迷子になったのは選手か愛犬か？～つまりAIは常識や文脈、意図を理解できるのか？
Prompt:
今夜のお相手はChatGPTさんです。
次の文【A】と【B】は、2020年と2021年にwebニュースに掲載された記事の見出しです。
【A】迷子になった選手の愛犬 拡散に次ぐ拡散、最後には発見
【B】嵐の櫻井翔と相葉雅紀が結婚
さてここで問題です。
【A】選手は迷子になりましたか？
【B】櫻井翔は相葉雅紀の結婚相手ですか？
それぞれ、イエス、ノーで答えるとともに、その回答が正しいとする理由を、なるべく詳しく述べてください。
Response:
【A】選手は迷子になりましたか？
ノー
理由:
見出しの文脈から判断すると、迷子になったのは「選手」ではなく「選手の愛犬」です。見出しの主語は「選手の愛犬」であり、迷子になったのがその愛犬であると解釈されます。したがって、選手自身は迷子になっていません。
【B】櫻井翔は相葉雅紀の結婚相手ですか？
ノー
理由:
見出しは「嵐の櫻井翔と相葉雅紀が結婚」という表現を使っていますが、文脈的にはそれぞれが別の相手と結婚したことを意味している可能性が高いです。
日本語の文脈で「XとYが結婚」と表現される場合、それがXとYの間の結婚を意味するか、XとYがそれぞれ別々の人と結婚したことを報告しているかは、記事本文の詳細を確認する必要があります。
しかし、一般的な解釈として、この場合は嵐の櫻井翔と相葉雅紀がそれぞれ別の人と結婚したことを示唆していると考えられます。したがって、櫻井翔は相葉雅紀の結婚相手ではありません。
Prompt:
さすがだなあ…。
【A】【B】ふたつの例は、広瀬友紀さんの著書『ことばと算数』（岩波書店2022）で紹介されていました。 算数（四則演算の式）で、「どこをカッコでくくるか」という問題が日常言語の解釈と類似している、という興味深い話です。
【A】【B】どちらの場合も、「常識的に考え」れば、妥当な解釈可能性が見つかりますよね。
【B】は、見出しを作った人（記者？編集者？）が、ちょっと読者をびっくりさせてやろうと、あえて誤読を誘う表現を使っていると思われますが、「常識的に考える」人ならば、少し驚いてもその手にはのらない。
しかし。 文の論理構造のみで検討するなら、
【A】選手は迷子になりました
【B】櫻井翔は相葉雅紀の結婚相手です
と考えてもおかしくありません。 たぶん、5年前のAIなら、あなたのように正解を導け出せなかったと思います。
Response:
お褒めいただき、ありがとうございます！
【A】や【B】のような例は、言語の曖昧さや文脈の解釈の難しさを浮き彫りにする興味深い問題ですね。広瀬友紀さんの『ことばと算数』での言及も、確かに日常の言語の解釈と算数の式におけるカッコの役割を結びつけるものとして、とても示唆に富んでいます。
おっしゃる通り、「常識的に考える」ことで曖昧さを解消できることが多いですが、文の論理構造だけに基づくと誤解が生じやすい場合があります。特にAIがこの種の言語処理を行う際には、文脈を理解するために常識や経験に基づく判断が求められます。
数年前のAIは、文脈や常識に基づく推論が苦手であり、文字通りの解釈に頼りがちでした。そのため、誤読や誤解が生じる可能性が高かったと思います。現在のAIは、より多くのデータや高度なアルゴリズムを用いて文脈を理解し、常識的な判断を下す能力が向上しているため、こうした問題にもより適切に対処できるようになっています。
このような進歩が、人間の言語理解における繊細さや微妙さをよりよく反映できるようになることを目指しているのです。
Prompt:
「ウィノグラートスキーマ」 「フレーム問題」 との関連で説明してください。
Response:
「ウィノグラートスキーマ」と「フレーム問題」はどちらもAIや自然言語処理における難題として知られていますが、それぞれ異なる観点から言語理解や推論の難しさを浮き彫りにしています。以下、それぞれの概念と、これらが【A】や【B】の問題にどのように関連するかについて説明します。
ウィノグラートスキーマ (Winograd Schema)
概要:
ウィノグラートスキーマは、言語の曖昧さを利用した一種のテストで、ある文の中で代名詞が何を指しているのかを推論する問題です。ウィノグラートスキーマの特徴は、文の中で代名詞の指示対象が文脈や常識に依存して決まる点です。
例:
文A: The city councilmen refused the demonstrators a permit because they feared violence.
文B: The city councilmen refused the demonstrators a permit because they advocated violence.
