KYOTO AGORA 2022. GROUP 2

報告会2023. 11. 15「過去から未来を見る」－類似性・普遍性、意外性・例外を捉えて、未来の情報の取り出し方を領域横断で考える―
構成メンバー（敬称略）： 町田 真二郎（材料化学系）
深田 智（基盤科学系）
木内 俊克（未来デザイン・工学機構）
則末 智久（材料化学系）
大村 智通（分子化学系）
加藤 容子（応用生物学系）

KYOTO AGORA 2022. GROUP 2

報告会2023. 11. 15

プロジェクトの概要
・認知言語学のエキスパートがそれぞれの分野の専門家から聞き取った専門性のある話題を分析する→言語学からみる化学、生物、建築学の共通性、普遍性、類似性のまとめ
・同時に大規模言語モデルも用いて、材料化学、応用生物学、デザイン建築学、言語学の言説の中にある、分野間の類似性を探索する→具体的には〈メタファー〉に着眼し、人工知能が現時点で検出するところの類似性から、ありえるかもしれない間分野的な取り組みの可能性を可視化する

KYOTO AGORA 2022. GROUP 2

報告会2023. 11. 15

これまでの活動ミーティング (3/14,30, 4/28) および メンタリング (4/7)→ 方針の決定メンバーによる研究分野紹介・話題提供

5/23 則末「超音波散乱法による微粒子分散系の評価技術」
6/19 加藤「ショウジョウバエの遺伝子の突然変異と体の形づくり」
7/24 木内「建築分野におけるコンピューテーショナルデザイン」
8/18 町田「温度応答性高分子を利用した新しい刺激応答材料」
9/19 大村「有用有機化合物を人の手で効率よくつくる」
10/20 深田「ヒトの思考パターンの普遍性を考える」

O
R

構成メンバーの研究対象のサイズ（m）

CH3[IrCl(C2H4)2]2 (2-5 mol %)DTBM-SEGPHOS (L/Ir = 1)
toluene or p-xylene

Ar 110–135 ºC
大村（低分子）OROCH2

R深田（ヒト）

HArAr
則末（ナノ・マイクロ粒子）
ベン ゾ フ ラ ンt-BuO

OMeO

メ チルエーテルのO

P

t-Bu 2

メ チル基C(sp 3 )‒HOP

t-Bu結合の触媒的付加

O反応に初めて 成功

OMe
t-BuDTBM-SEGPHOS

10–10 10–92BrOOH

ベン ズブ ロ マ ロ ン
Br
痛風治療薬

Torigoe, Ohmura, Suginome Chem. Eur. J. 2016, 22, 10415

10–8nm

10–710–6mm

10–5

10–4

10–3

10–2mm

10–1

110m
木内（建築物）

町田（高分子）
加藤（ショウジョウバエ）プロジェクトの発端
・同じ表現（言葉や記号）であっても、その意味は研究分野や研究対象によって異なる場合がある
・異なる分野であっても普遍的に理解される表現も存在する

大村（低分子）

10–10 10–9

則末（ナノ・マイクロ粒子）

10–8nm
町田（高分子）

10–710–6mm

10–5深田（ヒト）

10–4

10–3

10–2mm加藤（ショウジョウバエ）

10–1

110m
木内（建築物）KYOTO AGORA 2022. GROUP 2

報告会2023. 11. 15

プロジェクトの概要
・認知言語学のエキスパートがそれぞれの分野の専門家から聞き取った専門性のある話題を分析する→言語学からみる化学、生物、建築学の共通性、普遍性、類似性のまとめ
・材料化学、応用生物学、デザイン建築学、言語学で頻繁に言及される概念をAIに抽出させる→学問分野間の類似性と差異を可視化する

・AIが理解した平均的世界観やAIによって生み出される構造などとも比較認知言語学的な観点から領域を横断する

ヒトの思考パターンの普遍性を考える◼ これまで2023.4.18 第3回ミーティング
キーワード： 〈自然さ〉、〈正しさ〉、〈曖昧性〉、〈例外〉、〈主観・客観〉、〈最適化〉、〈共存〉など。

