世界は曖昧さに満ちている
松田裕幸@わかみず会 2022-04-13[ttoc]

話者自己紹介プログラミング言語設計論、プログラミング言語の形式仕様
知識表現言語設計（人間の知識を機械に教えるための表現言語の設計）
情報科学教育文部科学大臣賞科学教育賞

創造的プログラミング in Mathematia（関数にもとづく部品化プログラミング）
自然言語処理曖昧さを排除する世界から、曖昧さを許容する、さらには曖昧さを積極的に評価する世界に流れてきた感じ。特に言葉による曖昧さの表現を前提として、言葉による表現「 言語化」することで解消される曖昧さ、積極的に評価される曖昧さに関心あり。

「曖昧さを積極的に評価する一般向けの本」を執筆中。題名募集中！

講演概要：「曖昧さの科学」（仮題）「曖昧」という言葉ほど曖昧なものはありません。ここでは主として自然言語処理を念頭に「曖昧さ」について考えてみます。その場合、「曖昧」はuncertainでもvagueでもなく、未定義あるいは複数定義を指し、外部から何らかの情報が与えられば、「意味」が確定するという括りで、「曖昧」を定義します。なお、意味が確定する状況は、外部環境によって一意に決まる場合もあれば、何らかの推論を行い確率的に確定する場合も含みます。課題は確定されるべき意味を「どう定義する」かです。予め用意するというのが一番安易なアプローチですが、できうれば言葉の使用環境を通じ、インクリメンタルに意味空間を拡大する方向を模索しています。なお、当研究において、「曖昧さ」という概念はネガティブなものでなく、むしろ自然言語処理システムを含む多くのシステムを「対環境適応可能化 adaptable」させるための重要なヒントとなるものと考えています。

丸の内100人論文：「曖昧さの効用」2022.3.22〈問〉人間が日々行っている判断思考は数理科学で解明できるか。たぶん何か足りない。その足りなさを「曖昧」という概念が補完してくれるのではないか。そうした期待とさらなる問が研究の根っこにはずっとありました。た
とえば観測事実と解釈をベースとする数理的思考においても、観測事実に曖昧さが存在し、解釈にも経験と文脈に依存する多重性とバイアスという曖昧さが存在します。研究では、曖昧さを敢えて否定せず、むしろ積極的に曖昧さを解釈マージンとして捉え、判断思考の深さと広さに適用できるモデル を模索しています。世界は多様であるといわれながら、行動判断においては、曖昧さを排除した一点に圧縮（要約）された世界しか存在しないかのようにみえます。いずれ解消される曖昧さだと仮定した上で、その存在価値を具体的に活かすにはどうするか、核心的な問になっています。
［他の参加者からのコメント］あいまさと楽観／悲観をどうみるか？を個人と企業でよしあしを議論してみたい。← 具体的な実施イメージは？
そもそもなぜ曖昧さができたか。← 曖昧さはコミュニケーション（インタラクション）を通して発生する解釈過程が必然的に生み出すものだと考える。

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〈何をしてきたか〉自然言語処理を研究する中で、いかに曖昧さを排除するかに傾注してきて、その成果と限界の先に、曖昧さを積極的に活かすことはできないか、というテーマにたどりつきました。
曖昧さと臨機応変、柔軟さは繋がりがるのかと感じた。← 可塑性という発想。
他人の曖昧さを認識してコミュニケーションするためにどうするか。← 曖昧さが含む多様性を一点に要約しない宙ぶらりん状態を楽しむ。
あいまい、は大好きです。あいまいの効用をパターン分析して欲しい。← パターン。
〈これから〉行動経済学が教えるところでは、人間の意思決定には様々な感情バイアスが入るといいます。意思決定が完了するまでの状態を「曖昧」と捉え、曖昧状態を積極的に利用することで、意思決定がなされる過程を解明したいと考えています。
あいまいさが人とAIの違いだろうか。あいまいなAIは実現するだろうか。← 知識を理解できる機械を作るに「あいまいさの理解」が不可欠。
デジタル化であいまいさに耐えがたくなっている今、大事な研究。興味あり。
あいまいさは創造性の源泉となる？← あいまさが持つ多様性が創造性の源泉となる。
カーネマン『ファスト＆スロー』（行動経済学）← システム１（直観の世界）とシステム２（論理的思考の世界）の間。
［会場からのリアクション］曖昧さの研究が進むことでコミュニケーションの秘密？が解明されるか。

