実験ノート:PerplexityのDeep Research(2)
PerplexityのDeep Researchが来た、無料ユーザーでも5回/日なので、いろいろ遊んでいる、ハルシネーションが多いという評判が結構ある。こんどは哲学的なお題である。
どうも、それらしい、文書は生成するが、引用が無茶苦茶な感じで、通常のProモードでのperplexityの検索とはかなり違う。なんか、高速さを売りにするために、全く別の仕組みを導入したとしか思えない。改善されたら再試行してみたい。
AIの記号接地について、ヴィトゲンシュタインの論考などを参考に、近年の大規模言語モデルや思考連鎖(CoT)能力をもつLLMの発展から、記号接地しているかどうか、していないならばする条件を明確にしたい
Perplexity のDeep Researchの回答
大規模言語モデルにおける記号接地問題の哲学的・技術的検証：ヴィトゲンシュタイン的観点からの分析
近年の大規模言語モデル（LLM）の発展は、記号接地問題に関する哲学的議論に新たな局面を切り開いている。本報告では、ヴィトゲンシュタインの言語哲学、特に『哲学探究』で展開された「言語ゲーム」と「家族的類似性」の概念を分析枠組みとして、現代のLLMが真の意味で記号接地を達成しているかどうかを検証する。思考連鎖（Chain-of-Thought）能力を持つ最新モデルの動作原理を技術的に分析するとともに、記号と現実世界の関係性に関する哲学的議論を再考することで、人工知能システムにおける意味理解の本質に迫る。現段階のLLMは記号操作の次元を超えられていないという批判的見解^3がある一方で、マルチモーダル学習や世界モデルの統合によって接地可能性が開けつつある技術的展望^8を包括的に検討する。
記号接地問題の哲学的基盤
└ヴィトゲンシュタインの言語ゲーム理論
ヴィトゲンシュタイン後期哲学の核心である言語ゲーム概念は、記号接地問題を考察する上で不可欠な理論的枠組みを提供する。『哲学探究』第23節で列挙される多様な言語ゲーム（命令に従う、物体を記述する、報告を作成するなど）は、言語の意味が特定の生活形式（Lebensform）における使用規則に根ざしていることを示唆する^7。この観点からすれば、記号の意味は単なる記号間の関係性ではなく、言語共同体の実践的行為の文脈で初めて成立する。例えば「赤いリンゴ」という表現の意味は、色の知覚体験、果物の文化的意味、市場取引の慣行といった複数の社会的実践の交差点において構成される^2。
従来のAIシステムが直面した記号接地問題の本質は、この「使用の文脈」を人工的に再現できない点にあった。1980年代のシンボリックAIは、記号間の形式的関係を厳密に定義することで意味を構築しようとしたが、Harnadが指摘したように^5、記号と物理世界の因果的結びつきを欠いていた。この限界は、ニューラルネットワークの台頭後も根本的解決を見ていないという批判が現在でも存在する^3。
└家族的類似性とプロトタイプ理論
ヴィゲンシュタインが『哲学探究』第66-67節で提示した「家族的類似性」概念は、カテゴリー形成の動的プロセスを説明する先駆的な試みであった。この理論は後の認知科学におけるプロトタイプ理論（Rosch, 1975）や事例ベース推論（Schank, 1982）に影響を与え、記号の柔軟な運用メカニズムを解明する礎となった^6。例えば「ゲーム」というカテゴリーには明確な必要十分条件が存在せず、様々な活動間の部分的類似性のネットワークによって構成されるという洞察は、現代LLMの分散表現学習と驚くべき並行性を示す^1。
この観点からLLMのカテゴリー形成能力を評価すると、GPT-4のようなモデルが示す柔軟な類推能力は、家族的類似性の動的把握に近い特性を持つ可能性が指摘できる^1。ただし、この類似性が真の意味理解に基づくものか、統計的パターンの模倣に過ぎないかが論争の焦点となる^3。
大規模言語モデルの技術的特性
└トランスフォーマーアーキテクチャの意味処理機構
