認知科学

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機械と人間の得意不得意

人工知能というと、どうしても複雑な計算や膨大な量の情報の処理といった面が注目されます。実際、近年の人工知能の進歩は目覚ましく、チェスや将棋の世界では、もはや人間は人工知能に勝つことが難しくなっています。高度な思考や戦略が必要とされるこれらの分野で、人工知能は圧倒的な強さを発揮しているのです。しかし、一方で、私たち人間が何気なく行っている動作、例えば歩く、走る、物を掴むといった行為は、人工知能にとっては非常に難しい課題となっています。子どもでさえ簡単にできるこれらの動作を、人工知能は未だにスムーズに行うことができません。高度な思考ができる一方で、簡単な動作が苦手というのは、まるで矛盾しているように思えます。この一見矛盾した現象は、モラベックのパラドックスと呼ばれています。私たち人間にとって簡単な動作は、実は長年の進化を経て獲得されたものであり、非常に複雑な処理を無意識のうちに行っている結果なのです。例えば、物を掴むという動作一つをとっても、対象物の形や大きさ、材質などを瞬時に判断し、それに合わせて指の力加減や角度を調整しています。このような無意識の処理能力を人工知能で再現することは、現状では非常に困難です。人工知能の研究は、膨大なデータを扱うことや複雑な計算を行うことよりも、私たち人間が当たり前にできることを実現することにこそ、大きな壁があると言えるのです。つまり、人工知能は特定の分野では人間をはるかに超える能力を発揮しますが、一方で、人間にとって当たり前の動作を再現することは未だに大きな課題となっています。この能力の偏りこそが、モラベックのパラドックスの核心であり、人工知能研究の奥深さを示す一つの側面と言えるでしょう。

人工知能の限界：フレーム問題とは

機械に知恵を持たせる、人工知能の研究では、どうしても乗り越えられない大きな壁があります。それが「枠組み問題」と呼ばれるものです。この難題は、人工知能が持つ限られた処理能力と、現実世界が持つ無限に複雑な状況との間の大きな差から生まれます。たとえば、ロボットに部屋を掃除させたいとします。ロボットは、掃除機をかけたり、ゴミを拾ったりといった掃除に必要な行動は理解できます。しかし、現実世界では、予期せぬ出来事が次々と起こります。例えば、掃除中に電話が鳴ったり、子供が急に部屋に入ってきたり、ペットがじゃれてきたりします。人間であれば、これらの出来事に柔軟に対応できます。電話に出たり、子供に注意を促したり、ペットを優しくあやしたりと、状況に応じて適切な行動を取ることができるでしょう。しかし、人工知能にとっては、このような予期せぬ出来事への対応は非常に難しい問題です。あらかじめすべての可能性を想定して、対応策をプログラムしておくことは不可能です。なぜなら、現実世界で起こりうる出来事は無限に存在するからです。もし、すべての可能性に対応しようとすれば、膨大な量の情報を処理しなければならず、人工知能の処理能力ではとても追いつきません。また、ある出来事が他の出来事に影響を与える連鎖反応も考慮しなければならず、問題の複雑さはさらに増大します。この枠組み問題は、人工知能が真の意味で賢くなるためには、状況に応じて必要な情報を選択し、不要な情報を無視する能力が不可欠であることを示しています。人間のように、目の前の状況を理解し、適切な行動を判断するためには、どのような情報が重要で、どのような情報を無視すれば良いのかを瞬時に見極める必要があるのです。この情報の取捨選択こそが、人工知能研究における大きな壁となっているのです。

