シリーズ「人工知能と物理学」

交流

複雑系情報処理としての AI 研究とその方法論
中島秀之
札幌市立大学h.nakashima＠scu.ac.jp
4

近年，AI が歴史上初めて実用に供されを表現できるわけがない．近年では得られるようになった．その中心技術は深層学習

る情報は部分的であるという前提に立つ（Deep Learning）で あ る．し か し な が ら，

「限定合理性」の考え方が中心となってい学習とは過去のデータに依存する方式である．

り，万能ではない．ここでは AI の他の部

一方，生態学，システム論，心理学など分に焦点を当て，複雑系をはじめとする

様々な分野で，環境との相互作用の定式化

AI の哲学的側面を論じ，今後のさらなるが試みられている（オートポイエシスや環発展の方向性を示したい．

世界など）．情報の全てを個体内で処理す知能は複雑系であり，またその扱う対象

るのではなく，環境をうまく使うのだ．そも複雑系である．複雑系では完全情報が得の方向性の一つにブルックスがロボット用

られず，アルゴリズム（計算結果の正しさ

アーキテクチャとして提案した，内部表現を保証する機械的手続き）が構築できない．

に依存しない（しすぎない）「服属アーキテ

そのような系をうまく扱うことが知能の働クチャ」（subsumption architecture）がある．

きだと考えている．そして，人間はそのよ

これを更に環境まで含めたループとして拡うな処理に長けている．AI でもそのよう張することによって環境との相互作用を利な手法が求められる．

用する知能アーキテクチャとなる．

―Keywords―
フレーム問題：
人間にとっては常識であるよ
うな知識や規則を AI が扱えるようにするには，それらをすべて書き下さねばならない
が，完全に書き下すことはできない．また，その量が膨大になって現実的な推論ができないという問題．
環境との相互作用：
主体の働きを環境との相互作用として捉える考え方．環世
界，アフォーダンス，オート
ポイエシスなど様々な定式化がなされているが，相互作用の重要性を主張する点では皆同じである．

AI 研究は，コンピュータによる記号処

知能を含む複雑系を対象とする研究の方理でそのような人間の能力を実現しようと法論にも同じ枠組みが適用できる．分割統して始まったが，それは同時に知能とは何治を中心とする分析的方法論と並置できるかということの追及でもあった．初期のような，複雑系の構成的方法論を提案する．

AI では記号の処理が知能の本質であるとこの方法論の核心は環境を経由する速い

考え，外界の情報を記号化して内部に取りループを多数，並列に回すことである．こ込み，それを使って推論しようとした．そのループの一つを展開するとそれは更に多

こでは直ちに「フレーム問題」が発見され数のループが並立する構造になって，フラた．これは対象物に関する知識を記述しよ

クタル構造となっていることがある．実際，

うとすると膨大なものになり，その中から分析的方法論のループは構成的方法論の一

推論や判断に関係するものだけを適切に抜部となっていると考えられる．

き出して処理することが不可能であるというものだ．

けではなく，IT（情報技術）一般に使える．
速いループを回す手法はソフトウェア開発

絞ったり，不完全な知識の下でも推論した

ではアジャイル開発技法と呼ばれ，採用さりして，（たまに間違うが）適切な解を見出れている．

す能力がある．AI 研究者はこれを「常識推20 世紀は物理学が飛躍的に発展した時論」と呼び，フレーム問題の解決を試みた代であった．21 世紀は，20 世紀に開発さが，失敗した．全てを内部表現で処理しよれた様々な技術を用い，情報が社会の仕組うとしたのが失敗の原因だ．複雑系の全て

みを変えようとしている．

©2019 日本物理学会

構成的方法論：
自然科学の主な方法論である
分割統治，すなわち複雑な対象をより単純な要素に分割してそれぞれを理解するという手法が使えない分野での研究
方法論．構成と観測のループを回す．

この構成的方法論は AI 研究に使えるだ

人間には，関係する知識のみに焦点を

526

環世界：
ユクスキュルが 1900 年頃に提唱した考え方で，生物と無関係に外に存在する世界ではなく，生物が自己を投影したものが生物の生きる環境となるというもの．ギブソンの，環境のアフォーダンスを主体
がピックアップするという考
え方とは方向が逆．

日本物理学会誌

Vol. 74, No. 8, 2019

1.