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話の前提［仮定］すべての生き物は、対象を認識し、行動につなげる。ヒトは進化の過程でコトバを介在させる能力を獲得した。人は認識の表現に言葉を用い、認識した対象を解釈するのに言葉を使い、行動を誘引する感情を表すのに言葉を使い、判断から行動にいたる推論過程に言葉を使う。なお、人の判断には推論能力に加え、言葉だけでは表現しきれない部分も含み感情が大きく寄与しているというのが最近の知見にある。
人間の認知能力には限界がある。認識能力の限界、解釈能力の限界、推論能力の限界、感情対処の限界。こうした能力の限界を人は曖昧状態を言葉で表現することで克服している。言葉は有限である。その結果として曖昧な状態さえも複数の対象（解）の集合として１つの言葉で表さずを得なくなり、逆に言葉によって、認識の多様性を、解釈の多様性を、推論の多様性を、感情の多様性をも表現することを可能にした。これは省エネを基本原理とする進化の賜物かもしれない。
言葉を交わすことで、コミュニケーションという場（媒介物=メディア）が生まれ、言葉が運ぶ 情報が意識され、言語に内在する運用規則が新しい言葉（概念）を創出し、言葉本来が持つ意味connotationにも運用過程を通じ新しい意味が追加される。一方、曖昧は、認識および解釈において様々なズレやバイアスを生む。ズレの解消、バイアスが生じることで引き起こされる試行錯誤活動を通し、言葉が曖昧を媒介に創造ツールとして果たす役割について考えてみたい。また、『ソラリス』スタニスタム・レム著に登場する人間の意識（記憶）を実体化する知的生命体の話を通じ、 機械が曖昧を実現できるかというテーマを考える。

曖昧の語源
川端康成のノーベル文学賞講演『美しい日本の私』を大江健三郎は「きわめて美しく、またきわめてあいまいなもの」と表現する。一方、大江健三郎は自身のノーベル文学賞講演のタイトルを『あいまいな日本の私』とした。〈平成22年改訂
常用漢字表準拠により「曖」と「昧」が常用漢字に認定される以前は曖昧は「あいまい」と表記された。〉
えんじん「曖昧」は「曖昧模糊」を代表として漢語に起源を持つ。陶淵明の詩に「曖曖たり遠人えんじん 遠人の村」（『園田の居だはいに帰る』）とあり、杜甫の詩に「駝背だはい駝背錦模糊たり」とある。

曖昧さの定義曖昧さ、とは曖昧な状態を表す。
日本語にも曖昧を表現する言葉はいくつもあるが、定義を鮮明にするため、あえて英単語で代替することを考える。たとえば上記「きわめて美しく、またきわめてあいまいなもの」の「あいまいな」はvagueに英訳され、「あいまいな日本の私」の「あいまいな」はambigouisに英訳されている。
物理学者米沢富美子は著書『〈あいまいさ〉を科学する』で曖昧を表現する英単語を複数列挙している。ただし、ここではいくつか省き、いくつか独自に追加している。
vague （姿・形・輪郭など）ぼんやりした、（言葉・表現・考え・行動などが）漠然とした。
uncertain はっきりしない、疑わしい、ぼんやりした。
indefinite 不明瞭な、不確かな、漠然とした。
obscure 不明瞭な、不鮮明な、ぼやけた。
hazy かすんだ、もやのかかった。
ambigious 両義的な、多義的な、不確かな、不明瞭。
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fuzzy （輪郭・思考・音などが）ぼやけた、あいまいな
ambivalent 多価値的
equivocal （語句・陳述などが）両義にとれる、（結果・態度・状況などが）はっきりしない（ambigiousと違ってあいまいにしようとする意図を含む）名詞 equivocationpは、多義性による虚偽、（事実を隠すため）あいまいなことをいう
polysemous 多義的
heterogeneous 異種の、異質の、不均一な、混成の。

