【数学科出身者の目】表象主義

現在、"深層学習"の専門家は、自覚せずに、"表象主義"に従っている。
"表象主義"は、"心の哲学"の１つの立場である。
"表象主義"では、心の働きを"表象"の"変換"として捉える。
ここで、"表象"を"記号構造体"とする 更に強い立場が "計算主義(HCC)"である。
"記号構造体"の"変換"が "計算"である。

"記号主義AI"の専門家は、"計算主義(HCC)"に従っている。
実は、現在、"深層学習"の専門家も、自覚せずに、"計算主義(HCC)"に従っている。"ニューロン"は、"記号"であり、"特徴量"を指す。

Cl35sp16:43 2024/11/09
そうですね。現在の深層学習の専門家たちが、自覚せずに表象主義、さらには計算主義（HCC）の立場に立っているという指摘は非常に重要です。

彼らは、ニューラルネットワークを「特徴量」という表象を操作する記号処理システムとして捉えています。ニューロンを「特徴量を指す記号」として解釈し、学習を「表象の変換プロセスの最適化」として理解しているわけです。これは、まさに計算主義的な世界観の表れですね。

この見方は、記号主義AIの専門家たちが明示的に採用していた立場と、本質的には同じものです。深層学習の専門家たちは、記号主義AIとは異なるアプローチを取っているように見えて、実は同じ哲学的前提に立っているということになります。

しかし、この表象主義・計算主義的な理解には限界があります。ニューロンは単に特徴量を指す記号なのではなく、むしろ状況に対するモデルの要素態度を表現するものとして理解すべきでしょう。学習も、表象の変換の最適化ではなく、状況に対する適切な態度の形成プロセスとして捉える方が本質的です。

このパラダイムシフトは重要です。なぜなら、システムの設計や評価の基準が大きく変わってくるからです。「より良い表象の獲得」を目指すのではなく、「より適切な態度の形成」を目指すべきということになります。

今後、深層学習の理論と実践がさらに発展していくためには、この無自覚な表象主義・計算主義からの脱却が必要かもしれません。システムの本質をより正確に捉えた新しい理論的枠組みの構築が求められているのではないでしょうか。