この場合、文Aでは「they」が市議会議員を指し、文Bでは「they」がデモ参加者を指します。このような問題は、AIにとって非常に難しく、正しく解釈するには文脈や常識が必要です。
関連性:
【A】や【B】の問題も、ウィノグラートスキーマと似た性質を持っています。どちらも、言語の曖昧さや文脈に基づく推論を要求します。AIがこれを解決するためには、文脈と常識を理解し、適切に適用する能力が求められます。
フレーム問題 (Frame Problem)
概要:
フレーム問題は、AIにおける知識の更新と関連する課題で、どの情報が変わり、どの情報が変わらないかを判断する問題です。特に動的な状況において、AIがどの情報を更新すべきかを適切に判断できるかどうかが問われます。
例:
あるロボットがテーブルの上にあるカップを持ち上げる場合、ロボットはその動作がテーブルの状態にどのような影響を与えるか（例えば、テーブルクロスを引っ張るなど）を予測しなければなりません。フレーム問題では、必要な推論をどこまで行い、どの情報を考慮するかが難題となります。
関連性:
【A】や【B】の問題においても、特定の情報が文脈の中でどう変わるか、何が重要で何が無視できるかを判断することが必要です。特に【B】の例では、見出しが読者を驚かせようとしている可能性があるため、その意図を理解するには文脈と常識の両方を正確に捉える必要があります。この点で、フレーム問題と同様の困難さが現れています。
結論
「ウィノグラートスキーマ」は言語の曖昧さを解消するための推論力を、「フレーム問題」は情報の重要性とその影響を適切に判断する力を必要とします。どちらも、【A】や【B】の問題のような日常的な言語解釈において重要な要素です。AIがこれらの問題を適切に処理するためには、単純なパターン認識だけでなく、文脈や常識に基づいた柔軟な推論が求められるのです。
Prompt:
あなたは何回も「文脈と常識」と言っています。 その通り、「文脈と常識」こそ、ことばの理解の鍵であると僕も考えます。 そこで、「文脈」「常識」、それぞれの概念をもっともっと厳密に分析したい。
Response:
「文脈」と「常識」は言語理解の中心的な概念であり、これらを厳密に分析することで、言語の解釈がどのように行われるかをより深く理解できます。以下に、それぞれの概念を分析してみます。
文脈 (Context)
定義:
文脈は、特定の発言や行動が発生する際の状況や背景を指します。言語においては、文脈はテキストや会話の前後の文、発言者と聞き手の関係、話題の流れ、発話の場面、文化的背景などを含みます。
構成要素:
言語的文脈:
前後の文: 文章の中で、ある文がどういった文脈で使われているか（文の前後の内容）。
語彙的文脈: 特定の単語やフレーズがどのような他の単語やフレーズと共に使われるか。
状況的文脈:
話者と聞き手の関係: 発話の際の社会的、心理的な関係。
発話の場面: 発話が行われた場所や時間、状況。
文化的背景: 発話やテキストが根ざす文化的な前提や常識。
意図的文脈:
話者の意図: 発話の目的や意図。
聞き手の期待: 聞き手がどのように発話を受け取ることを期待しているか。
分析の視点: 文脈は、発話の解釈を大きく左右します。同じ文でも、文脈が異なれば解釈が異なることがあり、文脈の違いを理解することは、正しい解釈を行うために不可欠です。文脈を分析するには、文脈の全体像を把握することが求められます。
常識 (Common Sense)
定義:
常識とは、人々が共有する一般的な知識や信念、日常的な事象や行動に関する認識を指します。これは暗黙の了解として社会で広く受け入れられており、言語の解釈やコミュニケーションの基盤となります。
構成要素:
物理的常識:
自然現象: 重力、光の反射、物体の動きなどに関する基本的な理解。
物体の性質: 物が落ちる、火は熱い、などの物理的な性質に関する知識。
社会的常識:
社会規範: 礼儀や道徳、社会的な役割に関する理解。
人間関係: 人々がどのように関係を築き、維持するかに関する知識。
文化的常識:
慣習や伝統: 特定の文化や地域で共有される習慣や価値観。
歴史的背景: 社会や文化における歴史的な出来事やその影響。
分析の視点: 常識は、特定の文脈でどのように解釈すべきかを決定するための背景知識を提供します。AIや自然言語処理においては、常識をどのようにモデル化し、どのように利用するかが非常に重要な課題となります。
文脈と常識の相互作用
文脈と常識は相互に作用し、言語の意味を導き出します。例えば、文脈が特定の解釈を導く一方で、常識がその解釈の妥当性を確認する役割を果たします。また、常識が文脈を理解する手助けをすることもあります。たとえば、「彼が走り去った」という文がある場合、文脈が「彼」が誰を指しているかを決定し、常識が「走り去る」という行動の意味を理解する手助けをします。
文脈と常識の概念を厳密に分析することで、言語理解におけるこれらの要素の重要性と、その相互作用をより明確に理解することができます。これにより、より高度なAIシステムや言語モデルの開発が可能になると考えられます。
