Spatial community structure impedes language amalgamation in a population-based iterated learning model

言語の偉大なるゲーム：私たちはどのようにして話すことを学ぶのか

あなたは、ロボットに言葉を教えようとしていると想像してください。ただし、そのロボットが成長して次のロボットに教えなければならなくなる前に、あなたはわずか数文しかささやくことができません。これは、「言語進化」と呼ばれる科学の非常に魅力的な領域の核心です。科学者たちは、人間が持つ複雑なルールや意味を持つ言語が、いかにして何もないところから出現したのかを解明するために、コンピュータモデルを使用します。彼らは、「反復学習モデル（ILM）」と呼ばれる巧妙なアイデアに基づいています。これは、メッセージが伝わるうちに内容が崩れてしまう「伝言ゲーム」のようなものですが、プレイヤーたちはメッセージを伝える代わりに、新しい言語を自ら作り上げていくのです。このゲームでは、「大人」のエージェントが「生徒」のエージェントにいくつかの単語を教えます。生徒はそれを学び、成長し、そして新しい生徒に教えます。多くの世代を経て、言語は変化していきます。

科学者が解決しようとしている大きな謎は、言語がいかにして「構成的（compositional）」になるかということです。簡単に言えば、これは、レゴブロックのように、小さな再利用可能なパーツから複雑な文章を組み立てることを意味します。あらゆるものに対して固有の奇妙な音（例えば、「赤いボール」には特定の音、「青いボール」には全く別の音）を用意するのではなく、色に対するいくつかの音と形に対するいくつかの音を使い、それらを組み合わせるのです。問いはこうです。どのような社会的環境が、このレゴのような言語の出現を助けるのでしょうか？ 全員が全員と話し合うのがベストなのか、それとも人々が自分たちの小さなグループに留まるのがベストなのでしょうか？ これが、研究者たちが解こうとしたパズルです。

実験：一つの鎖から、ネットワーク全体へ

この言語ゲームの古典的なバージョンでは、ただ一つの長い列があります。一人の教師、一人の生徒、一人の教師、一人の生徒、という具合です。しかし現実の世界では、私たちは一本の列の中に住んでいるわけではありません。私たちは、友人、隣人、そして見知らぬ人が入り混じる、混沌とした混み合った近隣地域に住んでいます。この論文の著者であるジョージア・セインズ、コナー・ホットン、セス・ブロックは、このモデルをより刺激的なものにすることに決めました。単一の鎖ではなく、デジタルネットワーク上で互いに会話できるエージェント（コンピュータプログラム）の全集団を構築したのです。彼らは、ネットワークの形状、具体的には、人々がどのようにコミュニティにグループ化され、そのグループ同士がどのように会話するかによって、言語の進化がどのように変わるのかを知りたかったのです。

彼らはデジタルエージェントのために、2つの異なる世界を設定しました。第一の世界は「非構造化コミュニティ（Unstructured Community）」です。これは、明確に分かれたいくつかのクラブ（コミュニティ）がある状況を想像してください。クラブ内部では全員が全員と話し合いますが、異なるクラブの誰かと偶然出会ってチャットしてしまう小さなランダムな確率が存在します。第二の世界は「空間的コミュニティ（Spatial Community）」です。ここでは、クラブを通り沿いの家のように円状に配置しました。ここでは、隣人同士は頻繁に会話しますが、家が遠ければ遠いほど、会話をする可能性は低くなります。それは、隣の人はよく知っているけれど、3ブロック先の人のことは滅多に話さないような近隣地域のようなものです。

エージェントたちは1,000世代にわたって言語ゲームを行いました。研究者たちは、各エージェントに「学習のボトルネック」を与えました。各エージェントは、教師から50個の文章を聞くことしかできませんでした。先行研究では、この「50」という具体的な数字が、エージェントに（ランダムな音を暗記させるのではなく）構成的な言語（レゴのような言語）を発明させるための「ゴールドロック・ゾーン（最適値）」であることが示唆されています。

驚くべき発見：距離は愛を育む（言語において）

結果は、直感に反しており、かつ非常に興味深いものでした。

まず、「非構造化コミュニティ（ランダムな混合）」では、全員が同じ言語を話すようになるのに、それほど多くのことは必要ないと研究者は発見しました。コミュニティ間の会話がわずか**18%**に達しただけで、集団全体が突如として単一の共通言語へと収束しました。それは、いくつかのクラブにいる噂好きの人々が噂を広め、街中の誰もが同じことを言うようになる様子に似ています。

しかし、事態は「空間的コミュニティ（隣人同士の円）」では複雑になりました。研究者たちは、隣人同士はよく話すため、言語が家から家へと容易に広がり、最終的にリング全体を覆うだろうと予想していました。しかし、起きたのはその逆でした。会話の**30%**が隣人同士で行われていたとしても、集団は単一の言語に合意することに失敗したのです。その代わりに、街全体が同時に2つまたは3つの異なる言語を話す状態になりました。

なぜでしょうか？ 著者は、空間モデルにおいては、隣人同士があまりにも頻繁に会話するため、局所的に共通の言語に素早く合意してしまうのだと示唆しています。しかし、彼らは目先の隣人とばかり会話しているため、他のグループが自分たちとは少し異なるバージョンの同じ言語を話していることに気づくほど、他のグループと会話をしていません。それは、友人たちの連鎖のようなものです。グループAはグループBと合意し、グループBはグループCと合意しますが、グループAとグループCは直接一度も話しません。その結果、彼らは決して融合することのない、二つの少しずつ異なる方言を持つことになります。複数の競合する言語がそれぞれ複数のグループによって話されているという「ノイズ」が、集団がたった一つの言語に落ち着くことを妨げているのです。

まとめ

この論文は、シミュレーションを通じて、空間的構造が実は言語の統一を阻害する可能性があることを示しています。グループ間のランダムなチャットが少しあるだけで全員が合意するのを助ける一方で、人々が主に隣人と話し合う構造化された近隣地域は、集団を複数の競合する言語を持つ状態に閉じ込めてしまう可能性があります。

著者たちは、これらがコンピュータ・シミュレーションの結果であり、人類の歴史がどのように展開したかの証明ではないことに注意深く言及しています。彼らは言語進化を永遠に解決する魔法の数字を見つけたわけではありませんが、社会ネットワークのレイアウトが重要であることを示しました。もし私たちが単一のグローバルな言語の出現を望むなら、単に仲の良い隣人がいるだけでは不十分かもしれません。遠く離れたコミュニティとの隙間を埋める、いくつかのランダムなつながりが必要なのです。それらの架け橋がなければ、たとえ非常に会話が上手い集団であっても、多くの異なる言葉が飛び交う世界に留まり続けることになるでしょう。