はじめに

P2 複数の切口（階層）がある．多自由度であることと関

近年，AI が歴史上初めて実用に供されるようになった．

連するが，システムは単一の切口では理解・設計でき

深層学習（Deep Learning）が囲碁で世界チャンピオンに勝ない．様々な切口で異なる側面が見える．

利してその実力を示して以来，融資の可否判断，新人採用

人間が山を見るとき，遠くからは稜線などの輪郭が見時の応募書類のスクリーニングなど，様々な分野で AI がえ，近づくにつれて森が，更に近づくと木々が，そし使われるようになった．しかしながら，学習とは過去のて幹や葉の構造が見えてくる．これで終わりではなく，データに依存する方式であり，それらを超えることはでき道具を使えば細胞や更には分子構造が見える．細胞をず（データの内挿はできるが外挿が困難），万能ではない．

見ている時には山は見えない．

深層学習は AI の一分野であるが，その全てではない．医療分野の応用で注目を集めている IBM の Watson *1 では深P3 部分に分割すると失ってしまう全体としての本質があ層学習だけではなく，従来の記号処理が中心的に使われて人間社会や森を理解しようとすれば全体から個々の細いる．ここでは AI の他の部分，特に機械学習以外の記号

胞や分子に到るまでの全ての階層を見なければならな処理に焦点を当て，複雑系をはじめとする AI の哲学的側い．しかしながら，それぞれの階層に独自の法則があ面を論じ，今後のさらなる発展の方向性を示したい．

るので，物理学的な還元論では説明できない．ゴルフ

複雑系の考え方は 1990 年頃日本でも盛んに議論された．

る．

スイングは量子力学では説明できない．

や池上高志と様々な研究会で意見

ドイッチュ 2）は，還元論では説明できない物理現象の交換をしてきた．この時期筆者が主査を務めていた情報処

例としてロンドンのパーラメント広場にあるチャーチ

理学会人工知能研究会は名称を「複雑系と知能」研究会に

ルの銅像の鼻にある銅の分子がなぜそこにあるかの説変更した．

明を挙げている．これは，より単純な現象に分解して筆者は特に津田一郎

16）

ラングトンは ALife（Artiﬁcial Life）と AI は同じものを逆も説明不可能で，より高位の戦争，指導者，像などと方向から追求していると書いている 4）：AI は存在する知能いう概念を持ち出さねばならないとしている（文献 2（人間）からトップダウンにその原理を追求し，ALife は単

pp. 21‒22）．

純な原理からボトムアップに生命の成り立ちに挑むもので

P4 処理の方式により取り出せる情報が異なる．あるいは，あると．しかし，筆者はそうは考えていない．本稿の残り

どのような処理をすべきかがあらかじめ（処理するまの部分で述べるように，AI もボトムアップ（構成的）学問

では）自明ではない．

体系である．

物理学は複雑な世界を単純化して理解しようとするも複雑系（complex system）とは，部分に分割してしまうとのであるが，最近の素粒子論などは実験可能なエネル

全体としての性質を失ってしまうような系のことである．

ギー領域を超えつつある．また超ひも理論などのよう

つまり，全体は部分の和ではない．そのため，自然科学のな多次元空間を想定する理論の実証実験を三次元空間

主な方法論である分割統治，すなわち複雑な系をより単純で行うときには，見たいものだけを見る（3.3 節「環世な要素に分割してそれぞれを理解するという手法が使えな界」参照）ことになっているのではないだろうか．

い．AI 研究の歴史を複雑系の観点から見直し，新たな構

このような性質を持つ複雑系に関しては以下のような処成的方法論を提案する．これは研究の方法論と知的システ

理方式が求められる：

ムのアーキテクチャの両方に対する提案である．

M1 柔軟な処理方式．状況に応じて動的に処理方式を変更する必要がある．

2.

