ロジバン
ログランから継承したものも含め、ロジバンは以下の性格を有する。
言語表現の論理的な構造を正確に(そしてしばしば簡潔に)記述するために開発されてきた述語論理を文法の基盤としている。そのため、自然言語では表現が困難であるような複雑な構造をごく明晰に記述できる一方で、文芸的理由から敢えて多義的な表現を織ることもでき、自然言語と同様、話者の自在に任せた表現が可能である。『In the Land of Invented Languages』の著者でありエスペラントやクリンゴン語に精通している Arika Okrent はニューヨーク・タイムズとのインタビューにおいて、「最も完成された文法を持つ人工言語はおそらくロジバンである」 と評価している。
ロジバンの表記法や統語法はいかなる不規則性もきたさないように設計されているため、コンピュータによる解析や人による読解が容易である。実際、1997年時点でロジバンの公式の文法は Yacc 文法で書かれており、2015年現在では PEG で書かれた文法もある。そのため、ロジバンの構文解析器は非常に実装しやすく(その容易性の観点からみれば、ロジバンは自然言語よりもプログラミング言語に近い)、いくつかの構文解析器はロジバンの学習過程において広く使われている。このことから、日常会話としての言語だけでなく、プログラミング言語としての可能性も秘めている。
ロジバンの習得は、或る面において易しく、また或る面において難しい。
文法がきわめて整っており、知識を一貫して摘みとることができる。しかし上級者向けの文法原理には自然言語の知的枠組を超えているものがあり、その会得には相応の専心が要される。
selbri (述語)として使える言葉の全てが、どのような terbri (項)をどのような位置関係で取り結ぶかについてあらかじめ定義されている。いわゆる place structure / PS と呼ばれるこの定義の存在に当惑する初心者は少なくない。よくある誤解は、 PS が量的な暗記を要する、というもの。たとえば klama という言葉は、それと結びつく1番目の語が「行く者」、2番目が「行く地点」、3番目が「発つ地点」というふうな PS を有するが、その会得を量的な学習とみなしてしまうという思い違いがある。実際にはこれは量ではなく質の学習である。 PS によって示されている「行く者」「行く地点」「発つ地点」といった概念は、 klama がつかさどる「行く」という事象が必然的に内包するものである。
人工知能は自然言語をどのように処理すればいいのか。その研究において、自然言語の文法の非一貫性や表現の事故的な多義性はしばしば混迷をきたすものである。この問題を解決する直接の手掛かりとしてロジバンのような言語が研究者達の間で着目されている。自然言語の文はロジバンに訳される際、前者由来の制約を抜け、意図されていない意味と意図されている意味とが淘汰されながら再構築される。これは、原文が有する多義性の全てを無差別に駆逐するということではなく、あくまで話し手・書き手が求めたとおりの意味合を自然言語の“靄”から掬い出して復刻させるということである(文芸上の理由で表現の曖昧さが初めから意図されているものであればこれはそのとおりに再現される)。ここに、“靄”を扱えない人工知能と“靄”に包まった自然言語という両者の間の仲介としてのロジバンの姿がある。
ロジバンは述語論理を文法の基盤としている。上述の通り、ロジバン文法には自然言語の文法用語では間に合わない用語が多いものの、そのいくつかは述語論理の用語を借用することで比較的適切に解説できる。そのため、ロジバンの初学者向けの講座(英語・日本語にかかわらず)では、述語論理から借用した用語をロジバン独自の文法用語に一時的に充てていることが多い。しかし、ロジバンは述語論理を文法基盤としているだけであって、ロジバン自体が述語論理であるわけではない。そのため、安易にロジバン独自の文法用語と述語論理の用語を対応付けしないように注意は必要であるが、この対応を考えることによって得られる理解は少なくない。以下では、述語論理の知識を用いて、半ば比喩的にロジバン文法について簡単に見ていく。
述語論理では、命題は述語と項の2つの要素からなっている。述語はふつう、いくつの項をとるかが決まっており、態などの細かなニュアンスを無視すれば、その意味(つまり、その述語が項たちをどのように取り結ぶのか)は穴の空いた(つまり、自由変項を伴う)文で定義できる:
N(x1) = 「x1 は男である。」
P(x1, x2) = 「x1 は x2 を愛する。」
ロジバンの呼ぶ place structure を最も短絡的に捉えれば、それはこの穴あき文のことと言える。すなわち、ロジバンでは各述語(になれる語)に穴あき文が1つ対応していると考えられる。