令和 4 年度

入学者選抜試験問題
国

100 点
50 分

語

実施日：令和３年１２月２日（木）※

下記の〈注意事項〉をよく読み，監督者の指示があるまで開かないこと。

〈注意事項〉― 開始前 ―
１．試験時間は 10：20 ～ 11：10 の 50 分であり，途中退室は認めない。
２．監督者の〈開始〉の指示があるまで，この問題冊子の中を開かない。
３．解答用紙には，解答欄のほかに，受験番号，氏名の記入欄があるので，下記を参照し記入・マークすること。
●受験番号欄 上段に受験番号を記入し，さらにその下のマーク欄にマーク
すること。
●氏名欄
氏名・フリガナを記入すること。
４．解答用紙に汚れがある場合には，挙手で監督者に知らせること。
― 開始後 ―
１．この問題冊子は 26 ページである。確認してページの落丁，乱丁，印刷不鮮明等がある場合は，挙手で監督者に知らせること。
２．解答は，すべて解答用紙の所定の欄へのマークによって行うこと。
40 と表示のある問いに対して 3 と解答する場合は，次の(例 )の
例えばように解答番号 40 の解答欄の 3 にマークする。
(例) 解答

解 答 欄

番号

1

2

3

4

5

40

1

2

3

4

5

３．マークはＨＢの鉛筆で行い，所定欄以外にはマークしたり，記入したりしないこと。
４．解答用紙は汚したり折り曲げたりしないように特に注意すること。
５．訂正は，消しゴムであとが残らないように完全に消し，かすが残らないようにすること。
６．質問等がある場合は，挙手で監督者に知らせること。ただし，問題に関する質問は受け付けない。

（問題は次のページから始まる）

― 1 ―

第１問
次の文章を読んで、後の問い（問１～９）に答えよ。

なんとなく仕事がはかどる日とそうでない日がある。嬉しいニュースを聞くと、なんだか仕事がはかどるような気がする。逆に、暗い気持ちになったり、気にかかることがあれば、仕事をする気になれないことも多い。もっとも、あまりに嬉しいことがあれば、仕事をする気にもならない。
けんか

私たちのやる気は、健康状態だけではなく、その日の気分にも影響を受ける。応援しているプロ野球チームが勝った次の日は、仕事の意欲が高まる一方で、朝、喧嘩をして家を出ると、仕事がなかなか思うように進まない。

もし、人々が幸福な気持ちになれば、仕事へのやる気が上がって、生産性が高まるなら、家庭でも職場でも明るくなるような工夫をすることで、生産性が高まるはずだ。生産性が高まれば、所得も増えて、幸福度が高まり、さらに生産性が高まるという好循環になる。

逆に、暗いニュースが続くと、人々の生産性が下がって、所得が低下し、幸福度が下がって、さらに生産性が低下するという悪循環に陥ってしまうことになる。

では、幸福感が高くなると生産性が高まるというのは、本当のことなのだろうか。最近の経済学の研究によれば、幸福度が高くなる
網掛け部分については、著作権上の理由により公開できません。
と、生産性が高まるうえに、忍耐強くなるそうだ。
けた

幸福度と生産性の関係について、イギリスのウォーリック大学のオズワルドらは興味深い実験を行っている。彼らは、七〇〇人以上）、そのうちの半分の学生については、足し算をさせる前に、一〇分間コメディのビデオを見せた。残りの半分のの学生に、一〇分間で五つの二桁の数字の足し算問題をできるだけ多く解いてもらって、一問正解につき二五セントの報酬を支払う課題をさせた。
（ ａ

学生については、ビデオを見せないで足し算をさせた。ビデオを見せたグループの幸福度は、ビデオを見せなかったグループよりも七段階で約一段階高かった。コメディによって、被験者たちの幸福度は上がったのだ。さて、幸福度が高まったグループの生産性はどうなっただろうか。コメディ・ビデオを見たグループは、足し算の正答数が、ビデオなしのグループよりも約一二パーセントも高かった。

この結果は、数学の能力、性別などの影響を取り除いてもほとんど変わらない。彼らは別の実験もしている。コメディ・ビデオのかわ

りに、チョコレートやフルーツを提供して実験参加者の幸福度を上げるというものだ。このような介入でも、幸福度が高まると生産性が高まるという同じ結果が得られている。さらに、最近、家族の死や病気といった悲しい経験をした被験者とそうでない被験者で足し― 2 ―算の正答数を比較すると、前者の方が、少ない正答数だったのだ。

一方、アメリカのサンタクララ大学のイフチャーらは、幸福度を高めるビデオをみたグループは、そうでないグループに比べて、金銭的報酬の受取りを、より低い利子率で将来に伸ばすことができることを実験によって明らかにしている。つまり、幸福になると忍耐強くなって、将来のために投資や貯蓄が可能になるということだ。
Ｘ」 だ 。 研究 結 果 を 信 じ て 、こうした研究は、まだまだ始まったばかりであり、今後多くの検証が必要だろう。それでも、人々が幸福になれば、生産性が高まり、将来のことを重視できるようになるのであれば、いいことばかりである。正に、「仕事の前に、幸福な気持ちになるように心がけることを実践して損はないように思う。

私たちは、自分の意思決定がその時の感情に影響されてしまうことをよく経験しているし、他人の感情も意思決定に影響することをよく知っている。上司の機嫌が悪い時に、何か頼み事をしてもうまくいかないので、なんとか機嫌がいい時を狙って頼み事をするというのは、上司の意思決定が感情によって異なることを私たちが知っているからだ。与えられた情報が同じで、常に合理的な意思決定をｂ）、人間は明らかにそうではな