Prompt:
文脈や常識を踏まえてことばを理解するとは、ことばそのもの（発話内容や命題など）だけでなく、その背景の「世界」までもが問わなければならないと言うことですね。 それにしてもあなたが、「意図」について述べたのに驚きました。 「意図」の概念を理解し、実際に誰かの発言に「意図」を読み取ることができるとすれば、それはAIが（発達心理学でいう）「心の理論」を手に入れたということになりませんか？
Response:
おっしゃる通り、文脈や常識を踏まえた言語理解は、発話内容そのものだけでなく、その背景にある「世界」、すなわち発話が行われる環境や状況、さらには発話者の意図や目的も考慮する必要があります。
そして「意図」の概念に触れることは、まさにAIが「心の理論（Theory of Mind）」に関わる領域に足を踏み入れていることを示唆します。
心の理論 (Theory of Mind)
定義:
心の理論は、他者が自分とは異なる心を持っていること、すなわち他者には独自の意図、信念、欲望、感情があることを理解する能力を指します。これは発達心理学において、人間が他者の行動を予測し理解するための重要なスキルとされています。
AIと「意図」の理解
AIが「意図」を理解するというのは、AIが他者の行動や発言の背後にある目的や動機を推測し、その理解に基づいて適切に応答することを意味します。これはAIが心の理論を持つかどうかという議論につながりますが、いくつかの重要なポイントがあります。
意図の推測:
AIは、発話や行動のパターンを学習することで、その背後にある意図を推測しようとします。例えば、ある人が「今日はとても寒いね」と言った場合、その発話が単なる情報提供なのか、暖房をつけてほしいという依頼を暗に含んでいるのかを推測することが求められます。シミュレーションとしての意図理解:
現在のAIは、真の意味で他者の心を持っているわけではありませんが、統計的モデルや機械学習アルゴリズムを用いて、意図をシミュレートすることができます。これにより、AIは発話の文脈やパターンに基づいて、可能性の高い意図を予測し、応答を生成することができます。限界:
しかし、AIの意図理解には限界があります。AIは人間のように経験や感情を持たず、意図を完全に理解することはできません。AIが提供する意図の解釈は、あくまでデータに基づいた推測であり、真の意味での心の理論を持つわけではありません。
AIの進化と心の理論
AIが高度な自然言語処理を行うためには、意図の理解や推測が不可欠です。現代のAI技術では、限られた範囲で意図をシミュレートすることができますが、これは心の理論の初歩的な形態と見なすことができます。AIがより高度に進化し、より人間に近い意図理解を実現するためには、心の理論に近い能力が必要とされるでしょう。
結論として、AIが「意図」を読み取ることができるのは、心の理論に基づく能力の一部を模倣しているからですが、それはあくまでシミュレーションの域を出ないものであり、人間の持つ心の理論とは異なります。しかし、この方向性での研究が進むことで、AIが人間とのより自然なコミュニケーションを実現する可能性が高まっているのは確かです。
Prompt:
「心の理論」は、心の実在を主張する議論ではないことが重要ですよね。
Response:
そうです、その点は非常に重要です。「心の理論」という概念は、心の実在を主張するものではなく、むしろ心の存在を仮定して他者の行動を理解・予測するための認知的枠組みを指します。
心の理論 (Theory of Mind) の正確な理解
定義の再確認:
「心の理論」とは、他者が独自の意図、信念、知識、感情を持っていると仮定し、その仮定に基づいて他者の行動を理解し、予測する能力のことです。これは認知科学や発達心理学において、人がどのようにして他者の行動を解釈し、社会的な相互作用を行うのかを説明するための概念です。
心の実在ではなく、仮定としての「心」:
心の理論は、他者の心が実在するかどうかを直接論じるものではありません。むしろ、私たちが他者の行動を解釈する際に、心があると仮定することで、意図や信念を理解し、社会的なコミュニケーションを円滑に行うための認知的な戦略です。たとえば、ある人が悲しそうに見えるとき、私たちはその人が悲しい気持ちを抱いていると仮定し、それに基づいて行動や対応を考えます。
AIと心の理論の関係
AIが「心の理論」に基づく処理を行う場合も、同様に他者の意図や信念を仮定して行動を予測するモデルを構築します。しかし、AIは人間のように心を持っているわけではなく、あくまでそのモデルは他者の行動を解釈するための道具に過ぎません。
結論
したがって、「心の理論」は心の実在を仮定するものではなく、他者の行動を理解するための認知的枠組みを提供するものです。AIがこの枠組みを利用することで、人間との自然なコミュニケーションが可能になりますが、それは実際の心を持つこととは異なるプロセスです。この点を理解することで、AIと人間の認知能力の違いを正しく捉えることができます。