2023.4.24プロジェクトの発案と今後の計画
2023.5.23～2023.9.19 【専門講義（全５回）】
7

→議論の中でのキーワード

スケール
見えないものの可視化
分子、粒子、遺伝子、ハエ、ヒト、建築物、まち…

構造
構造物の部分と全体分子構造、言語構造、建築構造…

安定と不安定揺らぐ（変化する）こと＝自然安定させる vs. 不安定にさせる？？？

8⚫ これまでに蓄積されてきた認知言語学（と認知科学）の知見をもとに、言語、ジェスチャー、図（式）のそれぞれに関して、そのいずれもが「記号」であるという認識に立ったうえで、領域を超えた共通性が見られるかを検討してみる→

認知言語学の道具立てを基盤とし、それと合致するような記号使用が認められるかを検討する。
超音波散乱法による微粒子分散系の評価研究における記号

ハエの遺伝子変異とその表現型研究
における記号

認知言語学の道具立て
建築デザインにおける記号温度応答性高分子研究における記号

有用有機化合物合成における記号9➢ この種の研究をする意義
I. 認知言語学的な観点から認知言語学がこれまでその存在を当然と見なして分析に使用してきた様々な道具立てが普遍的なものであるかを立証する。
認知言語学においてその成立当時（=〈過去〉）から〈現在〉まで保持されてきている前提の検証

II. AI時代の〈今〉という観点からAIによって、ヒト（認知言語学者）が創造してきたのとは異なる、（世界の）記述・説明のための道具立ては創造されうるかを検証・議論するための出発点となる。
〈未来〉の、ありうる（かもしれない）情報の取り出し方や記述・説明の仕方の有無、〈現在〉との違い
10

◼ 何をどう分析するか
I.

研究を説明するために用いられた複数の記号（言語、図表、ジェスチャー）のそれぞれ、もしくは、そのいくつかの融合によって、① 研究者は何を伝え、② 異分野の研究者は、それによって、何をどんなふうに理解できるのか？

II. 領域を超えて何かが伝わるとするならば、領域を超えて共有される記号（言語、ジェスチャー、図表）があるとは言えないか？

III. 領域を超えて共有される記号（言語、ジェスチャー、図表）があるということは、ヒトに普遍的な思考パターンがあるということにならないか？

11 認知言語学の知見をもとに領域横断研究を行った研究

Where Mathematics Comes From
(Lakoff and Núñez 2000)「数学の認知科学」
数学における専門的概念が無意識的に概念化されるプロセスにおいて、正確に言うとどのような日常の概念及び認知メカニズムが、どのような方法で用いられているのか（p. 35）→

イメージ・スキーマ、アスペクト・スキーマ、概念メタファー、概念ブレンド

12➢ Where Mathematics Comes Fromにおける興味深い主張⚫ 私たちの知っている数学は、人間の脳や知能によって構造が決まり、脳や知能の限界を超えることはできない。（p. 1）⚫ 人間が知っている、あるいは知り得るただ1つの数学は、人間の脳と心によって制限され、構造付けられた心に基づく数学である。（p. 5、
強調本文）⚫ 人類が数学を概念化する時、概念メタファーが数学に構造を与えている。（p. 5）⚫ …より高度な数学における「抽象化」の多くは、幾世紀にもわたってメタファーにメタファーを積み重ねてきた結果であることを明らかにする。（p. 61）
AIの学習用データも、もとはヒトによって作成されたデータであるとすると、AIによって新たな記号や記述・説明項、論理が生み出されるということはない、のかもしれない…
もちろん、ヒトが生み出したものの合成方法や合成回数が変わることはありうる。

13◼ 認知言語学の道具立て⚫ 認知言語学は、認知図式（＝私たちの感性・身体性を可能な限り反映した図式）を使ってことばの意味を表示する。
共通感覚に基づいている図式として提示されているので、見ただけである程度分かる、想像がつく⚫ 認知言語学は、概念（領域）間の関係を〈A is B〉という形式を用いた概念メタファーで示す。

14

◼ 分析
〈分析対象〉
I. 講演と質疑応答の動画の文字起こしデータ（言語）II. スライドデータ（図表と言語表現）
III. 動画データ（ジェスチャー、表情など）※第１回専門講義と質疑応答データの文字起こしは終了。現在残りのデータの文字起こしを業者に依頼中。文字起こしデータはtf-idfを使って分析することも検討中。