人間がしているなら、本人の機嫌がいいかどうかは、関係ないはずだ。コンピューターの能力が高まって人工知能によって様々な意思決定が自動化されたなら、意思
（
網決
掛定
けに
部必
分要
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著で
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権れ
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由に
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公断
開を
です
きる
まは
せず
んだ
。。
い。
《１》

なかでも「怒り」の感情は、私たちの日常生活でトラブルを引き起こすもとになっている。何かに腹を立ててしまい、関係ない人に八つ当たりして、仕事や人間関係で失敗したという経験は誰にでもあるのではないだろうか。そもそも怒りっぽい人は、仕事で損をし）な判断に影響されやすくなる。また、リスクある状況ているのではないだろうか。感情的になると、私たちは冷静な時と異なる意思決定をしてしまうことが、行動経済学の研究で明らかにされてきている。《２》
怒りの感情によって、私たちの意思決定は、論理的な判断ではなく（ Ⅰ

での意思決定が変わったり、人との協力をしなくなったりする。怒りの感情があると、力を出すことはできるようになるが、メンタルな要素が重要な仕事の能力を落としてしまう。そういうことを、私たちは無意識に知っていて、いろんな場面で利用しているのだ。

感情が私たちの意思決定に与える影響についての多くの研究結果をまとめたアメリカ国立衛生研究所（ＮＩＨ）のフェラーらの論文に基づいて、怒りと意思決定の関係を紹介してみよう。怒ってしまうと、私たちは、不確実なことでもより確実に生じるように感じ、周囲のことを自分で統制できるように感じるという。未知の危険や恐ろしい危険をあまり感じなくなり、その結果、リスクのあるもの― 3 ―ｃ ）、リスクに対して回避的でも受け入れるようになるのだ。また、問題の責任が他人にあるように感じる傾向があるともいう。
《３ 》
対照的なのは、恐怖の感情であり、不確実性を大きく感じ、自分で統制している感覚が減少する。
（

Ⅱ ）視野をもつようになる。

な行動をとりやすくなる。一方で、直感的な意思決定よりも論理的意思決定を用いる傾向が強くなるという。
関連した感情として、悲しみを感じると、自分で統制できる感覚を減らすうえ、利益志向的になり（また、他人を信頼しなくなり他者との協力も減ってしまうという。

怒りの感情のために日常生活で失敗することは多いが、私たちがよい選択をする方向に機能する場合もある。たとえば、がんだと診断された患者が、どのような治療法をとるかという選択を迫られた場合を考えよう。手術をすれば、手術が失敗した場合に命を失うリ

スクはあるけれど、生存の可能性が高い。手術をしないで放射線療法だけだと放射線による死亡のリスクは小さいが、がんの完治の可能性が下がるので、がんそのものによる死亡率が高い。仮に、医学的には手術の方が望ましい場合、治療のリスクそのものを重視すれば、医学的には望ましくない治療法を選択するかもしれない。《４》し か し 、 が ん の 宣 告 を 受 けた 患 者 が 、 が ん に な った こ と 自 体 に 怒 り の 感 情 を も っ て い た と す れ ば 、 手 術 の リス ク を 小 さ め に み た り 、Ａ

がんを克服できるという統制可
的に
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望り
ま公
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治き
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法せ
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選。
択 で き る か も し れ な い 。 一 方 、 が ん を宣
網能
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部覚
分を
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はい
、た
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作に
権、
上医
の学
理由
告されて恐怖を感じている患者は、本来はリスクをとった方がいいのに、リスクは小さいがあまり効果のない治療法を選んでしまうかもしれない。恐怖を感じている患者は、論理的な意思決定をより重視するので、医師は論理的な説得をすることが有効になるという。

逆に、リスクのある治療法をとらない方が望ましい場合は、恐怖を感じている患者は医学的に望ましい選択をしやすいが、怒っている患者は望ましくない選択をする可能性が高くなるということになる。この場合は、患者に少し恐怖感を与えるようにした方が、医学的には望ましい選択がなされるのかもしれない。
うつ

株価が下がった時に、怒りやストレスを感じると、人々はより直感的な判断をしやすくなり、また目立った情報に反応しやすく、危険愛好的になりやすいことになる。一方、悲しみや欝の感情の場合は、システマティックでバイアスのない情報の取り扱いをして、より合理的な判断をし や すいとい う。

怒っている人は意思決定において、利得を重視する傾向が強くなるので、怒っている人を説得するには、その選択のベネフィットを強調する方が有効だという。逆に、恐怖を感じやすい人は、損失回避の傾向が強いので、損失局面を強調すれば損失をとらない方向に― 4 ―説得しやすいということになる。こうしたことを知っておくと、怒った顧客や上司に対して、より望ましい意思決定を誘導することもできるかもしれない。逆に、恐怖を感じている人へのアドバイスにも生かせるだろう。

二〇一四年のサッカーワールドカップ・ブラジル大会で、日本とコートジボワールの戦いは、前半に本田選手のゴールで一対〇とリードしていたが、六二分（後半一七分）に相手チームのドログバ選手が出てきた途端に連続して得点を入れられ、結局二対一で負けてしまった。体も大きいスーパースター選手だったドログバ選手に対して、日本の選手が恐怖心をもってしまい、極端にリスク回避的な戦い方に変わったことが敗因だったように、サッカーの素人の私から見ても思われた。これは、 Ｂ行動経済学的にも裏付けられた解釈だと言えるかもしれない。

