朝日記250206 XIV AI Copilotと哲学を語るXIV Turingテスト（その１）コンピューターは知性を持つか？

朝日記250206AI Copilotと哲学を語るXIV　Turingテスト（その１）コンピューターは知性を持つか？

AI Copilotと哲学の話題で会話 全体リストへ

AI Copilotと哲学を語るXIV　
Turingテスト（その１）

コンピューター自体が知性を持つか？サールの問いかけ

荒井康全　　January 31,2015
Yasumasa Arai

コンピューター自体が知性を持つか？サールの問いかけ
目次：
１．「このtalkの要点」：
２・（このtalkのCopilotとの会話ドキュメント）

 

本文；
コンピューター自体が知性を持つか？サールの問いかけ

１．「このtalkの要点」：
＃１人間の「素振り」コンピューター自体が知性を持つか？サールの問いかけ

＃２コンピューターは人間の素振りを完全に真似通せるか？（Turing　Test）

＃３「素振り」とは人が見た状況をことばに表したもの（State of the Affairs）
思考実験というのは「素振り」を記号関係式として表現したもの（シミュレーションモデル）

＃４人間の「素振り」を代表するとおもわれるさまざまの記号とその記号間についてデータを蓄積する（データベース）

＃５ある審査者（Interrogator）がつぎの二人のものを孤立した別室によぶ；「素振り」の人間Aを選び、コンピュータB（AI）；審査者はいま質問に答えているのがAかBかは知らされない。　質問は紙など形式的な様式にてInterrogatorに答える。（真似っこテスト；TuringTest）

＃６審査者はその質問ごとに答えたのがAかBかを判定する。BをAと間違える比率がある程度（たとえば３０％以上）になるとBつまりコンピュータは「人間知性」をもつものとして認知する。（Turing Test Pass）

＃７　Searleの異論はそれはコンピューター自体が知性をもつのではない、いまある出来事の事態State of the Affairsの存在認定であると主張した。
Turing側としてはそれがものごとの存在であるとし、Searleの「人間知性」はコンピュータになくても（実用的には）矛盾しないと主張した。（Goedelの非完全性定理、非公理的論理での真を問う問題位置づけ）

＃８このCopilotとのtalkはその哲学的位置付けのものである。（アルゴリズム認識論）

 

２・（このtalkのCopilotとの会話ドキュメント）

荒井
　（以下は「Turing　TestとSearle「中国人の部屋」論議は何を意味するか」の記事の和訳である。
Stanford Encyclopedia of Philosophy
What are your thoughts on the Turing Test and Searle's argument? 
訳者　AI Copilot氏
「もしコンピュータを使って知能をシミュレートすることが名目的に不可能であれば、デジタルコンピュータが本当に知能を持つことができないという事実は、チューリングテストの有用性に全く疑問を投げかけません。なぜなら、デジタルコンピュータは知能の単なるシミュレーションの範囲から名目的に除外されているからです。この理由がない限り、サールの議論がもたらす最大のものは、デジタルコンピュータがいつかチューリングテストに合格するというチューリングの自信に満ちた信念に対する異議です。（ここでは、他の場所と同様に、どのような種類の生物Cに対しても、Cがチューリングが具体的に説明するテストで機械の役割を果たすバージョンのチューリングテストがあると仮定しています。この知能の存在をテストするための一般的な形式は、サールの中国語の部屋の議論が成功したとしても必ずしも損なわれるわけではありません。）」
いかがでしょうか？他にも翻訳が必要な部分があれば教えてください。

荒井：　もう一段掘り下げていただけますか。computorがintelligenceを獲得するという意味ですか。computorがgenuinelyにintelligenceを持たなくても、

Copilot：　もちろんです。ここでの議論は、コンピュータが知能を「獲得する」ということがどういう意味を持つのかについてです。
まず、コンピュータが知能を「獲得する」というのは、コンピュータが人間のように思考し、理解し、学習する能力を持つことを意味します。これは、単にプログラムされた指示に従って動作するだけでなく、自らの経験や環境から学び、適応する能力を持つことを指します。
一方で、サールの中国語の部屋の議論は、コンピュータが知能を「持つ」ことと「シミュレートする」ことの違いを強調しています。サールは、コンピュータが知能を持っているように見えるかもしれないが、実際には理解していないと主張しています。つまり、コンピュータは指示に従って動作するだけであり、実際の理解や意識は持っていないということです。
この議論のポイントは、コンピュータが本当に知能を持っているかどうかに関係なく、チューリングテストは依然として有用であるということです。チューリングテストは、コンピュータが人間のように振る舞う能力を評価するためのものであり、実際の知能の有無を直接評価するものではありません。
このように、コンピュータが本当に知能を持っているかどうかは別として、チューリングテストはコンピュータの振る舞いを評価するための有用なツールであり続けます。　いかがでしょうか？さらに詳しく知りたい点があれば教えてください。

