Ajit Narayanan 談能用任何語言交流的文字遊戲

Ajit Narayanan: A word game to communicate in any language

從事幫助語言障礙自閉症兒童相關工作時,Ajit Narayanan建構出一種以圖片思考語言的方法,將文字和想法以「地圖」連結。這個想法衍生出一個協助語言障礙者進行溝通的應用程式,其中蘊含一個遠大的構想-名為FreeSpeech的語言概念-擁有相當大的潛力。

講者介紹

Ajit Narayanan

Ajit Narayanan是Avaz的發明者,這是專為語言障礙者打造、價格實惠的平板電腦式通訊設備。

Ajit Narayanan是Invention Labs創始人兼執行長,也是Avaz AAC(Avaz進階音訊編碼)發明者,這是第一部針對印度市場的輔助裝置,幫助語言障礙者進行溝通-如腦性麻痺、自閉症、智力障礙、失語症及學習障礙。Avaz也可作為針對自閉症兒童的iPad應用程式。2010年,Avaz榮獲印度總統頒發的「身障者賦權國家獎」,2011年,Narayanan被《MIT Technology Review》列為35位35歲以下創新者之一。 Narayanan是一位多產的發明家,擁有超過2

譯者介紹

翻譯人員洪曉慧

繁體編輯朱學恒、洪曉慧

簡體編輯朱學恒、洪曉慧

檔案後製處理洪曉慧、謝旻均


Ajit Narayanan 談能用任何語言交流的文字遊戲

  • 我從事與自閉症孩童有關的工作。具體來說,我研發幫助他們交流的技術。

    目前,自閉症孩童面臨的許多問題有一個共同根源,那就是他們很難理解抽象概念、象徵符號,因此他們在語言方面遇上很多困難。

    我稍微說明一下其中原因。你看見這是一碗湯的圖片,我們都能看見、我們都能理解。這是另外兩張湯的圖片,但你可以看見這些較為抽象,不是那麼具體。當化為語言時,你看見它變成一個單字。它的外觀,它看起來、聽起來或呈現的型態與最初那碗湯的圖片毫無關聯,對嗎?因此它本質上是完全抽象、對現實生活中某項事物完全隨機的呈現,這正是對自閉症孩童來說困難重重的地方。好,這就是為什麼大多數從事自閉症孩童相關工作的人-語言治療師、教育工作者,他們幫助自閉症孩童交流的方法並非藉由文字,而是藉由圖片。因此如果一位自閉症孩童想表達「我要湯」,那個孩子會拿起三張不同的圖片:「我」、「要」、「湯」,他們會將這些拼湊在一起,治療師或家長就能理解這是孩子想說的。這相當有效,過去3、40年,人們一直採用這種方法。事實上,幾年前我開發了一個iPad應用程式,正是以這種方式運作,名稱為Avaz。它的運作方法是:孩子選擇不同圖片,這些圖片排列成句子,然後被讀出來,因此基本上Avaz的作用是轉譯圖片。它是翻譯機,將圖片翻譯成語言。

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  • 好,這相當有用,數千名孩子正使用這個,你知道,遍及全世界。因此我開始思考它能做到及無法做到的部分。我發現一些令人感興趣的事:Avaz可幫助自閉症孩童學習單字,它無法提供的幫助是學習文字模式。我稍微詳細解釋一下。以這個句子為例:「我今晚要湯。」好,傳達意義的不僅是這些文字,還有文字排列的方式,文字的修飾及排列方式。這就是為什麼一個句子,例如:「I want soup tonight(我今晚要湯)」,不同於這句「Soup want I tonight(湯要我今晚)」。這句話毫無意義。因此其中隱藏另一個抽象概念,自閉症孩童很難理解,那就是你可修飾文字,可將它們排列成不同含義,表達不同的意思。好,這就是所謂的語法。語法相當重要,因為語法是語言的組成部分,它使用我們擁有的有限辭彙,使我們得以表達無限的資訊、無限的想法,這是使你將事物連結、以表達任何想法的方式。