スポーツでも選手が怒りを感じて乱闘にまでなることが時々ある。最も有名なのは、二〇〇六年のサッカーワールドカップ・ドイツ
こうちゃく

大会のイタリアとフランスの間で戦われた決勝戦だろう。フランス代表のジダンとイタリア代表のマテラッツィが、それぞれ一点のゴー ル を あ げ た 後 、 膠 着 状 態 が 続 い た 。 そ し て 、 延 長 後 半 五 分 に 、 マ テ ラ ッ ツ ィ が ジ ダ ン を 侮 辱 し た こ と が 原 因 で 、 ジ ダ ン が激 高 し マ

テラッツィの胸に頭突きをするという事件が起きた。ジダンはこのプレーのために退場になってしまった。結局、ＰＫ戦にもつれこん

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んＰ
。Ｋ戦に勝利し、優勝につながった。
だが、フランスにはＰＫが最もこのゲームで、マテラッツィはわざとジダンを怒らせたのではないかと言われている。相手を怒らせると、怒った相手はより力を発揮しそうにも思うかもしれない。しかし、カリフォルニア大学のニージーらによれば、メンタルな戦術が重要な競技では、怒りによって戦力が弱まってしまうということが、彼らの実験で明らかにされている。実際、握力が強い方が勝つというゲームでは、怒ったときの方がそうでないときよりも勝率が高くなるが、メンタルなゲームの場合は怒った方の成績が悪くなる。面白いのは、そういう関係を男性の被験者はもともと理解していて、メンタルなゲームでは対戦相手を怒らせるような手段をとり、力勝負の場合は相手を怒らせない戦術をとることが実験で明らかにされているのだ。

怒ってしまったときに私たちがとる行動で典型的なのは、協力行動をとらなくなることだ。この点は、いくつかの公共財ゲームと呼ばれる経済実験で確かめられている。典型的な公共財ゲームは、つぎのようなものだ。まず、四人の参加者全員に二〇トークンずつ渡ｄ）、一〇トークン寄付すると自分には四トークンだが、す。トークンは実験のあと現金に交換する。各参加者は、トークンを自分のためにもっておくか、公共財に寄付するかを決定する。公
共財に寄付すると、その金額の〇・四倍の金額が四人全員に返ってくる。
（

グループ全体だと一六トークンが返ってくるのだ。もし、全員が二〇トークン寄付すると三二トークンずつ返ってくる。しかし、自分― 5 ―だけが寄付をしないで、他の三人が二〇トークン寄付した場合でも二四トークンが得られる。したがって、自分の手元の二〇トークンと合わせると四四トークンになる。
ｅ） 他 人 が 貢 献 し な い 場 合 に は 、 自 分 も 貢 献 し な い こ と が 得 に なる 。 こ の 公 共 財 ゲ ー ム と い う 実 験

全員が協力すると一番利得が大きくなるが、自分が協力しなくても他人が貢献してくれた公共財から便益を受けられるので Ｃただ乗
りする誘因があるゲームだ。（

では、怒った被験者は、幸福な被験者よりも公共財に寄付しない傾向が強い。その結果、幸福な被験者よりも怒った被験者は低い利得しか得られないのだ。またこのゲームを、他人を罰することができる設定に変更すると、怒った被験者は、幸福な被験者よりも、人を

網っ
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部は
分協
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よ罰
り則
公を
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でえ
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まと
せい
んう
。意味でグループの協力行動を促進する。
厳しく罰するという。つまり、怒
動を
なる

Ⅲ

） で は ない 意 思 決 定 も し が ち で あ る 。 一 方 で 、特 に 職 場で は 、 同 僚 を怒 ら せ な い よ う に し な い と 、 協 力 が 得 ら れ ず 、 職 場 の 生 産 性 が 落 ち て し ま う 可 能 性 が あ る 。 部 下 を も っ た 人 はＤ