※スライドデータと動画データの詳細な分析はこれから。

15

I. 〈力〉「…細胞増殖の抑制…」「…神経分化阻害…」「…発言が誘導…」※文字起こしデータから〈超音波〉※スライドデータ内文書〈力〉のダイナミクス（Causing,〈ハエ〉

Lettingなど）〈力〉のイメージ・スキーマ「温度応答」「刺激 応答材料」（支持など）

建築デザインにおける記号〈温度応答性高分子〉
有用有機化合物合成における記号16II. 〈容器性〉

ハエの遺伝子変異とその表現型研究
における記号〈超音波〉
容器の中の容器、容器と中身、容器の崩壊…

〈容器〉のイ
メージ・ス
キーマ（内・外、虚・実など）

建築デザインにおける記号

有用有機化合物合成における記号〈温度応答性高分子〉
容器と容器の崩壊…
17III.〈状態変化〉（「変遷」）〈超音波〉

CHANGE IS MOTION
メタファー

〈ハエ〉

矢印：移動、変化〈温度応答性高分子〉〈建築デザイン〉〈有機化合物合成〉18

IV. その他〈高分子〉〈建築デザイン〉〈超音波〉〈有機化合物合成〉「…立体が不明…」

・意識・無意識・構造の類似性と機能の類似性
・Primary Metaphors（STATES ARE LOCATIONS, SIMILARITY IS CLOSENESS,
LINEAR SCALES ARE PATHSなど）や Image Schemasの論理的含意（中身が詰まっている＝中身が動かない＝硬い）との関連

19

KYOTO AGORA 2022. GROUP 2

報告会2023. 11. 15

プロジェクトの概要
・認知言語学のエキスパートがそれぞれの分野の専門家から聞き取った専門性のある話題を分析する→言語学からみる化学、生物、建築学の共通性、普遍性、類似性のまとめ
・同時に大規模言語モデルも用いて、材料化学、応用生物学、デザイン建築学、言語学の言説の中にある、分野間の類似性を探索する→具体的には〈メタファー〉に着眼し、人工知能が現時点で検出するところの類似性から、ありえるかもしれない間分野的な取り組みの可能性を可視化する

大規模言語モデル〈GPTs〉
ChatGPTが2023年11月に発表したばかりの〈GPTs〉を試験的に使用予定
大規模言語モデルで汎用性を持った
GPT4Vをベースに、 GPTsでは特定のタスクに特化したカスタムバージョンのGPTを作成できる
自然言語による詳細なインストラクションを入力し、タスクを指示、作成したカスタムGPTは適宜呼び出すことや、共有や一般公開も可能

大規模言語モデル〈GPTs〉
メタファーによる文章の解釈は、複雑で抽象性の高いタスクだが、詳細かつ明確な指示のもとにカスタムのGPTsを作成し、実行可能性を検証する
的確な指示があれば、GPTs内部でコードを書いて実行することも可能であり、言語モデルとして文字を羅列するだけでなく、より定量的で正確なレスポンスも期待できる

https://chat.openai.com/gpts/editor

大規模言語モデル〈GPTs〉
またGPT4V は、インターネット接続・自然言語・コンピューター言語・音声・画像での入出力が可能なマルチモーダルAIであり、必要に応じてメディアを横断した作業が可能
人間が理解を整理するために使用するダイアグラム等も含めた解釈のトレーニン
グ可能性がある

Drawn by Dall-E 3

大規模言語モデル〈GPTs〉“ Metaphor We Live By” [George Lakoffand Mark Johnson(1980)]では、人間は直接的な経験から、より抽象的な概念(仕事、時間、感情等)を理解するためにメタファーを使用しており、日常の言語は隠喩に満ちていると指摘されている
特に創作活動においては自分の経験や知識を、新たなものごとを対象に投影することで生まれるため、メタファーが重要な役割を果たす

Drawn by Dall-E 3

大規模言語モデル〈GPTs〉
大規模言語モデルでは、言語同士の繋がりこそインプットされているものの経験に基づくメタファーを本質的に理解させることはできないが、メタファーという概念がどのようなものであるかをインストラクションとして詳細にインプットすることで、一定のルールベースでのメタファーを介した文章の解釈を試みる→ さらにメタファーによる分野間での類似性を解釈した先に、抽出された類似性を起点にした、ありえるかもしれない間分野的な取り組みの可能性をテキストと画像生成等により可視化する

Drawn by Dall-E 3