身体性：知能への鍵

私たちは、自分の体を使って様々なことを行います。熱い物に触れて思わず手を引っこめたり、美しい景色を見て感動したり、優しい風を感じて心地よさを覚えたり。こうした経験は全て、私たちが体を持っているからこそ可能なものです。「身体性」とは、まさにこの体を通して世界をどのように理解し、感じ、考えているのかを探求する考え方です。これまで、知能や思考といったものは、体とは切り離されたもの、あたかもコンピューターのように頭の中だけで行われているものと考えられてきました。しかし、熱い鉄板に触れた時の反射的な行動や、夕焼けの美しさに感動する感情、これらは体を通して得られる情報が思考や感情に影響を与えていることを示しています。つまり、私たちの思考や感情、知覚は、体から切り離して考えることはできないのです。例えば、生まれたばかりの赤ちゃんは、周りの世界を体を使って探っていきます。おもちゃを握ったり、なめたり、投げたりすることで、物の形や重さ、硬さといったことを学びます。歩くことを覚えると、今度は自分の足で世界を広げ、様々なものに触れ、様々な経験を積み重ねていきます。このように、体を通して得た経験が、赤ちゃんの脳の発達を促し、世界を理解する力を育んでいくのです。大人になっても、体と心は密接につながっています。スポーツ選手が、長年の訓練によって磨き上げた技を、まるで体の一部のように操ることができるのは、体で覚えた感覚が思考や判断に大きな影響を与えているからです。また、私たちが言葉や文字といった抽象的な記号を理解できるのも、それらが体を通して得られた具体的な経験と結びついているからです。「りんご」という言葉は、赤い果実の見た目、甘酸っぱい味、ツルツルとした触り心地といった、過去の経験と結びついて初めて意味を持つようになります。このように、身体性とは、体と心、そして環境が複雑に絡み合い、影響し合うことで、私たちの知能や思考が形作られていくことを示す重要な考え方です。私たちは体を通して世界を知り、体を通して世界とつながっているのです。

人工知能の限界：フレーム問題

人工知能を作る上で、避けて通れない大きな壁の一つに「枠組み問題」というものがあります。これは、人工知能が限られた計算能力しか持たないために、現実世界で起こりうるたくさんの出来事全てに対応できないという問題です。人工知能は、あらかじめ決められた情報をもとに、考えたり行動したりします。しかし、現実世界はとても複雑で、予想外の出来事が常に起こります。例えば、自動運転の車が道路を走っているとしましょう。プログラムには、信号や標識、歩行者や他の車など、様々な情報を認識して運転するよう指示がされています。しかし、突然道路に鳥が飛び出してきたらどうなるでしょうか？あるいは、工事現場で作業員がいつもと違う動きをした場合は？人間であれば、これまでの経験や知識、周りの状況から総合的に判断して対応できますが、人工知能はあらかじめプログラムされていない状況にはうまく対応できないことがあります。想定外の出来事に対応するためには、膨大な情報を処理する必要がありますが、人工知能の計算能力には限界があります。そのため、適切な判断や行動ができない可能性があるのです。これが、枠組み問題の核心です。枠組み問題を解決するためには、人工知能が自ら学習し、新しい状況に柔軟に対応できる能力を身につける必要があります。そのためには、膨大なデータからパターンや法則を抽出する機械学習や、人間の脳の仕組みを模倣した深層学習といった技術が研究されています。しかし、これらの技術もまだ発展途上にあり、枠組み問題を完全に解決するには、さらなる技術革新が必要とされています。人工知能が真の意味で人間の知能に近づくためには、この枠組み問題を乗り越えることが不可欠なのです。

身体性：知能への鍵

「身体性」とは、私たちが生まれながらに持っている身体が、どのように思考や学習、そして知能全体に影響を与えるかを深く探る概念です。コンピュータのように情報処理だけを行うのではなく、実世界と直接関わり合う physical な身体があるからこそ、私たちは様々な経験を通して学び、成長していくことができます。五感を通して得られる豊かな情報は、私たちの世界の理解を深めるための土台となります。見ること、聞くこと、触れること、味わうこと、嗅ぐこと。これらの感覚を通して得た情報は脳で処理され、知識や記憶として蓄積されていきます。つまり、身体は単なる脳の入れ物ではなく、知能の発達に欠かせない重要な要素なのです。抽象的な記号や言葉は、身体を通して得た具体的な経験と結びつくことで、初めて真の意味で理解できるようになります。例えば、「りんご」という言葉を聞いても、実際に見たり、触ったり、味わったりした経験がなければ、その言葉は単なる記号に過ぎません。しかし、五感を通して「りんご」を経験することで、私たちは「りんご」という言葉に具体的なイメージや感覚を結びつけることができます。これは、まるで地図上の記号が実際の場所を示すように、私たちの思考を現実世界に結びつける役割を果たします。さらに、身体を動かすこと、行動することも、私たちの学習や思考に大きな影響を与えます。自転車に乗ることを例に考えてみましょう。最初はバランスを取ることが難しく、何度も転んでしまうかもしれません。しかし、繰り返し練習することで、身体は自然とバランスの取り方を覚え、スムーズに自転車に乗ることができるようになります。これは、身体を通して得た経験が、私たちの技能や能力の向上に繋がっていることを示しています。このように、身体は単なる情報処理の道具ではなく、世界を理解し、学び、成長するための基盤となるものなのです。