知っておくべきことだろう。《５》
怒ってしまうと協力が得られず、重要な場面では生産性が落ちてしまうし、（

力仕事やリスクをとるべき時には怒りの感情は有効になる。怒りという感情をうまく使っていきたいものだ。

（大竹文雄『競争社会の歩き方』より）― 6 ―問１ 本文中の（ ａ
ａ

、
（

）～（ ｅ
）

④

、
（

つまり

ｃ ）

⑤

ｄ

しかも

、
（

）

、
（

ｅ ）

）に入る語句として最も適切なものを、次の①～⑤の中から一つずつ選びなさい。ただし、

しかし

ｂ ）

③

5

無意識的

④

④

機能的

論理的

意志的

⑤

⑤

⑤

意識的

協力的

相対的

）

③

短期的

④

Ⅲ

直感 的

③

友好的

、
（

鳥瞰的

③

Ⅱ ）

）に入る語句として最も適切なものを、次の①～⑤の中からそれぞれ一つずつ選びなさい。

4

それぞれ一度しか使えない。
解答番号は（

ただし②① そのため

②

協調 的

、
（

）～（ Ⅲ

心理的
②

3
8

問２ 本文中の（ Ⅰ

①
普遍的
②

）

Ⅰ
①
合理的

Ⅰ

Ⅱ
①

解答番号は（

Ⅲ

― 7 ―

2
7

1
6

問３

次の一文は、本文の《１》～《５》のいずれかから抜き出したものである。文が入る箇所として最も適切なものを、次の①～⑤の中から一つ選びなさい。
解答番号 は

《１ 》

Ｘ

②

③

②

①

坊主丸儲け

待てば海路の日和あり

楽あれば苦あり

良薬 は口に苦し

③

《３ 》

④

《４》

⑤

《 ５》

に入るものとして最も適当なものを、次の①～⑤の中から一つ選びなさい。

《２》

なかでも、怒りという感情については、意思決定に大きな影響を与えることが知られている。
①

問４ 空欄

④
笑う門には福来る

解答番号 は

⑤

― 8 ―

9
10

問５

傍線部Ａ「一方、がんを宣告されて恐怖を感じている患者は、本来はリスクをとった方がいいのに、リスクは小さいがあまり効果のない治療法を選んでしまうかもしれない」とあるが、その理由として、最も適切なものを、次の①～⑤の中から一つ選びなさい。
解答番号 は① 恐怖を感じている患者は、合理的な判断能力を失い、死亡のリスクそのものを重視してしまい、手術しないで放射線治療をすることのリスクを適切に評価できなくなるから。

② 恐怖を感じている患者は、怒りの感情を失うことになってしまい、その結果手術に失敗した場合に命を失うというリスクを負うことにも恐怖心を感じることになるから。

③ 恐怖を感じている患者は、がんを克服できるという統制的な感覚を持つことがまったくできなくなり、その結果自分のおかれている状況を前向きに解決できなくなるから。

④ 恐怖を感じている患者は、リスク回避的な選択をするようになるので治療のリスクそのものを重視することになり、その結果医学的には望ましくない選択をすることになるから。

⑤ 恐怖を感じている患者は不確実性を大きく感じるようになり、その結果直感的な意思決定によって医学的には望ましくない治療法を選択することになるから。

― 9 ―

11

問６

傍線部Ｂ「行動経済学的にも裏付けられた解釈」とあるが、これは具体的にどのようなことを指しているのか、最も適切なもの を 、 次 の ① ～ ⑤ の 中 か ら 一 つ 選 びな さ い 。

前半でリードしていたものの、後半でそのリードを守ることに気持ちが執着してしまい、その結果、後半に登場した有名選

解答番号 は①
手の連続得点を許してしまったという解釈。

② 有名選手の登場に恐怖の感情を持つことで不確実性を大きく感じ、自分で統制しているという感覚が減少した結果、リスクに対して回避的な行動をとったことが敗因だという解釈。

③ 怒っている人は意思決定において利益を重視する傾向が強くなるので、点を失うという損失局面を重視しすぎた結果、リス
ク回避的な行動になってしまったという解釈。

④ 日本チームの選手たちが行動経済学の成果を知らなかった結果、自分の恐怖心を適切にコントロールすることが出来なくなってしまったことが敗因となったという解釈。

⑤ 恐怖を感じると、目立った情報に反応しやすくなり、危険愛好的になるので、体の大きいスーパースター選手の登場に対して、十分な対策が出来なくなったという解釈。

― 10 ―

12

傍線部Ｃ「ただ乗り」とあるが、これを具体的に説明したものとして最も適切なものを、次の①～⑤の中から一つ選びなさい。

②①

参加者全員がそれぞれ二〇トークンを公共財に寄付すると、三二トークンずつ返ってくるということ。

公共財ゲームでは四人の参加者全員に二〇トークンずつ渡し、トークンは実験のあと現金に交換するということ。

自分だけが寄付をしないで、他の三人が二〇トークン寄付した場合には二四トークンが得られるということ。

問７③

公共財に寄付すると、結果としてその金額の〇・四倍の金額が参加した四人全員に返ってくるということ。

解答番号 は④

自分だけが一〇トークンを公共財に寄付した場合は、自分だけが四トークンを得ることができるということ。

傍 線 部 Ｄ 「 特 に 職 場 で は 、 同 僚 を 怒 ら せ な い よ う に し な い と 、 協 力 が 得 ら れず 、 職 場 の 生 産 性 が 落ち て し ま う 可 能 性 が あ る 」⑤

問８とあるが、その理由として最も適切なものを、次の①～⑤の中から一つ選びなさい。
解答番号 は① 怒った人は幸福な人よりも人を厳しく罰するという公共財ゲームの実験結果から考えて、職場のような同僚との協調的関係が重視される場面では罰則を与えることは職場の雰囲気を壊すから。

② 怒った被験者は幸福な被験者よりも公共財に貢献しないという傾向が強いという公共財ゲームの実験結果から見て、職場の職場の同僚同士のような関係では、怒らせることによって協調行動をとらなくなる人が現れることが、職場の生産性という罰せられるよりは何も 貢献しない方がいい と 考える人 が現れるから。

全員が協力すると一番利得が大きくなるが、怒った同僚がいる場合、その同僚が人を厳しく罰する結果、わざわざ協力して

職場では勤労意欲の減少から生産性が落ちてしまうから。

幸福な被験者よりも怒った被験者は低い利得しか得られないという公共財ゲームの実験結果から、怒った同僚たちばかりの怒った同僚は会社に対して敵対的に行動をとるようになると考えられるから。
③④⑤

全体的利益を損なう可能性があるから。

― 11 ―

1314

問９ 本文の内容と合致するものを、次の①～⑤の中から一つ選びなさい。

幸 福 な 気 持 ち に な る と 生 産 性 は 高 ま り 、 所 得 も 増 え て 幸 福 度 も 高 ま り さ ら に 生 産 性 が 高 ま る と い う 好 循環 が 生 ま れ る の で 、

