AI/LLM(大規模言語モデル)の時代における機械・人間の「理解モデル」の提案

水野 義之
関西外国語大学
ymizuno@kansaigaidai.ac.jp

Modeling of “Understanding” of Machines and Human in the AI/LLM EraYoshiyuki Mizuno
Kansai Gaidai Univ.
概要
この論考では、著者の提案する情報・知能モデルを基礎としてLLM（大規模言語モデル）を含む広義のAI（人工知能）の近年の発展が、情報教育に何をたらすかを考察する。
特にその上で必要な認識、すなわち「理解する」とはどういうことかに関して、「理解のモデル」を提案したい。ここで著者が提案する従前の情報・知能モデルには2つあり、1つは「情報のモデル」、もう一つは「知能のモデル」である。これらは有用かつ実用的で汎用性が高く、人間がAIを理解する上で必要と考えられる。しかし十分ではない。なぜなら
情報と知能のモデルだけでは、人間が「考える」ことについて言及できないからである。
そこでこの論考では「考える」こと自体の解明の第一歩として、新たに「理解する」とはどういうことか考察する。「理解」とは「抽象化」であるという認識に至ることを示す。

つ激越であり、人間教育に対する社会的影響と混

1 はじめに乱は無視できないほど大きい。特に人間から見この論考では、著者が提案する「情報の発展て、機械が「何かを理解」しているかに見える点モデル」と「知能の発展モデル」を基礎として、が、人間を困惑させる。LLMは著者自身にもそのLLM（大規模言語モデル）あるいは広義のAI（人ような印象を与えることは事実である。そしてこ工知能）の近年の発展が、情報教育に何をたらすのような事実こそが、社会における教育の意味理かについて考える。

解に混乱をもたらしている。情報教育の関係者こ

この問題を考察する上で必要な基礎的認識

そ、情報技術と人間の関係を最もよく理解していは、そもそも何かを「理解する」とはどういうこるはずである。従ってこの論考のような問題意識とか、という問題意識である。このため、この論と課題の設定（「理解するとはどういうことか」

考では、人間がこの問題を考えるために必要なの理解）は、本来的に適切なはずである。

「理解のモデル」を提案する。

ここで以下の考察で参照するところの、著者

なぜ、我々人間は「情報教育」の上で、「理の提案になる「情報の発展モデル」とは、「デー解のモデル」を必要とするのか。それは、そもそタ・情報・知識・知恵・統合」という「情報の５も「教育」の目的は、人間（教育対象）自身が何かを「理解」したと思えるようにすること、にあ段階モデル」である[1]。また著者が提案する「知能の発展モデル」とは、「知性・理性・感性・悟ると思われるからである。それにも関わらず、近性」という「知能の４成分モデル」のことを指す

年のLLMあるいは広義のAIの技術的進展は急激か

46[4-6]。ちなみに、これらのモデルは著者独自のものであるが、徐々に理解者は増えているようである。
前者「情報の発展モデル」は、情報の発展過程に対する評価に有用である。また後者「知能の発展モデル」は、知能とは何かを考える上で汎用性があることが特徴である。このためこれらの「情報と知能のモデル化」は、人間がAIを理解する上で、必須だと考えられるところの「人間知能」の理解を、人間自身が理解する上で必要な、モデルの一つであると考えられる。
しかしこれらは実は十分であるとは言えない。なぜなら、情報とこれを扱う知能の背後にあるところの、人間あるいは機械が「考えるとはど

図1：物理学に見られる「統合」（統一的な自然理解）の流れ（上側）と、データ・情報・知識・知恵・統合における「統合」の流れ（下側）の類比あるいは対比と類似性。

ういうことか」について、これらのモデルだけでは、言及できていなからである。
そこで以下の論考では、「考えるとはどういうことか」という謎に迫る第一歩として、まず「理解する」とはどういうことかについて、解明することを目指す。