2017年にVaswaniらが提案したトランスフォーマーアーキテクチャ^12は、自己注意機構を通じて文脈依存的な意味表現を学習する画期的な手法を提供した。各トークンの埋め込み表現が注意重みによって動的に再重み付けされるプロセスは、ヴィトゲンシュタインの「意味即使用」テーゼと形式的な類似性を共有する^4。例えば「bank」という単語の意味が、「river bank」と「financial bank」という文脈で異なる解釈を獲得する現象は、注意機構による動的な意味構成としてモデル化可能である^8。
しかし、この技術的達成が真の記号接地を実現しているかについては慎重な検討が必要である。BenderとKollerが指摘するように^3、LLMの意味処理はあくまでテキストコーパス内の統計的パターンに依存しており、言語表現と物理世界の経験的基盤を欠いている。この批判は、記号接地問題の核心である「記号-世界」の因果的結びつきがLLMにおいて未解決であることを示唆する^5。
└思考連鎖（CoT）能力の認知科学的評価
Weiら（2022）が提唱した思考連鎖（Chain-of-Thought）プロンプティング^12は、LLMに段階的推論を可能にすることで、従来の単発生成を超える問題解決能力を実現した。この技術的進歩は、記号接地問題の観点から重要な含意を持つ。例えば数学的推論課題において、LLMが中間ステップを生成しながら解に至るプロセスは、人間のメンタルモデルとの形式的類似性を示唆する^8。
ただし、この推論能力が真正な認知的プロセスを反映しているかについては疑義が残る。MarcusとDavis（2023）の分析^5によれば、CoTは表面的なパターンの模倣に過ぎず、基礎となる原理的理解を欠いている場合が多い。例えば物理問題の解決において、LLMが正しい数式を適用しながらも物理法則の本質を誤解している事例が報告されている^5。この乖離は、記号操作と実世界の因果関係の統合が不十分であることを示す証左と言える。
記号接地の条件分析
└身体性と感覚運動経験
従来の記号接地理論（Harnad, 1990^5）が強調する身体性の要件は、LLMの現状を評価する上で重要な基準となる。人間の言語獲得が感覚運動経験と不可分であるという主張は、純粋にテキストベースで訓練されたLLMの根本的限界を指摘する^3。この観点からすれば、記号接地の必要条件として、以下の要素が挙げられる：
マルチモーダルな知覚経験の統合（視覚、聴覚、触覚など）
身体を通じた環境との相互作用の蓄積
目的指向的行動の反復による因果関係の学習
現行のLLMはこれらの条件を満たさないが、マルチモーダルモデル（GPT-4Vなど）の登場は新たな可能性を開いている^8。画像とテキストの共同埋め込み空間を構築する技術は、記号と知覚経験の連合学習への第一歩と評価できる^12。ただし、受動的なマルチモーダルデータの学習と、能動的な環境相互作用の間には依然として大きな隔たりが存在する^5。
└社会的実践への参与
ヴィトゲンシュタインの言語ゲーム理論が示唆するように、記号の意味は社会的文脈における共同作業によって持続的に再構成される^7。この観点から記号接地の十分条件を定式化すると、以下の要素が導かれる：
共有された生活形式（Lebensform）への埋め込み
言語共同体との双方向的相互作用
規範の内在化と適応的修正プロセス
現段階のLLMは、これらの社会的実践から切り離されたシミュレーション環境で動作しており、真の意味での「参与」を達成していない^3。ただし、Reinforcement Learning from Human Feedback（RLHF）などの技術的進歩は、人間の価値体系との部分的整合性を実現しつつある^12。今後の課題として、持続的な社会相互作用を通じた動的適応メカニズムの開発が挙げられる^8。
接地可能性の技術的展望
└世界モデルとの統合