解答番号 は①

こうした好循環を生み出すための研究が現在経済学の分野では盛んである。

② イギリスの大学の研究者は、七〇〇人の学生を対象にしたコメディ・ビデオを用いた実験によって、幸福になると忍耐強くなって、将来のための投資や貯蓄をするようになることを確かめた。

メンタルな戦術が重要な競技と力勝負が重要な競技ではその戦略に違いがあるが、そうした戦略の違いを選手がもともと理とを確実だと考えてしまう結果、問題の責任を他人に負わせるようなる。

アメリカ国立衛生研究所の研究者の研究によれば、怒りと意思決定の間には密接な関係があり、怒ってしまうと不確実なこまうことや、他人の感 情も意思 決定に影響することは周 知 の事実である。

③ 同じ情報に対して常に同じ判断をする人工知能とは異なり、人間の場合、自分の意思決定がそのときの感情に影響されてし④⑤

解しているのかどうかは疑問である。

― 12 ―

15

（問題は次のページに続く）― 13 ―

第２問
次の文章を読んで、後の問い（問１～９）に答えよ。

東京大学の松尾豊准教授は、ディープラーニングの出現によって「特徴表現獲得の壁」というＡＩの研究開発における大きな壁が乗り越えられたと言っています。ＡＩが自ら特徴を見出すことができるようになったということです。ここから一気に人間並みに知性を働かすことのできるＡＩが実現するのでしょうか？

この点に関するＡＩ研究者の意見を集約すると、今後のＡＩ技術発展の道のりには「言語の壁」が立ちはだかっていると言えそうです。ただし、この壁を大きく見積もるか小さく見積もるかは、ＡＩ研究者によって異なっています。

言語は人間に特有の高度な道具であって、 ＡＡＩが言語を使いこなすには幾つかの困難が伴います。ＡＩが意味も分からずに、小説や論文を書くことは今でもあり得ます。

学生がレポートを書くにあたって、内容を理解することなく、ウィキペディアなどに載っている文章を自分なりの言葉に言い換えただけで済ませてしまうことがありますが、それと同様のことは今のＡＩでも難しくありません。

アメリカでは既にＡＩのスポーツライターが活躍しています。
「ワードスミス」というソフトウェアは、データを読み込ませると、 ど
網ど
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分文
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著作
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理由
こ の チ ー ム が何 対 何 で 勝 っ た な
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生は
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がで
まに
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。り公開できません。

しかしながら、 ワードスミスは自らがつむいでいる言葉の意味を理解しているわけではありません。データを型どおりの文に変換しているだけのことです。ＡＩが言葉の意味を理解せずに、（ア）ドクソウ的な小説や論文を作ることは難しいでしょう。

二〇一六年三月に、ＡＩの書いた小説が「星新一賞」という文学賞の一次審査を突破したというニュースが世を沸かしました。しかし、この小説は、製作に人間が関与している上に、それほどオリジナリティがある文体を成しているわけではなさそうです。

ＡＩが視覚情報から猫の顔などのパターンを自ら獲得できたことは大きな一歩です。しかし、人間は視覚情報や聴覚情報などのセンスデータとは直接結びついていない「自由」「権利」「所有」「市場」といった抽象概念を使いこなすこともできます。

「猫」や「ご飯」などが幼児でも使っている「低次の概念」であるとするならば、「自由」や「権利」はもう少し大人にならないと使いこなせない「高次の概念」であると言えます。「低次の概念」の理解を積み上げていくことで「高次の概念」の理解に到達できるかどうか？

― 14 ―

「自由」とは「自分の意のままに振る舞うことができること」（大辞泉）であるというように辞書的な意味をＡＩに覚えこませることはそれほど難しくありません。しかし、そのような古典的なＡＩのアプローチでは「自由」という言葉の意味をＡＩが獲得したことにはならないし、それゆえにこの言葉を自在に使いこなせるようにはなりません。あくまでも、イメージから獲得した低次の概念を積み上げる形 で 高次の概念を扱えるようにすべきです。

イメージといっても視覚だけでなく、聴覚や触覚などの多様な情報がＡＩにインプットされる必要があります。のみならず、ＡＩが身体を持ちロボットとして実空間に対して働きかけなければ、高次な概念の獲得は難しいかもしれません。
ただひろ

例えばロボットは、身体を （イ）コウソクされるような「不自由」の経験を通じてこそ、「自由」の概念を獲得できるようになるとも考えられます。ＡＩ・ロボット研究者の立命館大学・谷口忠大准教授は、ロボットが感覚器や運動器によって得られる経験から概念を獲得するようなＡＩのアプローチを「記号創発ロボティクス」と呼んでいます。

このアプローチによって、ＡＩが高次の概念を獲得することができるようになるかもしれません。そうなって初めて、ＡＩは意味を

ちゃんと理解した上で自動翻訳や自動通訳を行うことができるようになると考えられます。
網掛け部分については、著作権上の理由により公開できません。
先進的なＡＩ研究者が言語の壁を乗り越えた先に夢見ているのは「汎用人工知能」（汎用ＡＩ）の実現です。
「汎用ＡＩ」は、人間にＸで す。

可能な知的な振る舞いを一通りこなすことのできるＡＩです。もう少し正確にいうと、それは必ずしも人間と同じように振舞う必要はありませ ん。汎用ＡＩ は、今、世の中に存在するＡＩは全て「特化型人工知能」（特化型ＡＩ）です。 Siriは音声で iPhoneなどを操作する目的に特化したＡＩ
で、一九九七年にチェスのチャンピオンを打ち破ったプログラム「ディープ・ブルー」はチェスに特化したＡＩです。