2 情報の発展モデル
著者が提唱しているところの「情報の発展モデル」 [1] は、次のようなモデルを指す。通常の情報学の教科書 [2,3] の冒頭に出てくる「情報モデル」は、「データ・情報・知識」を区別している。その先に「知恵」を措定する場合もある。
図2：情報の発展モデル[1]しかし著者はその先に「統合」を措定している。なぜなら、ちょうどバラバラでも情報は情報であるが、バラバラなものを知識とは呼ばないのと同じ理由で、バラバラでも知恵は知恵であるが、それを人間は何か一つのものとして理解したいと考えるためである。それを著者は「統合」と呼んでいる。
「統合」の例として芸術、社会、人間、自然全体、などを挙げる事ができる。
例えば物理学は、自然の統一的理解を目指す。それがこの統合の良い例である。ところで物理学の統一理論の理解が難易度が高くなるように、統合的なるものは一般に抽象度が高くなり、理解に困難を伴う。そこで統合の先には、分析的な理解増進（理解回復）のプロセスがあるはずで

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図3：「情報の発展モデル」（図5）における情報の５段階に対応して、人間の知能は、この情報発展を行うための４段階に分解できる。

ある。これを著者は「科学」と呼んでいる。
科学は新たなレベルで再度、データを生み出す。かくして、元に戻るがレベルは上がっているはずである。従ってこのような「情報の発展過程」は、螺旋的に永遠に発展を続けるはず、というモデルである（図2）。

3 知能の発展モデル
著者が提唱する「知能の発展モデル」は、次のようなものだ [4-6]。すなわち、2016年の「AI時代」の幕開け（囲碁AIのAlphaGoがトッププロ
図4：論文[4-6]の「人間知能のモデル」と、歴史的に知られる知能モデル（デカルトの理性論とカントの認識論）の比較。

棋士に快勝した事象）と共に、気づいた疑問、AI（人工知能）はいいが「人間知能」について我々はわかっていないのではないか、という疑問に自問自答する中で、著者が発見した「知能のモデル」である。これは次のようなモデルだ。
まず情報の発展過程には５段階あった（データ・情報・知識・知恵・統合）。この各段階は、それぞれ異なるものである。従って、その形態に「変化」を起こす原因となるものがあるはずである。これを「人間知能」と考える。
このため、情報に５段階あることに対応して、「人間知能」には４成分あることが分かる。
この４成分は「知性・理性・感性・悟性」という４成分に綺麗に対応する（図3）。
ここまで分かると、「データ・情報・知識・知恵・統合」の流れは、哲学分野で知られるところのイギリス流の経験論でいう、帰納法の推論の図5：画像認識など初期「AI（人工知能）の得意な領域」の位置付け。これは「情報の発展モデル」と「人間知能の発展モデル」のマップにおける左下の一隅に対応する。

流れに対応することが分かる。これは知識の「内容としての科学」と呼ぶことも出来る（図4上のめて可能になったことが分かる。例えば、こうい流れ）。

う具合である。

加えて、統合を理解するための分析としての科学は、図4下（左向きの流れ）に対応する。こ１）画像認識などのAIは、データを情報に変れを「方法としての科学」と呼ぶことが出来る。

換している。従ってこのAIは、人間の知性に対応

これは哲学分野で言われる、大陸の合理論つまりすることが分かる（つまり、人間の「知性」の一演繹的な分析の流れに対応することも分かる。

部を自動化して「置き換える」）。

この２つのモデル化、情報モデルと知能モデ

２）また生成AIのように、質問文（プロンプルの両者、を合体させることで（図5）、情報とト）に対応して文章を生成するAIは、情報から知知能の中に、AIを、適切に位置付けることが、初48

識を構造化できる（図6）。従ってこのような生成AIの知能は、人間の「理性」の一部に対応することが分かる（人間の「理性」と呼ばれる能力の一部を自動化して置き換える）。