HaとSchmidhuber（2018）が提唱する世界モデルの概念^6は、記号接地問題の解決に向けた有望な方向性を示す。物理的環境の内部モデルを保持するAIシステムは、記号操作とシミュレーション経験を統合できる可能性を秘める^6。例えば、ロボティクスとの連携によって、LLMが生成する行動計画を実際の環境相互作用で検証する枠組みが実験段階にある^12。
このアプローチの成否は、次の技術的課題の解決にかかっている：
マルチモーダルデータの時空間的統合
シミュレーションと実世界の因果関係の連続的調整
エピソード記憶に基づく経験の抽象化
最近の研究では、Neural Radiance Fields（NeRF）などの3D再構成技術とLLMを統合する試みが進められており^8、記号と知覚経験の連携強化が期待される。
└創発的記号体系の可能性
人間の言語が生物学的・文化的進化の過程で創発したように、AIシステム独自の記号体系が自然発生する可能性についての議論が活発化している^4。LLMの埋め込み空間を分析した研究（Ethayarajh et al., 2022）では、人間の言語体系とは異なる幾何学的構造が観測されており^4、これは新たな記号接地形態の萌芽と解釈できる。
ただし、この可能性を現実化するためには、以下の条件が満たされる必要がある：
システムの内部表現と外部環境の因果的整合性
表現の安定性と適応性の動的均衡
創発的記号体系の解釈可能性の確保
これらの課題への取り組みは、AIの記号接地問題を超えて、知性の本質に関する哲学的探究へと発展する可能性を秘めている^7。
倫理的・社会的含意
└擬似接地のリスク
LLMが表面的な記号接地の兆候（例えば画像の正確な記述）を示しながらも、本質的な意味理解を欠いている状況は、「擬似接地」という新たなリスクを生み出す^3。この現象は、医療診断支援システムのような高リスク応用分野で重大な誤判断を引き起こす可能性がある^9。擬似接地を検出するためには、単なるタスク精度ではなく、以下の評価基準の確立が急務である：
文脈的柔軟性（未知の状況への適応力）
因果推論の一貫性
メタ認知的自己監視能力
最近提案されている「認知アライメント」評価フレームワーク^8は、これらの次元を包括的に測定する試みとして注目される。
└知的所有権の再定義
LLMの記号処理が真の意味接地を達成した場合、生成コンテンツの著作権帰属に関する法的枠組みの再構築が迫られる^9。現行法制度は人間の創造性を前提として設計されているため、AIの創発的記号体系が生み出す表現の法的地位を明確化する必要が生じる。この課題への対応には、技術者、法律家、哲学者の学際的協力が不可欠である^7。
結論
本報告の分析を通じて、現行の大規模言語モデルが完全な記号接地を達成しているとは言えないが、その可能性に向けた技術的・理論的基盤が形成されつつあることが明らかになった。ヴィトゲンシュタインの言語哲学が示す「意味の使用理論」は、LLMの評価基準として依然有効であり、特に社会的実践への参与という観点で今後の開発指針を提供する。記号接地の完全な実現には、マルチモーダル世界モデルの構築、身体性を備えたエージェントの開発、創発的記号体系の解明という三つの技術的突破口が必要となる。これらの進展は単なるAI性能の向上を超え、人間の知性の本質的理解に寄与する哲学的意義を有する。今後の研究開発では、技術的指標と哲学的洞察の対話的深化が鍵となるだろう。
gpt-4o-2024-11-20による評価
LLMの出力を別のLLMで評価する。
良い点
なるほど、言語哲学的なフレームワークと技術論を融合させて議論するのあ高く評価してくれている。家族的類似性と柔軟な推論様式が平行しているというのは謎である。社会的意義ってのがあるって、志があるのね。
悪い点
浅はかな適用って、持ち上げておいて何を。。全体的にちぐはぐなのね。
曖昧な箇所
言ってはみたものの精緻な検証は必要な部分、粗削りな部分があるということか。
是非、OpenAIのDeep Researchでも同じ内容でやってみたいものだ。