人間は言わば「汎用知能」を持っています。人間は、チェスも指せるし、読書もできるし、他人と会話することもできます。汎用Ａ

Ｉ は 、 汎 用 知 能 た る 人 間 の 頭 脳 と 同 じよ う に 、 様 々 な 状 況 に 応 じ て 考 え る こ と ので き る ソ フ ト ウ ェ ア で す 。 チェ ス や 将 棋 も で き る し 、本の内容や人の会話の理解もできるような頭脳です。汎用ＡＩこそが人工知能と呼ぶに値するものであり、特化型ＡＩは人工知能と呼ぶに値しないと考える 研究者もいます。

いずれにしても、ここに来て汎用ＡＩの開発が実現できるのではないかといった （ウ）キウンが生まれてきています。その理由として

は、ディープラーニングの出現の他に、コンビュータの処理速度が十分高くなったことや、脳科学が発達してきたことなどが挙げられ― 15 ―

ます。

二〇一五年頃から汎用ＡＩの世界的な開発競争が始まっています。世界的に有名なのは、シリコンバレーの起業家ジェフ・ホーキンス率いる「 Numenta」（ヌメンタ）社やグーグル配下のディープマインド社です。
１
ディープマインド社にとって汎用ＡＩの実現こそがゴールであって、 ＊Ｄ
ＱＮやアルファ碁はそこへと至る長い道のりの通過点にしか過ぎないようです。

良く使われるたとえで、空を飛ぶ機械を作るのに必ずしも鳥を （エ）マネる必要はありません。ただ今のところは、人間の脳をまねることが一番の早道であると考えられています。そのようにして実現するＡＩを「脳型ＡＩ」と言います。

脳型ＡＩを開発する方式はプロジェクトによって様々ですが、ここでは単純化して「全脳エミュレーション」と「全脳アーキテクチ
ャ」の二つに分けて考えようと思います。

「全脳アーキテクチャ」は、新皮質、基底核、海馬などの脳の各部位毎の機能をプログラム（モジュール）として再現し、後で結合する方法をとります。「全脳エミュレーション」は脳の神経系のネットワーク構造の全てを（あるいは脳を分子レベルで全て）スキャ
網掛け部分については、著作権上の理由により公開できません。
ンするなどしてコンピュータ上で再現します。

脳の機能ごとに人がプログラムを作るか、脳を丸ごとコピーしてしまうかという点が重要な違いです。

マインド・アップローディングの実現手段に、全脳エミュレーションがあります。カーツワイルはナノボットを使って脳をスキャ＊２ンすることを提唱していますが、それも全脳エミュレーションの一種です。

ヨーロッパの「ヒューマン・ブレイン・プロジェクト」とアメリカの「ブレイン・イニシアチブ」といった巨大プロジェクトは、それぞれの方法で脳の全容を解明し、アルツハイマー病や、統合失調症などの精神的な病の原因を、それぞれ突き止めようとしています。

こ れ ら の プ ロ ジ ェ ク ト を 足 が か り に す れ ば 全 脳 エ ミ ュ レー シ ョ ン 方 式 で 汎 用 Ａ Ｉ を 構 築 で き る の で は な い か と い う 期 待 が 持 た れ ています。といっても、この方式での汎用ＡＩは簡単には実現しないでしょう。

人間の脳ではなく「Ｃ・エレガンス」という線虫の神経系についてならば、全脳エミュレーションは既に実現しています。（オ）ユウガ

な名前の付けられたこの生き物に備わる三〇二個のニューロンと六三九三個のシナプスの全ては完全に明らかにされているわけです。

神経系の全ての配線を表した図面のことを「コネクトーム」（神経回路地図）と言います。Ｃ・エレガンスは人類がコネクトームを― 16 ―

手に入れることのできた最初で、今のところ唯一の生き物です。

人間の脳に含まれる一〇〇〇億のニューロンと一〇〇兆のシナプスの完全な図面「ヒト・コネクトーム」を手に入れるまでにはかなりの時間が掛かりそうです。人間の遺伝子情報「ヒト・ゲノム」は二〇〇三年に解読が終了しましたが、「ヒト・ゲノム」の脳神経系
ヴァージョンとも言える「ヒト・コネクトーム」の解読はまだ始まったばかりです。

Ｃ・エレガンスのコネクトームに比べたら「ヒト・コネクトーム」は文字通り桁が違い過ぎます。遅くとも二〇三〇年代後半には、

マインド・アップローディングが可能になるとカーツワイルは予想していますが、ヒト・コネクトームの獲得が困難なので、哲学的な問題を抜きにしてもそれは難しいでしょう。

プリンストン大学教授でコネクトームの第一人者であるセバスチャン・スンは、ヒト・コネクトームを人類が手に入れるのは今世紀末だと予想しています。 Ｂ全脳エミュレーションは、少なくとも今世紀前半に有望なアプローチとは言えないでしょう。

全脳アーキテクチャは、全脳エミュレーションとは違って、「ヒト・コネクトーム」を手に入れることよりも、脳の機能を再現することに重きが置かれています。海馬や基底核、新皮質などの脳の各部位毎の機能をプログラムとして再現し、結合する方法をとります。
網掛け部分については、著作権上の理由により公開できません。
日本では二〇一三年に、その名も「全脳アーキテクチャ」というプロジェクトが、こうした方法で脳型ＡＩを作り出すことを目的にして始動しました。