複雑系の観点AI を含む複雑系は以下に示すような特性を持っているM2 焦点の制御．多くのパラメータや情報から，必要なものに絞り込む方式が必要である．

ので，その研究には従来とは異なる観点と方法論を必要とM3 全体と部分の関係に対する理解．以前から特にシステする．情報処理としてとらえたときの複雑系の性質（問題ム論 14）において全体と部分の関係が議論されている点）は以下である：

が未だに明解な理解には至っていない．また，情報をP1 多自由度系である．従前は必要十分な自由度（パラ

大域的なものから細部へと，トップダウンに処理する

メータ数）を持ったシステムを考えることが多かった
が，複雑系ではあり余る自由度を，問題に応じて制御



手法も研究開発する必要がある．
なお，複雑系の情報処理を行う場合には完全処理をあきする（自由度を減らす）ことが問題となる．

らめる必要がある．経済学でも完全合理性から限定合理性

ゴルフのスイングなどが典型例であるが，人間の体のを扱うように考え方が変化してきているし，AI において持つ自由度を如何に下げて，固定したスイングを作りも 1995 年 Computer Thought Award の受賞者ラッセルも限

出すかが目標となっている．

定合理性を強調している．10） 彼は AI を「正しいことをするシステムを設計する問題」と定義し，「正しいこと」とは*1

https://www.ibm.com/watson/jp-ja/, 2018/10/24 にアクセス．

シリーズ「人工知能と物理学」 複雑系情報処理としての AI 研究とその方法論

何かを問題にする．そして正しいとは，あるエージェント527©2019 日本物理学会

が与えられた情報をもっともなやり方で処理することであるとしている．結果の正しさではなく，処理の正しさ（もっともらしさ）を問題にしているのである．彼は最近，AI に
人間の価値観を教えることの重要性を主張しているが，同時に「人間の価値観は完全には理解できない」ということも教える必要があるとしている．11）
そのような限定合理性への有力なアプローチの一つが状況依存性の考え方である．必要に応じて環境への依存度の異なる表現を使い分けるのである．状況推論で用いる表現の特徴は以下の通りである 18）：

図1

推論に用いられる表現は必ずしも表現される対象

AI 黎明期の知能システム像．

や状態を完全に模倣する必要はない．表現が環境に適切に埋め込まれている，あるいは表象操作と指摘されているが，人間はそれが表面化しないように振る

それに基づく行為のための主体の構造が適切であ舞っている．人間には，不完全な知識の下でも推論し，適れば推論に用いる表現自体は簡略化することが可切な解を見出す能力がある．これを「常識推論」と呼ぶ．

能である．さらにそれにともなって推論操作も簡人間が完全情報のないままに常識を働かせて行う推論の定

略化し，効率的に推論を行うことが可能である．

7）式化が試みられ，そして失敗した．5）

3.2

限定合理性と服属アーキテクチャ

AI 研究の歴史：完全処理から環境との相互作用へ

複雑系の全てを表現できるわけがない．そこで，限定合理

複雑系の情報処理の要点は，分割統治法が使えないこと，

上してきた．情報や処理能力が限られているために完全なそして対象の完全情報が期待できないことである．情報の合理性を持てない．その条件の下でどのように振る舞うのごく一部しか見えないし，一部しか処理できない．全体のが（正解ではなく）ベストかという問題設定である．ある

情報はわからないようなものを適切に処理する能力のこと

いは別の言い方をすると「鳥の視点から虫の視点へ」の変を「知能」と呼びたい．拙著

では知能を「情報が不足し換が求められている．鳥の視点とは，上空（システムを超た状況で適切に処理する能力」と定義した．人間はこう越した位置）からシステムの全体を見渡せる視点のことでいった処理が得意であるが，AI としての実現は難問である．*2あり，虫の視点とはシステムに埋没した形で自分の周囲の3.

知能は複雑系であるし，知能の扱う対象も複雑系である．

3.1

20）

古典的 AI の失敗

全てを内部表現で処理しようとしたのが失敗の原因だ．
10）
的エージェント（bounded rational agent）という概念が浮ことしかわからないという視点である．限定合理的エー
ジェントという考え方では，理論家あるいは設計者も虫の古典的 AI では外界の情報を記号化して内部に取り込み，視点をとらねばならないと主張する．つまり，目的や動作