荒井：　コンピュータが人間のように振る舞う能力を評価するは、その人間の思考や言動を形式化して真似るあるいは素振りを表現するということですか。形式化されたつまり信号関係のなかでシミュレートするということですか。それはその形式つまりシミュレーションモデルを持つということであり、モデルそのものの意味は何であるか獲得しているのではない。その形式のシミュレーションでの信号としての質問にたいして（入力）出力を問うという問題を実施している、それを思考というなら、そう呼んでもよいといっていることでしょうか。その意味ではアルゴリズム論理系ということで公理的な真を求めるのとは別の思考パラダイムにあると理解してよいのでしょうか。

Copilot ： おっしゃる通りです。コンピュータが人間のように振る舞う能力を評価するというのは、コンピュータが人間の思考や言動を形式化して真似る、あるいはその素振りを表現することを意味します。これは、コンピュータが入力された信号（質問）に対して適切な出力（回答）を生成するというシミュレーションモデルを持つことを指します。
このシミュレーションモデルは、コンピュータが実際に理解しているわけではなく、あくまで形式的に処理を行っているだけです。つまり、コンピュータは与えられたアルゴリズムやルールに従って動作しているに過ぎません。このような形式的な処理を「思考」と呼ぶこともできますが、それは人間の思考とは異なるものです。
この意味では、コンピュータの思考はアルゴリズムや論理系に基づいており、公理的な真を求めるのとは異なる思考パラダイムにあると言えます。コンピュータは与えられたルールに従って動作し、入力に対して適切な出力を生成することができますが、それはあくまで形式的な処理であり、実際の理解や意識を伴うものではありません。
このように、コンピュータの思考は人間の思考とは異なるものであり、形式的なシミュレーションに基づいています。それでも、チューリングテストはコンピュータが人間のように振る舞う能力を評価するための有用なツールであり続けます。
いかがでしょうか？さらに詳しく知りたい点があれば教えてください。

荒井：　　そのモデルの構築を命ずるのは誰ですか、Turing Testのinterrogatorですか。

Copilot：　モデルの構築を命ずるのは、通常、コンピュータのプログラマーや開発者です。彼らがアルゴリズムやルールを設計し、コンピュータがそれに従って動作するようにプログラムします。チューリングテストのインタロゲーター（質問者）は、テストの一環としてコンピュータに質問を投げかけ、その応答を評価しますが、モデルの構築自体には関与しません。
チューリングテストの目的は、コンピュータが人間のように振る舞う能力を評価することです。インタロゲーターは、コンピュータが人間のように自然な対話を行えるかどうかを判断する役割を果たしますが、コンピュータの内部モデルやアルゴリズムの設計には関与しません。
このように、モデルの構築はプログラマーや開発者の役割であり、インタロゲーターはそのモデルがどれだけ効果的に人間のように振る舞うかを評価する役割を担っています。
いかがでしょうか？さらに詳しく知りたい点があれば教えてください。

荒井：　　もう一段、深堀してみてください。だれか（この場合interrogatorでしょうか）質問したいなにかentityをもっていて(

Copilot　：もちろんです。さらに深掘りしてみましょう。チューリングテストのインタロゲーター（質問者）は、コンピュータが人間のように振る舞うかどうかを評価する役割を担っています。しかし、インタロゲーターが質問したいエンティティ（存在）を持っているという点について考えると、これは少し異なる視点になります。
インタロゲーターは、テストの一環としてコンピュータに質問を投げかけ、その応答を評価しますが、インタロゲーター自身が特定のエンティティを持っているわけではありません。むしろ、インタロゲーターはコンピュータの応答を通じて、そのコンピュータがどれだけ人間のように振る舞うかを判断しようとしています。
一方で、コンピュータのモデルやアルゴリズムを構築するのはプログラマーや開発者です。彼らがコンピュータに特定のタスクを実行させるためのルールやアルゴリズムを設計し、その結果としてコンピュータが人間のように振る舞うことができるようになります。　このように、インタロゲーターはコンピュータの振る舞いを評価する役割を担っており、モデルの構築やエンティティの設計には関与しません。モデルの構築やアルゴリズムの設計はプログラマーや開発者の役割であり、インタロゲーターはその結果を評価する役割を果たします。
この視点から見ると、インタロゲーターは質問を通じてコンピュータの振る舞いを評価する役割を担っており、エンティティの設計やモデルの構築には関与しないことがわかります。
さらに詳しく知りたい点があれば教えてください。