4 新しい問題
ここまではわかったとしよう。しかし、問題はこれからである。すなわち不思議なのは、生成AIがあたかも「意識」を持っているかのように、我々は感じるのではないか、ということである。
これはなぜか。当然ながら、AI（機械）が意識を持つとは誰も思わないだろう。しかし少なくと

図6：図5に加えて、GPT-3が得意な領域（情報と知識の間。理性の一部）を、青の破線で追記した。

もAIが「何かを理解」しているかのように感じる。これはなぜなのか。そういう疑問である。
ここでの考察の土俵を一旦、広げてみよう。
例えば仏教の法相宗に、唯識あるいは唯識論・唯識思想と呼ばれる理論的理解がある。これは人間情報の構造（情報モデル）の無意識（唯識論では末那識[まなしき]あるいは知能の構造（知能モデル）阿頼耶識[あらやしき]と呼ばれる）まで含んだ「意識の謎」を解明しようとすることが知られ知能の機能る。すなわち逆に意識の謎や心の謎まで、ここで相手にすると恐らく収拾がつかないと思われる。

思考（考えること）

そこで以下、本論考では、これらの「難問」を、次の５階層に分解して考える。つまりここでの考察の条件（対象）を狭める（限定する）こと意識（無意識）で、却って考えやすくすることを選ぶ。
図7：人間が「考える」ということの実体（内実）の階層構造（作業仮説）。

◯これまでの考察
１）情報の構造レイヤー（形態上の分類）：⇄「情報の発展モデル」
２）知能の構造レイヤー（形態上の分類）：⇄がわかる（これは一種の「仮説」つまり「作業仮「知能の発展モデル」説」と解釈されたい）。

◯本論文での新たな考察

5 人間知能の機能レイヤーと抽象化

３）知能の機能レイヤー（機能上の分類）
４）思考レイヤー（知能の機能を使う＝考える）

脳には構造と機能が、それぞれの場所場所で５）意識（無意識）レイヤー対応していることが知られている（ペンフィールドの脳地図）。これとのアナロジーで、我々はすこれを図にしてみよう。すると人間が「考えでに「知能の」構造的あるいは形態上の分類をる」ということの実体（内実）には、図7のよう行ったのであるから（上記第3節）、これらにそな階層構造があるのではないか、と思われること49

れぞれ、何かの「機能が」対応すると考えることのの実体である。それは1セットの連立偏微分方にする（仮定）。

程式である。これが諸現象の抽象化の例である。

さて、知性に対応する機能は何か。これは識犬を考えると、この犬、あの犬、その犬種、別あるいは「分類」する作業に対応すると思われそれらの共通の１つの名前が犬である。人間でもる。

同じである。人は全部違うのに、抽象的な１つの理性に対応する機能は何であろうか。これは名前（人間）を与えている。このようにして抽象構造化つまり抽象化する作業に対応すると思われ化で情報量を減らす。しかし抽象化によって、考る。なぜなら構造に一つの名前をつけられるからえる意味空間や思考空間を広げることができる。

である。

理性という知能は、情報を知識にする段階で感性に対応する機能とは何か。これは創発と我々が行なっている構造化であると、私は言って呼ばれる機能に対応するのではないか。

いる。しかし構造化して全体を１つの構造物にし悟性に対応する機能は何か。これはより高度ているとも言える。すなわちバラバラの情報ではの抽象化に対応するのではないか。

なく、１つのまとまった知識にしている。従って悟性とは、ドイツ語でVerstand、英語ではここで我々が「理性」によって行なっている動作understanding、つまり「理解する」ということは、抽象化に他ならない。

である。しかし問題は、理解のプロセスはこの悟すなわち理解すること（悟性）における作業性だけではない、と思われることである。それでの内容は、実は理性の働きにおいても、我々は行は、「理解する」とはどういうことなのか。

なっていることが判明するのである。この作業をこの「知能の４成分モデル」の「構造と機能ここでは抽象化と名づける。の対応」において、最も重要なキーワードは「抽知恵を構造化して１つの統合にする例（悟象化」である。