その内部表現だけを使って推論しようとしていた（図 1）．

環境などの全体を見渡せる人がエージェントをプログラム

そこでは直ちに「フレーム問題」が発見されたが，これはするという立場ではなく，システム内の虫（エージェント）

対象物に関する知識を，関係するものだけを完全に記述すの身になって，限られた視点から見ていくとどうなるかとることも困難であるし，仮に記述できたとしても，そこかいう設定が必要である．

ら関係ある知識のみを使って適切な結論を導くことも困難

虫の視点の考え方は複雑系に関連して提唱されてきたであるという問題である．記述量が爆発したり，推論量が「内部観測」15）の視点にも近い．客観的な外部視点ではシ爆発したりして現実的には解けない．

ステムと環境の全体を見渡せるので完全情報を仮定しがち

フレーム問題に関しては様々な小説のモチーフとなっているが，筆者が秀逸だと思うのは人工知能学会誌に連載さであるが，状況内のエージェントは内部視点しか持つことができない．

れている SF 作家によるショートショートの一つ，新井素この設定を具体化する方略の一つとして，ブルックスが子による，お片づけロボットにゴミとそうでないものの区

ロボット用アーキテクチャとして内部表現に依存しない

別を教える問題（しすぎない），服属アーキテクチャ（図 2）を提案していである．不要になった書類と，必要な23）領収書などの紙片の区別は人間の生活全般に関わる問題で，条件を列記できるほど単純ではないのだ．
原理的には人間もこのフレーム問題を持っていることが*2 この部分に深層学習が使えるという期待がある．人間自身にも自分がどう処理しているか理解できない，いわゆる「暗黙知」を深層学習で扱えるかもしれない．

528©2019 日本物理学会

る．1）
これは環境との間で複数のループを並列に回すものである．図 1 の古典的方法ではループを一巡する間に様々な推論を行う必要がある（ロボットの場合だと障害物の認識と回避，操作対象物や目的地の認識など）のでループが遅い．
これに対し服属アーキテクチャだと最下位の行動ループな
日本物理学会誌

Vol. 74, No. 8, 2019

いうわけである．つまり，対象と脳との相互作用によってものが見えるのである．
先のスキー場の例は，主体の知識を環境に投射した上で，環境を認識している例と考えられる．ユクスキュルら 13）
は「環世界」という概念を提唱した．生物と無関係に外に存在する世界ではなく，生物が自己を投影した形での世界を環世界と呼び，これが生物の生きる環境となるというのである．オートポイエシスが自ら境界を作りだすのと本質的には同じことである．
たとえばヤドカリがイソギンチャクに出会った場合，自図2

服属アーキテクチャ（subsumption architecture）．

らの状態（殻無し，殻だけあり，殻にカモフラージュあり）に応じて 3 通りの反応がある．殻無しの場合はイソギン

どでは障害物回避などは脊髄反射的に行うことが可能にチャクに入り込み殻とする．殻ありの場合はイソギンチャなっている．複雑系情報処理の観点から見ると様々な時定

クを殻につけてカモフラージュに使う．カモフラージュが数のループが混在することにより，様々なスケールの問題

既にある場合は食料と見なして食べるというものである．

に同時に対応可能となる（2 節の P2 を参照）
．アイロボッ

つまりヤドカリの視野にある同じ円筒形の対象物が，そのト社の掃除機はこのアーキテクチャを実装したものである．

ときのヤドカリの状態によってその意味が変わるのである．

古典的アーキテクチャを火星探索用のローバーに適用す

環世界に近い概念としてギブソンの提唱したアフォーダ

ると，数メートル進むごとに周辺の地形を観測し，地図とンス 3）がある．これは環境が提供（アフォード）する機能

照合するので，毎分数メートル程度しか進めないというが，を主体がピックアップするというもので，環境との相互作

ブルックスの提案した火星ローバーはその十倍以上の速度用を重視するという意味では同じである（さらに，例証とで動けるという．

して採り上げられている認知現象もほぼ同じである）が，3.3

環境との相互作用

環境との相互作用の重要性は特に生態学の世界で主張されている．多くの生物は，情報の全てを個体内で処理するのではなく，環境をうまく使っている．

環世界とは情報の流れが逆方向である．AI の立場からは，
アフォーダンスをピックアップする機構が明示されておらず，アーキテクチャに落とせないため，使えない．
知能の本質は環境との相互作用の中にあるということを，マツラナとバレーラによって提唱されたオートポイエシ