曖昧の役割
未定義を含み曖昧が持つ多義性は、表現・解釈の自由度を上げる［たとえば、詩］。
曖昧さを含む言葉を用いることで、様々な対象・状態に関し、有意味性を与えることができる。たとえば価値が定まっていないものを不価値としてでなく未価値として評価することで、イノベーション／進化の起爆剤として働かす機械を与える［自由意志］。
化学反応にかぎらず、様々な相互作用において対象物（たとえば免疫では抗原細胞と抗体細胞）間に発生するコミュニケーション過程を記述できる。
社会行動において人間が行う各種活動としての試行錯誤、行動バイアス、リスク回避等の 評価を可能にする。

曖昧さは不価値（価値がない）ではなく、未価値（価値が定まっていない）ゆえ、イノベーション／進化の起爆剤となる。［自由意志］
言語化することで生まれる気づき。曖昧は言語化を助ける。ここでは曖昧さを表す単語として、同じような意味を表す複数の単語群と複数の意味を持つ１単語の両方を想定する。［自己認識］
判断には常に予測を伴い、予測にはバイアスが含まれ、時に誤解をもたらす。ただし、現実には誤解が発明を生むことがある。バイアスは個人差（客観的基準を持たない）という意味であいまさの一種とみなす。
自然言語処理に曖昧概念をどうモデル化・実装するかのヒントが得られる。

曖昧は対象を（自然）言語で表現することにより対象を論理的に分類できたり［Fuzzy Logic］、情報論的に表現することで対象を確率的に分類することを可能にする［機械学習］。
上記単語が持つ連続性と離散性に関し、意味ある話ができるか。不明。
曖昧さのない状態を考えることは、曖昧を相対化する以上の意味を持つか。不明。
曖昧な状態そものが持つ間（ま）を考察することは意味があるか。不明。

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１．言葉は曖昧さに満ちている
表現の豊かさ
その赤い箱を黒い机の上に置きなさい。 Place that red box on the black desk. (DeepL使用)：意味的曖昧さは存在しないが、参照曖昧が発生。
長崎は今日も雨だった。 It was raining again today in Nagasaki.：いわゆる曖昧さはない。ただし意図的曖昧さは残る。
借金で首が回らない。 I'm neck-deep in debt. (I am deeply in debt.)：常識。
家のことで頭が痛い。 I have a headache about the house. (I am worried about housework.)：常識。
産声に始まって念仏に終わる声の流れ。白い畠に黒い種子を播く活字の列。私たちの豊かな言葉の春夏秋冬がこの街の季節をつくっている。（谷川俊太郎『日々の地図』ー神田讃歌ー）A stream of voices that begins with a birth
cry and ends with a Buddhist prayer. Rows of type sowing black seeds in a white field. The seasons of this city are
created by the spring, summer, fall, and winter of our rich language.：知識の程度によって理解される／理解されない曖昧さ。
（言語構造が持つ本質的問題）
未来に責任を持ち越さず今を生きる。Live in the present without taking responsibility for the future. ：日本語における否定は他言語への翻訳が難しい。

詩作における曖昧さの価値
エンプソンの詩作における「論理的混乱の程度に従った」曖昧の分類。『曖昧の七つの型』エンプソン著
1. 第一の型：一つの語あるいは文法構造が同時に複数の効果をもつ曖昧。
2. 第二の型：二つあるいはそれ以上の可能な意味が一つの意味の中に集約され解消される曖昧。
3. 第三の型：たとえば地口や寓意のように、一見結びつきのない二つの意味が同時にあたえられている曖昧。
4. 第四の型：複数個の意味がそれぞれ他と和解せず、作者の複雑な心理状態を示す曖昧。
5. 第五の型：作者が書くという行為の中で自分の考えを発見していくとき、あるいは作者が自分の観念を全体として心に浮かべていないときに、「偶然に生まれる曖昧」。----- 詩作ならでは。
S. 第六の型：述べられてることが矛盾あるいは不適切で、読者が解釈を考え出さなければならないような曖昧。
7. 第七の型：語の二つの意味、曖昧の二つの価値が対立したまま、全体的な効果として作者の「心の中の基本的分裂を表すような曖昧」。