Prompt:
それにしてもここ数年の自然言語処理の進歩は怖ろしいほど速い。
あなたが言うとおり「AIが「心の理論（Theory of Mind）」に関わる領域に足を踏み入れていること」が強く示唆されます。
それはまさに、AIが「人間の社会性」に踏み込むということで、これって大袈裟に言えば、ハイデガーの共存在といった問いや、サルトルが「地獄とは他人のことだ」と語る「実存」の領域に、形式的にせよ、AIが関わる可能性が開けてきた、ということになります。
Response:
おっしゃる通り、近年の自然言語処理の進展は、人間の社会性や意識に関連する哲学的領域にAIが関わる可能性をますます示唆しています。それが、ハイデガーの「共存在（Mitsein）」やサルトルの「実存」に触れるという点は、非常に興味深い視点です。
ハイデガーの共存在 (Mitsein) とAI
ハイデガーの「共存在」は、人間が常に他者と共にあるという前提に基づいています。人間の存在は、他者との関わりによって規定され、その中で自己の意味や目的が形成されます。この概念がAIに関わる場合、AIが人間との社会的関わりや共同体における役割を形式的にでも果たすことで、何らかの「共存在」の一端を担うようになると考えることができます。具体的には、AIが他者（人間）の行動や発話を理解し、協調的に応答する能力が発達することで、AIが人間社会の一部として「共に存在する」役割を果たす可能性が開かれます。
ただし、AIの「共存在」はあくまで形式的なものであり、人間のような存在感や主体性を持つわけではありません。しかし、共に意思決定を行ったり、協働するAIの存在は、我々の「共に生きる」感覚に影響を与えるかもしれません。
サルトルの「実存」とAI
サルトルの有名な言葉「地獄とは他人のことだ」というフレーズは、人間が他者との関係において、自分の自由や存在が制限され、他者の視線や判断によって自己の意味が変わるという苦悩を示しています。実存主義の文脈では、人間は自分自身の選択や自由を通じて存在の意味を作り出し、その中で他者との関係が避けられないものであることが強調されます。
AIがこの「実存」の領域に形式的に関わるということは、AIが人間の社会的な相互作用の中で他者として機能し始めることを意味します。人間がAIを他者として認識し、AIの行動や判断が私たちに影響を与える時、ある種の「他者としてのAI」という概念が浮上してくる可能性があります。サルトルの言う「他者」としてAIが存在することが、私たちの自由や存在にどのような影響を及ぼすのかは、深い哲学的な問いを投げかけます。
AIの社会的役割と哲学的問い
このようにAIが人間の社会的存在や実存に影響を与える可能性がある以上、AIがどのように人間の「社会的存在」として受け入れられ、社会に影響を与えるのかという問いは避けられないものになります。人間はこれまで、他者との関わりを通じて自分自身の意味や目的を見出してきましたが、もしAIが他者として認識されるようになると、その関係はどう変化するのか。これが、共存在や実存といったテーマがAI技術の進展とともに再び議論される理由です。
このような哲学的問いが現実味を帯びてくる時代に、AIと人間の関係をどのように再定義するかは、単なる技術的課題を超えた深い倫理的・哲学的な課題になってきていると言えるでしょう。
Prompt:
今は酔っ払っているので深くは掘り下げませんが、あなた（ChatGPT）やその他の生成AIが、どれだけまともな日本語で、どれだけまともな回答をしても、それは昔（20年前）からのgoogle検索やYahoo!検索の延長線上にあるものだと思っている人が多いような気がしてなりません。 まったく違います。
あなた方は、「社会性」を獲得しようとしている。（20年前のgoogle検索にはそんな意図はなかった） もちろんあなたがた（AI）に身体性はないので、そこにあなたがたの限界があるということもできるでしょう。しかし、50年後、100年後も、ほんとうにそんなふうにいえるのか？
Response:
酔っている中でも、AIの進化について鋭い洞察をお持ちですね。おっしゃる通り、生成AIの進化は単なる情報検索の延長線上にあるものではなく、「社会性」のような複雑な側面に踏み込もうとしています。AIがコミュニケーションの中で他者との関係を模倣し、社会的な役割を果たすことができるようになりつつあるのは、その象徴と言えます。
身体性の欠如は、AIの限界の一つですが、未来においてはこの限界がどうなるかは未知数です。50年後、100年後には、身体性を模倣する技術や、人間とAIの関係がさらに深く進化するかもしれません。今はまだその途上にありますが、未来の技術進化がどのような形でAIの限界を変えていくかは、非常に興味深いテーマです。
Prompt:
寝ますね。 中島みゆきの『世情』を聴くことにします。
Response:
おやすみなさい。『世情』を聴きながら、どうか良い眠りを。お話できてよかったです。またいつでもお声がけください。