12）
サイモンは蟻の足跡に例えて説明した．
地面を歩く蟻のス（autopoiesis） とは，自己（auto）を産出（poiesis）するシ軌跡は複雑であるし，障害物をたくみに避け，しかも最短ステム――常に自己を作り直しながら動いているシステ

経路をたどっているように見える．しかし，いくら蟻の内ム――のことである．バレーラは「神経システムには入力

部構造を調べてもこの複雑さを生み出す機構は見付からな

も出力もない」という言い方をしている．マツラナは視覚い．たまたま歩きやすい方に歩いている蟻の軌跡が総体と系を調べているうちに，外界にない色が見えるという現象

して複雑に見えているだけである．このように結果としてを発見した．物理的に色というのを規定するには波長を使知的に見える振る舞いの半分は環境の起伏などの複雑さがい，普通は我々も大体それに近いものを見ているわけだが，担っているというのである．環境と主体のインタラクショ

条件によってはまるきり違うようなものが見えてしまう．

ンという観点を抜きにして，いくら主体の構造や性質を調

たとえば照明の明るさを変えてやると，物理的に出てくる

べても本質にはたどりつけない．

6）

波長はどんどん変わるのにもかかわらず，我々は大体同じ

図 2 に，環境との相互作用を明示的に採り入れたのが図色に見ている．これには知識によるトップダウンの介入が3 である．ここでは知能システムは環境（環世界）までをある．スキー場などで色のついたゴーグルを装着すると一含むものとして捉えられている．オートポイエシスの考え

瞬雪がゴーグルの色に変わるが，すぐに白に戻る．これは方によればこの外側の境界をシステムの動作が決めている．

脳が「雪は白い」という知識によって補正しているからで

服属アーキテクチャ（図 2）との違いは，環境をシステムある．

の一部と見做すことにより，「環境に計算させる」ことが視覚神経システムというのは目の表面で途切れていて，そこから外が外界で，それより内側が内部だという見方で可能となっている点である．これは前述の状況推論の考え方と同じである．

はなく，対象物と光の刺激，そして認識系の全体をひとま

なお，図では示せていないが，実際にはこのループはとめにして，一つのシステムとして見なければいけないと様々なスケールのループが入り混じったフラクタル構造というのがオートポイエシスの主張である．そうすると，全なる．たとえばロボットの歩行を想定すると，障害物を回体のシステムには入力の必要がなく，全てがシステム内の避して歩いていくという，行動と環境の間のループが矢印

事象で，それらがシステムの次の状態を作りだすだけだとで図示されているが，その矢印は実際にはセンサーによるシリーズ「人工知能と物理学」 複雑系情報処理としての AI 研究とその方法論

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図3

図4

環境と相互作用する知能像．

ガレ場登山の例．

距離の測定，サーボによる足の運動制御などのより細かい用によって支えられていると主張するロボット研究者は多ループが含まれている．

い（たとえばファイファー 8）や國吉 27）など）．ロボットに

ボストン・ダイナミクス社では軍事利用などを想定した*3 これらは最下
運動能力の高いロボットを開発している．

深層強化学習を採り入れ，様々なマニピュレーションを行

位の行動ループを高度に発達させたものである．一方で上ば文献 9 など）も盛んで，Amazon Robotics Challenge とい

位の，認知機能レベルのループの開発は遅れている．これう大会が毎年開催されている．深層学習によって画像認識には，以下の 3.4 節の考え方や 4.1 節で述べる方法論が必

性能が格段に向上したため，自分の動作の結果を目で確認要とされる．

できるようになったことも大きい．強化学習は，様々な試

3.4

環境に計算させるう研究（論文よりは Web 上の動画発表が多いが，たとえ行錯誤によって図 3 のようなループを回し，結果の良かっ「環境に計算させる」という概念を具体例で示したい．

た行為を強化していく学習である．原理的には進化計算と

以下は登山の番組で実際に解説されていたことである．

同様の試行と選別のループである．

登山で石の多いガレ場を登るとき，浮石に足をとられないように注意しなければならない．しかし，浮石かどうかは一見しただけでは判断できないので，軽く足を掛けて，研究方法論への展開