このプロジェクトは、どの企業、大学、政府機関にも属していません。数ヶ月に一度ほど催される会合では、研究者、ビジネスマン、学生など様々な属性の人々が二〇〇人程集まっており、私も時々この会合に出席しています。二〇一五年八月には「全脳アーキテクチャ・イニシアティブ」というＮＰＯ法人として組織化されました。

全脳アーキテクチャのアプローチはおよそ日本独自のものでした。しかしながら、二〇一五年にチェコで同様のアプローチのプロジ

ェクト「 Good AI」が始動しています。チェコが「ロボット」という言葉を生んだ国であることを想い起こすと、あなどれない競争相手になりそうな気もします。

ディープマインド社もまた全脳アーキテクチャに近いアプローチをとっているようです。ジェフ・ホーキンスのヌメンタ社は、全脳ではなく、理性や知性をつかさどる大脳新皮質の部分だけを汎用ＡＩとして実現しようとしています。

ともあれ、全脳アーキテクチャは、汎用ＡＩを目指す試みとして、全脳エミュレーションよりも有力だと思われます。なぜなら、― 17 ―

こういち

一〇〇〇億のニューロンや一〇〇兆のシナプスを丸ごと再現する途方もない企てよりも、 Ｃ脳の各部位毎の機能をプログラムで再現して、結合するやり方の方が手取り早く現実的だからです。

「全脳アーキテクチャ・イニシアティブ」の副代表である理化学研究所の高橋恒一氏は、全脳アーキテクチャのアプローチを可能にする条件を、である

は組み合わせると機能、知性が創発する

Ｙ

・脳はモジュールに分けられる（分解可能性）
Ｙ・各 モ ジ ュ ー ル は・それらという三つの仮説にまとめています。

機 械 学 習 と は 、 確 率 統 計 や ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク な ど に 基 づ く Ａ Ｉ が 、 幾つ か の デ ー タ を 読 み 込 む こ と で 、 規 則 性 を 抽 出 し た り 、

物体を認識したりできるように
網な
掛る
けこ
部と
分を
に意
つ味
いし
てま
はす
、。
著作権上の理由により公開できません。
脳の中の海馬や新皮質、基底核などの各部位が独立的に機能しているならば、脳はモジュールに分けられることになります。
ａ しかし、例えば海馬に相当するプログラムなんかを本当に作れるのでしょうか？

海馬などの脳の各部位が「機械学習器」として考えられるならば、機械学習の技術を応用することによってモジュール毎のプロ

以上のことがクリアできるならば、全脳アーキテクチャの方式で順調に汎用ＡＩの研究開発を進めていけることになります。

ｂｃ

さらに、人間の脳がそれらの機械学習器を組み合わることで様々な知性を働かせているのであれば、プログラムの方も組み合わグラムを開発することができます。
ｄ

せることで、人間のような知性を発揮できると考えられます。

ｅ そうであれば、例えば海馬に相当するプログラム、基底核に相当するプログラムなどのそれぞれを同時並行的に開発することができます。

― 18 ―

このアプローチは、全脳エミュレーションのような力わざとはかなり異なっています。特にカーツワイルがいうような方法で、全脳

エミュレーションを実施する場合、 Ｄ脳の各部位のメカニズムを解明する必要はそれほどなく、脳の中身をくまなくナノボットでスキャンして、その神経系のネットワーク構造をデータ化できれば構わないわけです。