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  • 因此開發Avaz後,我擔心了很長一段時間,關於如何讓自閉症孩童學習語法。解決方案來自一個十分有趣的觀點。我碰巧看見一位自閉症孩童與母親交談,情況如下:出乎意料地,那個孩子主動站起來說:「吃。」令人感興趣的是,那位母親藉由提問試著瞭解孩子想表達的意思。因此她問道:「吃什麼?你想吃冰淇淋嗎?你想吃?還是別人想吃?你現在想吃冰淇淋?還是晚上想吃?」這讓我意識到這位母親所做的是相當了不起的事,她能使孩子在不使用語法的情況下表達想法。我突然意識到,這或許就是我一直尋找的答案:並非將文字依序排列成句子,而是將它們安置在這張圖中。它們彼此相連,並非將它們依序排列,而是以「問題-答案」的組合排列。因此如果這麼做,你表達的並非英文句子,而是英文句子的真正意義。好,以某種程度來說,意義是語言的關鍵,它介於思想和語言之間。因此這個想法是,這種呈現方式或許能以最原始的形式表達意義。

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  • 因此這令我相當興奮。你知道,手舞足蹈,試著瞭解我是否能將所有聽過的句子轉換成這種形式。但我發現這並不足夠,為什麼不夠?因為如果你想表達某些想法,例如否定,你想表達:「I don't want soup(我不要湯)」,你無法藉由提問做到這一點,只能藉由改變「want(要)」這個字。同樣地,如果你想表達「I wanted soup yesterday(我昨天想要湯)」,需將「want」變成「wanted」,使用過去時態。因此這是我添加的功能,使這個系統更完善。這是藉由問題及答案使詞彙連接的地圖,藉由上方的篩檢應用進行修飾,使它們得以表達細微差異。讓我以不同例子展示這項功能。


    以這句話為例:「I told the carpenter I could not pay him(我跟木匠說無法付錢給他)」,這是相當複雜的句子。這個系統運作的方法是,你可從句子任何部分開始。我從「tell(說)」這個字開始,因此這是「tell(說)」這個字。好,這發生在過去,因此我把它變成「told」,現在我要做的是提出問題。因此-誰說的?我說的。我跟誰說?我跟木匠說。現在我們從句子另一部分開始,我們從「pay(支付)」這個字開始。我們加入能力篩檢模式,將它變成「can pay(能支付)」,將它變成「can't pay(不能支付)」,也可將它變成「couldn't pay(過去不能支付)」,藉由將它變成過去時態。因此誰無法付錢?我無法付錢。無法付錢給誰?我無法付錢給木匠。然後將兩者相連,藉由提出這個問題:我跟木匠說什麼?我跟木匠說無法付錢給他。

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  • 好,想想這些,這是-(掌聲)這是句子的呈現,不需使用語言,其中有兩、三個令人感興趣的特性。首先,我可從任何地方開始。我不必從「tell(說)」這個字開始,我可從句子任何一處開始,產生完整架構。第二點,如果我並非使用英語的人,如果我使用某種其他語言,這張地圖適用於任何語言,只要問題能標準化。事實上,這張地圖獨立於語言,因此我稱之為FreeSpeech(自由語言)。我試用了好幾個月,我嘗試過許多不同組合。

    我注意到FreeSpeech某些令人感興趣的特性。我試著進行語言轉換,將英文句子轉換成FreeSpeech句子,然後反向轉換,反覆嘗試。我意識到這種特別的結構,這種特別的語言表達方式,使我得以創造相當簡明的規則,作為使FreeSpeech和英語雙向轉換的橋樑,因此我確實能寫出將這種特殊表達方式轉換成英語的規則。因此我開發了這個東西,我開發了名為FreeSpeech引擎的東西。它能輸入任何FreeSpeech句子,產生語法完美的英文詞句。藉由將兩者結合,表達部分和引擎部分,我得以創造一個應用程式,專為自閉症孩童打造的技術。不僅教導他們文字,也教導他們語法。

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  • 因此我讓自閉症孩童試用,獲得莫大肯定。他們能藉由FreeSpeech創造詞句,比類似的英文詞句更加複雜、更具表達力。我開始思考為何會產生這種結果。我有一個想法,接下來我想和各位分享這個想法。大約在1997年,15年前左右,一群科學家試圖瞭解大腦如何處理語言,他們發現一些十分令人感興趣的現象。他們發現年幼時學習一門語言,例如2歲時,你藉由大腦特定部分學習。當你成年後學習語言-例如-假設我現在想學日語,使用的是大腦中完全不同的部位。好,我不知道為何如此,但我猜測的原因是,當你成年後學習語言,幾乎總是藉由母語或第一語言學習。因此FreeSpeech令人感興趣的是,當你創造句子或語言時,自閉症孩童藉由FreeSpeech創造語言,他們並未使用這種輔助語言,並未使用這種橋樑語言,他們直接建構句子。