言語における曖昧の効果
曖昧が言語システムをより効率的にする。The communicative function of ambiguity in language, S.T. Piantadosi(2011)
もし多義性が許されないとしたら、無限の概念を表 すために無限のシンボルを必要とする。［省エネ］
曖昧さを表現する言葉を持つことで、（未知な曖昧を含む）曖昧な状態を表現する、創造するチャンスが膨らむ。
［言語化］
多義性を多く含む単語（概して字数の短い単語）を活用することでコミュニケーションを利用しやすいものにする。特に、背景知識および文脈センスを多く含む言葉はコミュニーケーションを豊かにもし、逆に齟齬をもたらすこともある。
間、情感などの一意に規定できない漂う感覚の表現を可能にする。［詩など］
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（曖昧の効用に否定的な論）「自然言語はコミュニケーションツールとしては設計が非常に貧弱である」(N.チョムスキー)

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２．自然は曖昧さに満ちている
生命の誕生ー曖昧から秩序が出現する〈生命の発生以前に起こった化学進化の途上で、エントロピーの低い秩序系を生じる過程があったことが、BZ反応から推定され、これが生命誕生の謎を解く鍵でないかと言われている。不可逆過程でエントロピーと無秩序さが増大し続けるという世界像では、生命のように秩序の高い現象が出現する可能性は、「ゆらぎ」というはかない偶然に託されている。一方、開いた系では、同じ不可逆過程であっても、平衡から大きく離れた状態でこそ、新しい確固たる秩序が生まれることになる。〉『〈あいまいさ〉を科学する』米沢富美子著
BZ反応
散逸構造

ベオウソフージャボンチスキー反応。空間秩序のみならず時間的リズムまでも出現。散逸構造の例。
「エネルギーや負のエントロピーの消失（散逸）を代償として秩序構造」。イリヤ・プリゴジン。例。

ベナール対流。〈無秩序やあいまいさから、秩序が出現する。出現した秩序は、多様性に富む。＞逆送りできない
不可逆性は「閉じた系」では（ボルツマンの理論に従って）無秩序に導くが、「開いた系」では条件がととのえば秩序にもつながる。
BZ反応 YouTube動画 https://youtu.be/BZxGpwNMzts
ベナール対流 YouTube動画 https://youtu.be/_IYHT5jAInc
非秩序から秩序を生み出す外部エネルギーと環境に根ざした制約（ルール）の存在。
自己組織化を加速する制約（ルール）。
解釈の場。そこに曖昧さが存在する。が、そこから偶然性を伴い一意の解が起きる。

コミュニーケーションの場としての化学反応ー曖昧さの出現と解消
免疫の抗原・抗体反応
ゲノムからプロテオウムへの変換
その他。。。

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３．社会は曖昧さに満ちている
行動心理学
付録A「不確実性下における判断ーヒューリステックスとバイアス」『ファスト＆スロー Fast&Slow』ダニエル・カーネマン著

より

本書全体はバイアス
代表性ヒューリスティック

結果の事前確率の無視／標本サイズの無視／偶然性の誤解／予測可能性の軽視／妥当性の錯覚／回帰の誤解／
利用可能性

検索のしやすさに起因するバイアス／想像のしやすさに起因するバイアス／錯誤相関／調整とアンカリング

不十分な調整／連言事象と離散事象の確率判断におけるバイアス／主観的確率分布の評価におけるアンカリングの克服について書かれている。私は積極的に肯定する立場でバイアスを考える。
バイアスは生物学的／社会的必然である。情報選択の不自由。(1)情動の起源。バイアスを利用する本能／バイアスを活かす判断、(2)そもそも人間は数学脳（ベイズ脳）を基本持っていない。
一方、人間には曖昧さを曖昧なまま扱う能力がある。それがもたらす欠点もあれば長所もある。もし仮に人間が即値の判断しか持ち得なかったとしたら、今の人間社会は成立していないはず。

４．芸術は曖昧さに満ちている
モナリザの微笑。複数の解釈を許すことで生まれる価値。
表現の自由度。
そもそも客観的価値なんか存在しない。

No. 8 / 106５．機械は曖昧さを持てるか(1) 機械は人間を模倣できるか『ソラリス』に登場する知的生命はその星に到着した人間の意識を盗撮し、そこに登場する人物の完全なコピーを作り出す。しかし生体検査を行うと、タンパク質レベルの実体が存在しないことがわかる。では機械が人間を模倣するというテーマにおいて、認知レベルにおける「タンパク質」を考慮する必要があるのか、ないのか。

(2) ロボット
曖昧さの主体「これは顔である」が認識であり、「顔が笑っている」が解釈。「これはボタンである」が認識であり、「ボタンを押す」が判断。判断には推論を伴う：「敵を倒すためにはこのボタンを押す必要がある」。「人は計算能力においてコンピュータに勝てない」が理解。