性）の一つは、芸術である。一つの芸術作品は、「抽象化」とは何か。抽象化とは、個別具体さまざまな要素から成り立っている。それらの要的で多種多様なものの間に、共通な何か（性質）素は、個別具体的な知恵の塊であるに違いない。

を見出して、情報の量を減らすと同時に、普遍たとえなこの文章表現、この光の描き方、このフ性・一般性を与えること。つまりそれに一つのレーズのサビの繰り返し、などである。しかし芸「名前」を与える作業である。

術は、それらが「１つのまとまった作品」になっ抽象化の例を挙げる。例えば物理学の例で言ている。従って統合の段階に見られるのも、理性うと、電磁気学のケースを考えると分かりやすと同じく抽象化であるが、より高度な抽象化であい。電磁気学というのは、電気と磁気が織りなすると考えられる。

多種多様で多彩な現象の総体を、総合的・統合的以上の考察をまとめる。考えることとは、抽に研究する学問である。電磁気学は、パソコンや象化を行うことに他ならないことが分かった。たインターネットで誰でもいつもお世話になっていだし考えることは、抽象化に閉じるわけではなる電気文明の基礎学問である。電磁気学は１つのい。例えば認知や認識あるいは識別（人間知能の体系化された学問である。この電磁気学の基礎方中で知性だけを使用）も、我々は、考えていると程式は、4本の個別の法則で出来ている。それぞ感ずる。それは、この論考の言葉で言えば、知性れ名前がついている。曰く、電気現象（ガウスのも知能の一部であることで理解できる。

法則）、磁気現象（磁場に関するガウスの法

広義には知能（４成分ある）を使うことを、則）、電流の磁気作用（アンペールの法則）、磁我々は広義に「考える」と呼ぶのであろう。また場変化の電気作用（電磁誘導の法則）この４つで「理解する」とは、考えた結果、抽象化を行うこある。しかしこれらは実は１つの連立方程式系ととが出来た時。その時我々は理解したと感じるのして、１つの名前が付いている。これが電磁気学であろうと思われる。

に関する「マックスウェル方程式」と呼ばれるも50

何かを考えて理解する、と言う脳内現象を、能であると思われる。しかし上記のように、本質

このような「理解」するならば、理解という過程的に非常に大きな違いがあることも明らかになるは、実際には、言い換え（自分の脳内における言のである。

語による抽象化）によって行うことができる。分
かった（理解した）とは、そういうことである。

5 人工知能の機能レイヤーと抽象化

6 まとめと結論・今後の課題以上をまとめる。この論文では、まず次の４つのことを示した。第一に「情報の発展モデ人間が何かを「理解すること」あるいは人間ル」、すなわちデータ、情報、知識、知恵、統合、が「考えること」について、ここまでは分かったという一連の５つの（情報の）発展プロセスのモとしよう。

デルを改めて紹介した。第二に「科学」を、このでは、それは機械には出来ないであろうか。

「情報の発展モデル」の中で位置付けできること

もちろん、例えばChatGPTには、それが出来も改めて示した。第三に、人間の「知能」は4成るように、人間には思われることこそが、人間を分に分解できること（知性、理性、感性、悟性）戸惑わせている。例えば、ChatGPTが得意な、を紹介した。第四に、「人間知能」を再理解する

長文の要約を考えてみよう。これは抽象化でなく中で、AIの位置付けが明確になることを示した。てなんであろうか。例えば、何かの長文を例えば、画像認識AIは「知性」の一部を扱い、まChatGPTに提示し、それに適切な表題をつけた生成AIは「理性」の一部を扱うことを示した。