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  • 因此這給了我一個想法:是否有這個可能,不僅將FreeSpeech用於自閉症孩童,也讓一般人藉此學習語言?因此我做了一些實驗,首先是創造一個拼圖遊戲,其中的問題和答案以形狀和顏色表示,讓人們將它們拼湊在一起,試著理解它如何運作。我藉此開發了一個應用程式,一個遊戲,孩子可藉由文字玩遊戲,使用音效、加強視覺結構,藉此學習語言。這具有很大的潛力及展望,我們最近將這項技術授權給印度政府,他們打算讓數百萬名孩童試用,藉此教導他們英語。這個夢想、這個希望、這個願景,事實上是,當他們藉由這種方式學習英語,他們能學習得和母語一樣熟練。

    好,我們談點別的話題。我們談談語言。這是語言,因此語言是我們進行交流的主要模式。好,關於語言令人感興趣的是,它是一維的。為何是一維的?因為它是聲音。它是一維的原因也在於我們口部的構造正是如此,我們的口部被建構成發出一維聲音。但如果你想想大腦,我們腦海中的想法並非一維。我是指,我們擁有豐富、複雜、多維的思想。好,在我看來,語言確實是大腦的發明,將這種豐富、多維的想法轉換成語言。好,令人感興趣的是,目前我們進行大量資訊相關工作,幾乎所有都屬於語言領域。以Google為例,Google囊括了無數網站,全使用英語。當你想使用Google時,你進入Google搜尋,你輸入英語,它將英語與英語匹配。如果以FreeSpeech代替會如何?我有一個設想:如果我們這麼做,將發現例如搜尋、檢索等所有演算法將更加簡單、更加有效率,因為它們並非處理語言資訊結構,而是處理思想資訊結構。思想資訊結構,這是個刺激的想法。

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  • 但我們不妨仔細探討一下。因此這是FreeSpeech生態體系,其中包含FreeSpeech表達法及FreeSpeech引擎,它可生成英文。好,如果你思考一下FreeSpeech,我說過,完全獨立於語言,其中沒有任何關於英語的特定資訊,因此這個系統中所有關於英語的資訊事實上都被寫入引擎編碼中。這本身就是相當有趣的概念,你已將所有人類語言編入一個軟體程式中。但如果你觀察引擎內部,事實上並不是很複雜,這並非相當複雜的編碼。更令人感興趣的是,引擎裡絕大多數編碼都不是英文特有的,這衍生出一個有趣的想法:或許對我們來說,以多種不同語言創造這些引擎十分容易;以印地語、法語、德語、斯瓦希利語。這給了我們另一個有趣的想法。例如,假設我是一名作家,為報社或雜誌工作,我可用一種語言進行創作-FreeSpeech-觀看內容的人,閱讀這些資訊的人可選擇任何引擎。他們能用母語閱讀、用當地方言閱讀。我是指,這是相當誘人的想法,尤其對印度來說,我們有太多不同的語言。有一首關於印度的歌,其中有一段對這個國家的描述:(梵語)意思是說:「美妙語言永遠微笑的述說者。」

    語言相當美妙,我認為它是人類發明中最美妙的事物,我認為它是大腦所創造最可愛的事物。它具有娛樂性、教育性、啟發性。但關於語言,我最喜愛的是它賦予人類的力量。

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  • 我想以這個故事作為結束。這是我合作夥伴的照片,我最早的合作夥伴,當我開始研究語言、自閉症及許多其他項目時。這位女孩名叫Pavna,這是她的母親Kalpana。Pavna是一位創業家,但她的故事比我的更精彩。因為Pavna大約23歲,罹患四肢痙孿型腦性麻痺,因此自出生以來,她無法行動也無法說話。她目前所有的成就:完成學業、就讀大學、創立公司、與我合作開發Avaz,她所做的一切都是藉由眼睛的移動完成。

    Daniel Webster曾說:「如果我擁有的一切都被剝奪,只能留下一樣,我會選擇留下交流能力。因為藉由它,我能重建所有其他的一切。」這就是為何FreeSpeech所有不可思議的應用中,最深得我心的,仍是它使有所障礙的孩童得以交流的能力。交流的力量可重建所有其他的一切。

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  • 謝謝。(掌聲)。謝謝。(掌聲)。謝謝、謝謝、謝謝。(掌聲)。謝謝、謝謝。(掌聲)
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