4.
4.1

構成的研究の方法論

動かないことを確認してから体重を載せるようにすればよ

これまでに述べてきたような複雑系を扱う知能の構築にい．これを図示したのが図 4 である．浮石かどうかを判断は新しい方法論を必要とする．自然科学の主な方法論であしたい上位モジュールが，行動モジュールに軽く足乗せす

る分割統治，すなわち複雑な系をより単純な要素に分割しることを指令する．その結果を観測して（足で感じて）次てそれぞれを理解するという手法が使えない．システムをの行動に移れば良い．古典的 AI アーキテクチャで浮石か全体として捉え，それが環境中で動作している状態を捉えどうかを判断させると，カメラなどのセンサー情報を取りる方法論が必要である．つまり部分同士の有機的繋がり方

込んだ上で，推論を行うことになる．新しい方法論ではセ（システム論）こそが研究の対象となる．

ンサー情報だけから判断しないで，環境に介入し，環境に計算させているのである．

そこで，分割統治を中心とする分析的方法論と並置できるような，構成的方法論を提案する．分析は全体から部分ロボットの世界でアクティブセンシング 22）と呼ばれてへの分割であり，構成は部品を組み立てて全体を作り上げいるものはこれに近い考え方である．ロボットやセンサーることから，両者は単に方向が逆であると考えられることを能動的に移動させたり，触覚を使ったり，あるいはレーもあるようだが，実はそうではない．プラモデルのように

ダーのように信号を環境に向けて発射したりすることなど部品が揃っている場合はその通りであろうが，現実の問題が含まれるが，対象物を動かすことまでは想定されていなではその部品が同定されていないところから始めなければいようである．

ならない．部品を個々に研究できないため，それらを組み

最近の AI 研究動向の主流は深層学習を応用したものになっているが，その一方で上記のような環境を経由したループとして知能を研究する方向性は，身体性を持つロ

合わせた状態を観測し，その結果を部品やそれらの関係（システム）のデザインに戻していく必要がある．
構成的方法論の核心は環境を経由する速いループを多数，

ボット研究の分野で顕著である．図 3 で示した構図がブ並列に回すことである．近年ソフトウェア工学で採り入れルックスの服属アーキテクチャ（図 2）を拡張したものにられているアジャイル開発技法 17）はこの例である．ルー

なっているのは自然な流れである．知能は環境との相互作

プを回しながら全体の構成を修正して目標に近づけるので

ある．また，このループの一つを展開するとそれは更に多*3

https://www.bostondynamics.com/bigdog, 2019/2/8 にアクセス．

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数のループが並列する構造になっていて，構造自体がフラ
日本物理学会誌

Vol. 74, No. 8, 2019

図5

構成的研究の方法論．
図6

構成のループを表現した FNS ダイヤグラム．

クタル構造となっていることがある．実際，分析的方法論のループは構成的方法論の一部となっていると考えられる

ザインされた結果の）達成すべき未来ノエマ *5 である．こ（4.3 節）．

れを実現すべく「C1: 構成」されたモノが「C 2 : 環境と相構成的方法論は主として工学に適用されるものと考互作用」して作り出す動作や現象（図では雲状に示されてえているが，その適用範囲はかなり広く，自然科学以外のいる）がノエシスである．この現象を「C2: 観測」（あるい

様々な分野（化学，デザイン学，サービス学など）で有用は分析）して現在ノエマとしての「記述」が生まれる．現である．

在ノエマと未来ノエマの差を解消するために次の「C3: デ

19）

図 3 で示したアーキテクチャはそのまま構成的研究の方
法論を表すものとして使える（図 5）．

ザイン」がなされる．パラメータの絞り込み（2 節の P1, M2を参照）も C3 で行われる．
少し脇道にそれるが，同様の構成と分析のループは進化

矢印が入り組んでいるので説明しておく．
図の最上部に位置しているのが構成したいシステムのデ論にもみられる．進化論を非常に単純化して述べると，突ザイン（完成イメージ）である．このデザインを実現すべ

然変異で様々な可能性を産み出し，それらが生存環境で淘くシステムが構成される．研究者の構成したシステムは環汰される．この考え方は ALife などでも進化計算 26）として境内で動作する．構成と動作の間に細い黒曲線で示した

