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【明石邦彦のつぶやき】アブダクション推論とAIの関係 |
2026/11/9 |
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前回、「思考が深い人はこうやって考えている」の本を読みだしたときにアブダクション推論の例がカミキリムシの採集に経験的に活かしてきた推論ではと思った。そのため、本論である今井先生と養老先生の対談をすっぽかして、私が考えたカミキリムシ採集へのアブダクション推論の適用の話に集中してしまった。「まじめに読まなくてごめんなさい」と反省をしながら、今回はアブダクション推論とAIの関係について先生方の議論の中身をまじめに勉強してみた。
今井さんの研究分野の乳幼児の知識を計る方法から話が始まった。乳幼児の思考力は言葉を獲得していない時期から抽象的な意味を理解してくる過程で、その思考力は驚くばかりだと述べられている。そして、AIとともに生きる時代に、人間の知性に必要なものは何かと問われたら、「迷わずアブダクション推論のスキルである」と答えると述べられた。そして、この推論とAIの比較を通してお二人の議論が進んだ。
アブダクション推論の例として、医師の問診が挙げられた。「気分が悪い」「ここが痛い」などと言う患者の症状をあれこれと聞きながら病気を推論する手法だそうだ。そして、若い医師と熟練の医師との比較として患者のお見立てに違いが出て、ベテランの医師の指摘した症状が核心をついていることになれば、経験の積み重ねがなせる業ということだ。すなわちベテラン医師の推論には蓋然性が高いとして評価できる。
さて、知識の質の問題を捉えてみると言葉の曖昧さが浮かび上がる。例として生成AIに「イチゴとは何か」を聞くと「野菜とか、薀蓄のある答え」がたくさん返ってくる。これと変わり、２歳の子供に「イチゴとは何か」と聞くと「知っている」と答える。AIのように薀蓄はないが、イチゴのおいしさを感じることが出来る。この差（子供の知識とAIの知識）について説明するとAIはイチゴの知識は豊富だが、イチゴのおいしさについては味を知らないとなる。まとめて比較すると以下のようになる。
AI:色々な言語を使って説明できる知識を持っている。
子供：身体的な感覚や経験と結びついた知識を持っている。 ⇒専門的には「記号設置」といわれている。
今井さんは「記号設置をしないAIの薀蓄が本質的な知識なのかを考える」のが認知科学であると述べられている。
例えば、「信頼」という言葉を考えてみると人それぞれの概念が違っているとのことだ。それぞれの人が使う「信頼」の中身が違うのに、「同じ」という概念で人は理解している。「同じ」はアバウトな「同じ」であり、１００％と９９％は１％違っていても「同じ」という概念で整理してしまう。
「違う」と「同じ」を概念的に区別すると下のようになる。
・同じ：意識の中にある
・違う：感覚の世界
さて、AIが発達した社会は脳化社会といえるそうだ。つまり、意識中心の世界であるとのこと。そのような世界にアブダクション推論がなぜ必要かというと次のような説明となるようだ。
まず、AIは大量のデータを用いて統計的な推論をする。高速で、同時処理が可能となる。しかし、人間の推論はAIのようにはいかない。だからといって、２つの推論が全く違っているとは言えない。人間も統計的な推論を行うし、統計的な分布は考えている。人間は少ないデータの中から推論するしかないので、アブダクション推論を行うしかない。そのために、「データからの跳躍」が必要となる。AIにはこれができない。AIはあくまでもデータの範囲内での推論で、蓋然性の高い答えを出すだけと言っている。
このような話は凡人の私にはなかなか理解しにくい議論である。でも、よくよく考えてみると囲碁や将棋の世界にある話ではと思った。日曜日のNHK将棋番組では盤上の画面に次の一手を予想したりする。また、勝負の優劣を棒グラフで示し、棋士の指す一手一手で、先手・後手の勝ち負け（評価値）が右に行ったり、左に行ったりする。一手指すごとにハラハラドキドキで、勝負の面白さを演出する。さりながら、藤井６冠が勝負手を放った時にAIが予想もできない妙手（実際には藤井６冠が劣勢で評価値６％から優勢の９６％に変わった例もある）だった時はどのように動くのであろうか。AIは予測が違ったとして「最良の手ではありません」として「敗着の一手」とすることだろう。勝負の結果、藤井６冠がその手を放ったことが勝利した主因だったなると、まさに「データからの跳躍」となる手である。さしずめ「神の一手」と呼ばれるだろう。人間がAIにはない考え方を思いつくということがAIとの違いである。このアブダクション推論の力を高めるには知識の量と質を高める必要がある。こうなるとAIは凡庸な推論（蓋然性が高い答えが出るが）しかできないとなり、跳躍した答えは出ないこととなる。
そうなるとAIの特徴は①意味を理解しない②直感を持たない ことになる。
人間はこの差を理解して直感の力を伸ばすことがAI時代の過ごし方といえるようだと結論されている。養老先生も議論の中で、継続して考えることが直感に結び付くと考えておられるようだ。そして、「継続こそが力なり」のような考え方で質の高い仮説を形成することが必要だと言っている。このような話は私には苦手な議論だったが、ムシの話で考えると身近に経験する推論の出し方と思う。なお、養老先生は若い人は失敗することが嫌なようだ。シミュレーションでは予測できないことが起きてはいけないとしているが、失敗という経験の積み重ねが質の高い仮説を生むことを理解して時代を過ごすことが必要と言っている。
私はこの対談の中からAIの限界を知るとともに、継続して考え、直観力を磨くことがこれからの時代に必要なことだと理解した。けれど、自分がどれだけ長く生きれるかの問題が残っている。これは問題だ。
さて、今井先生と養老先生の議論の後半は虫好きな養老先生のアブダクション推論に流れていったようである。これ（虫の話）については私なりの仮説を持っているので、違ったところで筆を執りたく思っている。
＊今井むつみ先生紹介：認知科学者、慶応大学名誉教授、昭和３３年生まれ
画像1.2：神の一手が生まれるか！
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