物と言っても気づかない人がいそうなほどの出来栄えです。短文レベルではうまく読めてもストーリーを語るレベルにはまだまだのようです。British.背景知識派のYutaとしては以下の記事が一番面白かったです。会話を一定期間進めるには常識と実世界の知識が不可欠だというのです。world以下の部分で構文解析は「自然言語処理」でできるようになっているが意味を理解する「自然言語理解」はまだまだだというのです。harder.常識というと大げさに聞こえるかもしれませんが、普段なら意識することがなく理解していることも機械で処理させるには苦労させることがあるようです。water.という文を例に挙げて説明してくれています。water”).人間なら無生物主語が「飲む」という動作をすることはないので「これは水を飲んでいません」という解釈はありえず「これは飲み水ではありません=これは飲めません」という意味をとっさに判断できるのですが、このような結論に至るには様々な処理を経ないといけないようです。技術は進んでも、コンピュータに常識を教え、実世界の知識も教え、それらを全て結びつけて処理させるのはまだまだのようです。progress.「意味を理解する」「実世界を理解する」というのが人間の特長と言っても新井教授が警鐘を鳴らしていたように、そのような全体像を理解しようとすることが人間の方にもできているのかというのが問題として残りますよね。受験英語派もTOEIC派も気になるのは「実世界を理解する」姿勢がほとんど見られない人が多いからです。いつまでたっても教材止まりですよね。Quarterlyでした。自然言語処理というYutaにとってど真ん中のトピックで7つの記事を一気に読んでしまいました。興味のあるトピックを読むのが一番ですね。興味がない人も社説だけでも目を通せばEconomistがどのように問題を捉えているか、概要を知ることができます。音声認識はWindows95が出てPCが一気に広まったような大きな社会的インパクトをもたらすと見ているようです。talkingと同じで「待ってました」という意味で、これまで期待倒れに終わっていた音声認識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