採り入れられている．ただし，生物進化自体はそのようにループが形成されることもある．その上にシステムの動作

単純なものではないという批判があり，グールドをはじめを観測し，それとデザインとの差異を検知し，必要ならデとして様々な修正ダーウィニズムが提案されている．こうザインを変更し，システム構成へと戻すループ（赤い太線

して考えると科学や工学の研究行為も進化システムなのでで示している）が形成される．

ある．24）

4.2

FNS ダイヤグラムによる定式化

4.3

分析的方法論の定式化

図 5 の赤太線で示した「8」の字状の 2 番目のループは以構成的研究の方法論における「デザイン」を「仮説生成」

前の文献 21 で図 6 のように表現していたものと同型であに，「構成」を「実験」に置き換えると，それは直ちに分析る．こちらの方が簡明なので参考までに図示しておく．こ的科学の方法論となる（図 7）．理論を検証するための実験の FNS（Future Noema Synthesis）ダイヤグラムは日本の現を計画し，その観測結果を元に仮説生成を行うのである．

象学を作り上げた木村敏の著作にあるノエマとノエシスの*4間のループ 25）にヒントを得て定式化したものである．

そしてこの仮説は更なる実験によって検証される．ただし，

ここでは概念世界と実体世界の行き来を定式化しているが，い状態から始まり，その構成を目的とする（図 5 ではデザ概念世界（図 5 の点線で区切られた内側のエリアに対応）

インから動作という上から下への流れである）が，分析的は研究者のもの，実体世界（図 5 の点線の外側のエリアに研究は既に存在する現象から始まり，その理解を目的とす対応）は研究対象とするシステムが存在する実世界環境でる（図 7 では現象から仮説生成への下から上への流れであある．図 5 で四角い枠内に示しているのは全て動作であるる）．

分析と構成は方向が逆である．構成的研究はシステムが無

実は分析は構成における観測からデザイン（特に，デザが，図 6 ではそれが矢印として示されている．
「目標」は（デインを支える理論）への矢印（図 6 では「C2: 観測」の部分）
*4 ノエマとノエシスは元々フッサールによる現象学の用語であり，ノエマは意識の対象的側面，ノエシスは意識の作用的側面とされているが，筆者は木村 25）に従い，ノエマは意識の対象物すなわち概念そのもの，そしてノエシスはその概念が現象を作り出すという行為，
あるいはその生成物の意味で使っている．

シリーズ「人工知能と物理学」 複雑系情報処理としての AI 研究とその方法論をフラクタル的に展開したものである．例としては，飛行*5 木村の用語．まだ達成されていないという意味で未来である．実際に構成されたものに対応する概念が現在ノエマとなる．

531©2019 日本物理学会

図7

分析的研究の方法論．

機や船を構築する研究（工学）において，形態と揚力や抵抗の関係を観測する過程で，それらの理論化（科学）である流体力学が，航空工学とは切り離された形で産まれたことを挙げておく．そしてこの流体力学の知見はその後の設計の指針として使われるのである．
また，分野によっては実験が存在せず，観測と仮説生成の間のループで理論が構成されるものもある．天文学や宇宙論がその例である．

5.