よ、とプロンプトを与えれば、瞬時に、数秒で、次に本論文では、以上の議論をさらに抽象化適切な表題を出力するであろう。これは抽象化そすることで、人間が「考える」ということ、「理のものだと思われる。これは人間が行うことと何解する」と言うことの実体（内実）には、階層構が違うのか。あるいは同じなのか。ここには、２造があると思われる、という作業仮説を提示しつの重要な違いがあると思われる。

た。
このような一連の議論の一部はすでに、著者違い１）人間は無意識に、この理解作業と抽がこれまで発表した文献[1], [4-9]に考察の一部を象化作業を行なっている。機械はプロンプト記してきた。これに加えて本論文を含めることでが無ければ何もしない。

初めて、「理解すること」あるいは「考えること」に対する理解が得られることが分かったと思われ違い２）人間が行う理解過程と抽象化は（知る。従って、AIあるいはLLMの最近の発展をも視能の４成分のどの機能でも同じである）、そ野に含めつつ、このような「理解」を基礎としの人間の背景知識や価値観や体験や目的・目て、今後の情報教育やデータ科学の一般教育に留標等を基礎にして行なわれているであろう。

まらず、おそらくあらゆる分野の教育をも対象とそれがその人間らしさである。他方で機械はして、それらをより良いものに改善することが可

全世界のデジタルデータを「勉強」して行能であることが判明したと考えることができる。

なっており、平均的である。もちろんこれに今後、仮にその人らしさを付け加えるができ今後の課題としては、より広範な哲学分野あれば、それさえも機械化することは容易であるいは倫理学・宗教学分野の知見と、ここに記しる。しかし現状では、出来ていない。しかもた論考との関係の解明、あるいは最近の発展が著

それさえも「指示待ち」に他ならない。

しい認知の数学モデル（自由エネルギー原理）との関係の解明など、関連研究あるいは歴史的考察

人工知能にも、人間知能と類似の、知能の機能レを参照するという課題の有用性と必要性を挙げたイヤーがおそらく存在し、また抽象化の作業も可い。

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このような一見迂遠な方法を通して初めて、9.

今回提案した情報モデル・知能モデルと知能の機AIは「アホ」なのか?─たかがAI，されど能のモデル（理解モデル、思考モデル）、をさらAI」, RAD-IT21 WEBマガジン,に拡張しつつ改善し、発展させることは可能であも「思考（考えること）」もその基礎には、それらを駆動するであろう意識（あるいは無意識）の問題が潜んでいると考えられるからである。ただしそのためには今後の研究が必要である。

参考文献
水野義之、「情報社会における「情報」の発展モデル」『日本社会情報学会第24回全国大会研究発表論文集』pp.184-187, 2009年.
2.

岩波講座「マルチメディア情報学」『〈１〉マルチメディア情報学の基礎』1999年10月.

3.

情報処理学会一般情報教育委員会(編集) 『一般情報教育 (IT Text―一般教育シリーズ)』
2020年9月.

4.

Y.Mizuno, “Modeling of human intelligence
applied to general education of informatics in AIera”, AXIES 2020.

5.

水野義之、「AI（人工知能）の理解を目的とする「人間知能」のモデル化提案と情報教育の改善」、現代社会研究科論集：京都女子大学大学院現代社会研究科紀要、第15号、2021
年3月、pp.77-87.

6.

水野義之、「「人間知能」のモデル化におけるAI(人工知能)特に言語モデルGPT-3の位置付け」、AXIES 2021.

7.

水野義之「AI人材の情報倫理教育におけるインフォームド・コンセントを基盤とした能動的学修」『私立大学情報教育協会 教育イノベーション大会』, 2019年.

8.

https://rad-it21.com/ai/mizuno20180611/, 2018年.

ると思われる。なぜなら本論考で示した「理解」

1.

水野義之「AIっていったい誰なのよ：いまの水野義之「文科系大学におけるICT教育を再興する〜アクティブ・ラーニング(AL)から人工知能(AI)の時代へ」、阿部勘一編著『ICT教育再考〜文科系大学におけるICT教育の現状と課題』、noa出版, 2020年.

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