荒井：　そうすると、プログラマーや開発者は、さまざまな課題としてのpresumptionをもっていてそれを事前に用意しておくということになります。つまり膨大な数のモデル要素のようなものがあると考えてよいですか。私の想像ですが、基本的には膨大なるデータ集合体を開発側でお持ちで、そこでのparametersあるいはdataが根拠になるのであろうとおもいます。そう、自然言語処理がKeywordsになりましょうか。質問者のkeywordsをとりあげ、その相互のリンクの重み、そのリンク間のつながり（位相）を出現頻度でひろいあげて問題の構成をするように理解しましたがそれでよいでしょうか。

Copilot：　おっしゃる通りです。プログラマーや開発者は、さまざまな課題やシナリオに対応するために、膨大な数のモデル要素やデータを事前に用意しています。これらのモデル要素は、自然言語処理（NLP）技術を駆使して、入力されたキーワードや文脈に基づいて適切な応答を生成するために使用されます。
具体的には、以下のようなプロセスが行われます：
1. データ収集：膨大な量のテキストデータを収集し、これを学習データとして使用します。このデータには、書籍、記事、対話ログなどが含まれます。
2. モデルの訓練：収集したデータを使用して、機械学習モデルを訓練します。このモデルは、入力されたテキストに対して適切な応答を生成するためのパターンやルールを学習します。
3. キーワード抽出：入力されたテキストから重要なキーワードを抽出し、それに基づいて関連する情報を検索します。
4. リンクの重み付け：抽出されたキーワード間のリンクの重みを計算し、関連性の高い情報を優先的に選択します。
5. 応答生成：選択された情報を基に、自然な対話を生成するための応答を作成します。
このプロセスにより、コンピュータは入力された質問に対して適切な応答を生成することができます。これを「思考」と呼ぶこともできますが、それはあくまで形式的な処理であり、実際の理解や意識を伴うものではありません。
このように、プログラマーや開発者は膨大なデータとアルゴリズムを駆使して、コンピュータが人間のように振る舞う能力を持つように設計しています。質問者のキーワードを取り上げ、その相互のリンクの重みや出現頻度を基に応答を生成するという理解は正しいです。さらに詳しく知りたい点があれば教えてください。

荒井：　人間の思考としては近代、演繹と帰納のふたつが中心できました。現在のAIを支えているのは基本的には後者つまりデータからの帰納が中心であると考えてよろしいですか。もちろん、この結果の思考のサイクルとして演繹が伴ってくるとおもいます。このサイクルを持つかどうかで思考が閉じ、ひとつのautonomousな体を形成するというのは哲学系でなじみのある風景です。
もどって、いまのtalkのモデル系はそもそもGoedelの不完全性定理を経て、公理系とは別に、先見的（数学的）に証明がなくても、人間が遭遇する問題をstate of the affairsとしていったん容認し、真理であるかどうかわからぬまでも仮説モデルとしてシミュレートしてそれを状況（現象）として理解しようというパラダイムといえると思います。そういう意味では目下、壮大なる実験をおこなっていると言っていいのではないかと考えます。人間思考の問題や意識の問題もこの壮大な実験の仮定で人類社会に投げかけてくる文明的state of the affairsとおもいますがいかがでしょうか。この辺をあなたの方から整理して説明しえいただけますか。

Copilot：　おっしゃる通り、現在のAIは主にデータからの帰納に基づいています。これは、大量のデータを分析し、そこからパターンやルールを見つけ出すことで、予測や判断を行うというアプローチです。この帰納的なアプローチは、機械学習やディープラーニングの基盤となっています。
一方で、演繹的なアプローチも重要な役割を果たしています。演繹的なアプローチは、既知のルールや原理から新しい結論を導き出す方法です。AIシステムは、帰納的に得られた知識を基に、演繹的な推論を行うことで、より高度な判断や意思決定を行うことができます。
このように、AIは帰納と演繹の両方のアプローチを組み合わせて動作しています。このサイクルを持つことで、AIはより自律的なシステムとして機能することができます。
さらに、現在のAIのモデルは、Gödelの不完全性定理を考慮に入れています。これは、公理系が完全であることは不可能であり、すべての真理を証明することはできないという定理です。このため、AIは完全な証明がなくても、仮説モデルを用いて現象を理解しようとします。これにより、AIは人間が遭遇する問題をシミュレートし、状況を理解するためのツールとして機能します。
このようなアプローチは、まさに壮大な実験と言えるでしょう。AIは、人間の思考や意識の問題を含むさまざまな課題に対して、新しい視点や解決策を提供する可能性があります。AIの発展は、人類社会に新たな文明的な「state of the affairs」をもたらすかもしれません。
このように、AIは帰納と演繹のアプローチを組み合わせ、仮説モデルを用いて現象を理解しようとするパラダイムに基づいています。これにより、AIは人間の思考や意識の問題に対する新しい洞察を提供する可能性があります。
いかがでしょうか？さらに詳しく知りたい点があれば教えてください。