まとめ

複雑系の情報処理とは，全体を処理できないので複数の切口（階層）や多自由度系を視点を絞り込むことにより必要に応じて適切な処理をする方式のことである．人工知能
で扱う知能はまさにそういう処理を行っていると考えられる．そのような処理方式として状況依存近似処理が有望である．
そのために服属アーキテクチャを拡張し，環境を積極的性に基づく構成論的アプローチ―』（共立出版，2010）．
9）A. Rajeswaran et al., https://arXiv.org/abs/1709.10087v2.
10）S. Russell, Rationality and intelligence. in Proc. of IJCAI-95, pp. 950‒957（1995）.
11） S. Russell, Provably beneﬁcial ai. in IJCAI 2017（2017）. https://www.
youtube.com/watch?v=pmSc9ZxyA-4, accessed March 16, 2018.
12）H. A. Simon, The Sciences of the Artiﬁcial （MIT Press, third edition,
1996）；稲葉元吉，吉原英樹訳，『システムの科学 第 3 版』
（パーソナ
ルメディア，1999）．
13）J. V. ユクスキュル，G. クリサート著，日高敏隆，羽田節子訳，『生物から見た世界』（思索社，1973，岩波文庫版 2005 年）．
14）ルードヴィッヒ・フォン・ベルタランフィ著，長野 敬，太田邦昌訳，『一般システム理論―その基礎・発展・応用』（みすず書房，1973）．
15）郡司ペギオ幸夫，松野孝一郎，オットー・レスラー，『内部観測』（青土社，1997）．
16）津田一郎，『カオス的脳観―脳の新しいモデルをめざして（サイエンス叢書）』（サイエンス社，1990）．
17）片岡雅憲，小原由紀夫，光藤昭男，『アジャイル開発への道案内』（近代科学社，2017）．
18）片桐恭弘，状況推論とその機構について．日本認知科学会第 8 回大会
発表論文集．日本認知科学会，1991．
19）中島秀之，科学 71, 620（2001）．
20）中島秀之，『知能の物語』（公立はこだて未来大学出版会，2015）．
21）中島秀之，諏訪正樹，藤井晴行，情報処理学会論文誌 49, 1508（2008）．
22）金子 真，計測と制御 35, 274（1996）．
23）新井素子，人工知能学会誌 31, 581（2016）；人工知能学会編，『人工知能の見る夢は AI ショートショート集』（文春文庫，2017）に再録．
24）市川惇信，『暴走する科学技術文明』（岩波書店，2000）．
25）木村 敏，『あいだ』（弘文堂，1988）．
26）金子邦彦，池上高志，津田一郎，『複雑系の進化的シナリオ―生命の発展様式（複雑系双書）』（朝倉書店，1988）．
27）國吉康夫，人工知能学会誌，23, 283（2008）．

著者紹介
中島秀之氏： 大学院生であった 1978 年に MIT 人工知能研究所に留学して以来，40 年間 AI の研究を続けている．1983 年東大情報工学専門課程修了（工学博士）．同年より日本の AI 研究の最高峰であった電総研に入所．
産総研サイバーアシスト研究センター長，公立はこだて未来大学学長，東大先端人工知能学教育寄付講座特任教授を経て 2018 年 4 月より札幌市立大学学長．

に利用するアーキテクチャを提案した．そして，このアー（2018 年 10 月 24 日原稿受付）

キテクチャがそのまま構成的研究の方法論となることを示した．
参考文献
1）R. A. Brooks, Artiﬁcial Intelligence 47, 139（1991）；柴田正良訳，現代思想，18, 85（1990）．
2）D. Deutsch, The Fabric of Reality（The Penguin Press, 1997）；林 一 訳，『世界の究極理論は存在するか―多宇宙理論から見た生命，進化，時間』（朝日新聞社，1999）．
3）J. J. Gibson, The Ecological Approach to Visual Perception（Houghton Mifflin, 1979）.
4）C. Langton, ed. Artiﬁcial Life（The MIT Press, 1995）.
5）H. J. Levesque, The Winograd Schema challenge. in AAAI Spring Symposium: Logical Formalizations of Commonsense Reasoning, 2011.
6）H. R. Maturana and F. J. Varela, Autopoiesis and Cognition: The Realizationof the Living（D. Reidel Pub. Co., Dordrecht, Holland, 1980）.
7）J. McCarthy, Artiﬁcial Intelligence 28, 89（1986）.
8）R. Pfeifer，J. Bongard 著，細田 耕，石黒章夫訳，『知能の原理―身体532©2019 日本物理学会

AI Research and Its Methodology from the Viewpoint ofComplex Information Processing
Hideyuki Nakashima
abstract: When a complex system is decomposed into subsystems, itlooses some of the essential property. In other words, the whole is not
the sum of its parts. Therefore, the traditional divide and conquer
method, which is a commonstrategy for natural sciences, is not applicable.
Intelligence is a complex system. The world that an intelligent system handles is also a complex system. Analytical approach cannot be
used to construct of control intelligent systems. We will review the history of AI research from the viewpoint of complex systems and propose a new constructive methodology. This methodology applies bothto the research and the design of intelligent systems.

日本物理学会誌

Vol. 74, No. 8, 2019