*

１

ＤＱＮ……ディープマインド社が開発した人工知能

網掛け部分については、著作権上の理由により公開できません。

それに対し、全脳アーキテクチャでは脳科学や神経科学の知見から学びつつ、各部位の機能を丁寧に機械学習プログラムとして実装していく必要があります。
《注》*

マインド・アップローディング……人間の意識をそのままコンピューターにアップロードすること２（井上智洋『人工知能と経済の未来』より）― 19 ―

、（イ）

①

、（ウ）

、（エ）

新しいチャクソウだ。

② ソウキ退職を促す。
③ ソウゴ扶助の精神が大切だ。
④ シン ソ ウ開店した 。

ジコウの挨拶をする。

事態はコウチョクしている。

大臣をコウテツする。

⑤ ソウサク意欲が湧く。

①②③④ 彼のコウキンは解かれた。

19

、
（オ）

20

問１ カタカナで書かれた（ア）～（オ）の傍線部の漢字と同じ漢字を含むものを、次の①～⑤のうちからそれぞれ一つずつ選びな

ドクソウ

18

さい。

（ア）

コウソク

17
⑤ カッコウの餌食となる。

― 20 ―

解答番号は（ア）

（イ）

16

（ウ）

（エ）

（オ）

キウン

マネ

ユウガ

キドウを修正する。

① ショウキをつかむ。
②⑤④

左にマがる。

他人にキガイを加 える。

アンキが苦手だ。

③ ついにキボウが叶った。

①② 勢いがマす。
③ マジメに働く。

どう にかマに合 う 。

④ マサツに弱い。
⑤③②

ど れ も ユウ レ ツ つ け が た い 。

ユウシュウの美を飾る。

劇団にカンユウされた。

① 彼は私のシンユウだ。

④⑤ 彼の態度はユウカンだ。

― 21 ―

問２

傍線部Ａ「ＡＩが言語を使いこなすには幾つかの困難が伴います」とあるが、この「困難」として適切なものを、次の①～⑤の中から一つ選びなさい。

③

②

①

Ａ Ｉ が イ メ ー ジ か ら 獲 得 し た 低 次 の 概 念 の積 み 重 ね で 高 次 の 概 念 に い た る こ と 。

ＡＩが視覚情報などのセンスデータから猫の顔などのパターンを獲得すること。

ＡＩが辞書的な意味を理解することで高次の概念の自在な使用にいたること。

ＡＩがデータを読み込むことで文学賞の一次審査を突破できるレベルの小説を書くこと。

解 答 番 号は④

人間以上のパフォーマンスを実現できるＡＩに入るものとして最も適当なものを、次の①～⑤の中から一つ選びなさい。

ＡＩが自動翻訳や自動通訳において、抽象的な言葉を適切に使用できるようになること。

Ｘ

⑤

空欄

①

人間ができないこともできるようになるＡＩ

問３②

特定の課題や目的に対応できるようなＡＩ

解 答 番 号は③

④ あらゆる課題・目的に対応できるようなＡＩ⑤ 言語の壁を乗り越えて、概念を自在に使用できるＡＩ― 22 ―

2122

問４

傍線部Ｂ「全脳エミュレーションは、少なくとも今世紀前半に有望なアプローチとは言えないでしょう」とあるが、その理由として最も適切なものを、次の①～⑤の中から一つ選びなさい。

全脳エミュレーションは、脳の神経系のネットワーク構造の全てをスキャンしてコンピュータ上で再現するというものであの神経系は桁違いに複雑であるから。

ヒト・コネクトームの解読はまだ始まったばかりであり、現在手に入っている線虫の神経系のコネクトームに比べて、人間

解 答 番 号は①②

全脳エミュレーションによるマインド
・ アップローディング実現の提唱者である研究者ですら、二〇三〇年代後半までマイした線虫と人間の神経系では質的に大きな違いがあるから。

Ｃ・エレガンスという線虫は人類がコネクトームを手に入れることのできた最初で、今のところ唯一の生き物であり、こうるが、神経系の全ての配線を表した図面であるコネクトームを手に入れる技術はないから。
③④

全脳エミュレーションによるマインド・アップローディングという方法で得られたヒト・コネクトームが本当に人間の精神

ンド・アップローディングは可能にならないと予測しているから。
⑤の機能を果たしうるのかという哲学的問題が解決されてないから。

― 23 ―

23

問５ 空欄

Ｙ

③

②

①

機械学習器

コネクトームアーキテクチャニューラルネットワーク

解答番号は

④

に入るものとして最も適当なものを、次の①～⑤の中から一つ選びなさい。

傍線部Ｃ「脳の各部位毎の機能をプログラムで再現して、結合するやり方の方が手取り早く現実的だからです」とあるが、そ⑤ プロ グラム

問６の理由として最も適切なものを、次の①～⑤の中から一つ選びなさい。

④

③

②

①

複数の研究機関が分担して脳の各部位の機能を研究し、そのあとでそれぞれの研究結果を総合することが可能になるから。

脳の中身をくまなくナノボットでスキャンして、その神経系のネットワーク構造をデータ化すればすむから。

人間の脳が各部位の組合せによって知性を働かせているという実験結果に合致したアプローチになっているから。

全脳エミュレーションのような力わざのアプローチとは異なり、各部位ごとにプログラムを開発することができるから。

脳の各部位のメカニズムはすでに解明済みであり、そうした機能を機械学習プログラムとして実装していけばすむから。

解 答 番 号は⑤

― 24 ―

24
25

本文

②

①
ｃ―ｅ―ａ―ｂ―ｄ

ｃ―ｂ―ｅ―ｄ―ａｃ―ａ―ｅ―ｂ―ｄの中のａ～ｅの文を意味の通るように並べたものとして、最も適切なものを、次の①～⑤の中から一つ選び③
ｅ―ａ―ｂ―ｄ―ｃ

問７
なさい。

④
ｅ―ｄ―ｃ―ｂ―ａ

解答番号 は⑤

傍線部Ｄ「脳の各部位のメカニズム」の言い換えとして最も適当なものを、次の①～⑤の中から一つ選びなさい。

①
コネクトームアーキテクチャ問８②エミュレーション

解答番号 は③④ シナプス⑤ モジュール― 25 ―

2627

問９ 本文の主旨と合致するものを、次の①～⑤の中から一つ選びなさい。

アメリカではＡＩのスポーツライターが活躍するなど、ＡＩに文章を作成させることはそれほど難しいことではないものの、もない数のニューロンやシナプスからなる脳を丸ごとコピーしようという全脳エミュレーションよりも有力な企てである。

脳の各部位ごとの機能をプログラムで再現して結合するという全脳アーキテクチャは、汎用ＡＩを目指す試みとして、途方

解答番号 は①②

人間なら誰でも「不自由」という経験をすることで自由の概念を獲得し、それによって高次の概念を使うことができるようそれはただデータを型どおりに文に変換しているだけであり、人間のように文の意味を理解しているわけではない。
③になっているので、ＡＩも人間と同じような形で自由の概念を獲得するためには、「不自由」という経験をする必要がある。

アルツハイマー病や統合失調症などの精神的な病の原因を突き止めることできると期待されているので、ナノボットで脳を④ ディープ・ブルーや Siriなどによって現在実現されている特化型人工知能は特定の目的に特化したＡＩであり、それゆえにこうしたＡＩは人間のような汎用知能を実現しているとはそもそもいえないものである。
⑤

スキャンするという全脳エミュレーションによって汎用ＡＩを構築することを目標とすべきである。

― 26 ―

28

（白紙ページ）（白紙ページ）（白紙ページ）