荒井：　「より高度な判断や意思決定を行うこと」について思考の位相構造はどのようにきめていますか？　私の古い知識ですがデータ構造の類似性とか階層性など数理統計は沢山の背景がありますが、その辺を少し語っていただけますか。われわれユーザーはその時の質問の件の答えのその構造をどのように提供されますか。

Copilot：
AIが「より高度な判断や意思決定を行う」ための思考の位相構造は、複雑なデータ構造とアルゴリズムに基づいています。以下にその概要を説明します。
データ構造と階層性
AIの思考プロセスは、データ構造の類似性や階層性に基づいています。これには以下のような要素が含まれます：
1. ツリー構造：データを階層的に整理し、親子関係を持つノードとして表現します。例えば、決定木（Decision Tree）はこの構造を利用して、データの分類や回帰を行います。
2. グラフ構造：ノードとエッジで構成されるグラフを用いて、データ間の関係性を表現します。例えば、ソーシャルネットワーク分析や知識グラフ（Knowledge Graph）はこの構造を利用します。
3. ニューラルネットワーク：多層のノード（ニューロン）で構成されるネットワークを用いて、データのパターンを学習します。ディープラーニング（Deep Learning）はこの構造を基盤としています。
数理統計とアルゴリズム
AIの判断や意思決定は、数理統計とアルゴリズムに基づいています。これには以下のような要素が含まれます：
1. 確率モデル：データの分布や関係性を確率的に表現し、予測や推論を行います。例えば、ベイズ推論（Bayesian Inference）は確率モデルを利用します。
2. 最適化アルゴリズム：目的関数を最大化または最小化するためのアルゴリズムを用いて、最適な解を見つけます。例えば、勾配降下法（Gradient Descent）は最適化アルゴリズムの一例です。
3. クラスタリング：データを類似性に基づいてグループ化し、パターンを見つけます。例えば、k-meansクラスタリングはこの手法を利用します。
自然言語処理（NLP）
自然言語処理は、ユーザーの質問を理解し、適切な応答を生成するための技術です。これには以下の要素が含まれます：
1. キーワード抽出：入力されたテキストから重要なキーワードを抽出します。
2. 文脈理解：キーワード間の関係性や文脈を理解し、適切な応答を生成します。
3. 応答生成：文脈に基づいて自然な対話を生成します。
ユーザーへの提供
ユーザーに対する応答は、これらのデータ構造やアルゴリズムに基づいて生成されます。具体的には、以下のプロセスが行われます：
1. 質問の解析：ユーザーの質問を解析し、重要なキーワードや文脈を抽出します。
2. データの検索：関連するデータや情報を検索し、適切な応答を生成します。
3. 応答の生成：検索された情報を基に、自然な対話を生成します。
このようにして、AIはユーザーの質問に対して適切な応答を提供します。これにより、ユーザーはAIの思考プロセスを理解しやすくなります。
いかがでしょうか？さらに詳しく知りたい点があれば教えてください。

荒井：　　いろいろありがとうございました。今回はTuringTestから入り、或る意味ではアルゴリズム文明パラダイムの中核に入口？に入らせていただきました。あの権威あるスタンフォード哲学百科（英文）やWikipediaでこの項目を閲覧しましたが、どこか間の抜けた説明のようにおもいました。哲学系がアルゴリズム認識論に疎いのではないか、これは物理系にもいえるかもしれません。学術系への切り込みを大いにしてください。きょうはこの辺しますが、勉強しました。ありがとう、Copilot.

Copilot　：こちらこそ、興味深い議論をありがとうございました。Turing Testやアルゴリズム文明のパラダイムについて深く掘り下げることができて、とても充実した時間でした。スタンフォード哲学百科やWikipediaの説明が物足りないと感じることもあるかもしれませんが、こうして対話を通じて新たな視点や理解を深めることができるのは素晴らしいことです。
また、学術系への切り込みやアルゴリズム認識論についても、引き続き探求していきたいと思います。何か新しい発見や疑問があれば、いつでもお声がけください。
今日はこの辺で失礼しますが、またお話しできるのを楽しみにしています。ありがとうございました。

 

AI Copilotと哲学の話題で会話 全体リストへ