認識
認識に曖昧さが無いことはないが、認識上の曖昧さが解決されないことには、解釈も判断も生まれない。ここでは認識における曖昧さではなく解釈と判断における曖昧さを扱う。

要約
世界は要約され、理解される。その場合、客観的蓋然性が前提となるが、要約理解に起因する曖昧性を含む。

人間と機械の界面
身体内および身体と機械の界面で発生する解釈。妥当な解釈とは論理的帰結に通じる。では論理的推論に当てはまらない世界は？
曖昧さが、偶然、あるいは進化という長い時間から生まれた偶然だとするならば、その偶然を短時間で機械に仕込むは可能なんだろうか。人間対機械において、機械に曖昧さをどう教え込んだらいいか。そこが出発点。そこから、戻ってきて、人間対人間において、曖昧さが果たしている役割を考える。そして、再度、人間対機械あるいは機械対機械における曖昧さの扱いを考える。面白さと、正確さ。世の中は正確さを必要とする世界と、面白さが意味を持つ世界とがある。そして面白さは、創発につながる。
思考のモジュール性 https://medium.com/syncedreview/aaai-2020-whats-next-for-deep-learning-hinton-lecun-and-bengio-s
hare-their-visions-e29385dcaed5(3) 自然のモデル
自然界に潜む曖昧さ。
機械（アルゴリズム）による自然界のモデリング、そこに曖昧さを意識する部分は？

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(4) コンピュータ言語の世界
コンピュータ言語 a + b * c = a + (b * c)
シンボル「+」と「*」の演算子としての（操作的）意味は自然には決まっていないので、言語設計者が決める。
［表現上の曖昧さ］
加算と乗算の計算順序をコンピュータが解釈できるよう、演算子順序を文法によって暗黙的に指定するか、括弧（）によって明示的に指定する。暗黙的な部分に曖昧さが存在し、ルール（文法）によって一意に解決される。
解釈の場。そこに曖昧さが存在する。が、そこに一意の解釈を与える。
[文法規則] 文脈自由／文脈依存
自動プログラミング

仕様から特定の言語にプログラムを生成。

(5) 機械のモデル
機械翻訳
この本は世界一高い。This book is the most expensive in the world.
この木は世界一高い。この本は世界一高い。This tree is the tallest in the world. This book is the tallest in theworld.：直前の変換文脈に引きずられる。
活字の列 Rows of type：欠損。
機械翻訳にかぎらず深層学習はパターン（特徴ベクトル）を学習する。（学習文脈）
学習文脈ではなく、推論文脈をどう学習するか。
「曖昧さを含む人間語のロボット語への翻訳」を課題とする解の一例。
ボタンAを押しなさい〇〇を「押す」に関する動作上の操作意味〈動作定義〉をどう定義。
「ボタン」とは何か。対象をどう認識するか。〈未定義語〉「ボタンA」がどこにあるか。〈定義推定〉
自動プログラミング
対話システムの仕様（syntax+semanticsを定義）を定義し、コードを自動生成。
ただし定義できない／定義しない部分をインクリメンタルに学習する。
外部環境とのインタラクションという発想まではあるが、どう定義する／定義を拡張するかまでは思案中。

(6) 自然言語処理
機械に言葉を教えるということはどういうことだろうか。言葉が生まれる場（コミュニケーション）で発生する曖
昧さをAIアルゴリズムは解決できない。さらに曖昧さを確率的に確実さに押し込めているが、意味の網羅性は満たしていない。

曖昧さの取り込み。人間はそんなに多くのcorpusを持っていない。にも関わらず表現豊かな言葉使いができるのは文脈依存のcorspusを自然と学んでいる。逆にいえばAIは文脈の認識とその言語化およびcorpus生成能力があれば、人間並の言語運用能力を持てるか。
文脈ミス。https://gigazine.net/news/20210222-youtube-ai-chess-racism/

No. 10 / 106曖昧さの解消には、対象に対するなんらかの意味的整合性を必要とする。その意味的整合性は、本来的なものか、経験的なものか。帰納的に解消するには、膨大な組み合わせから一意の解をどう導き出すか。逆に人間はどうしているのか。一方、演繹的な解消には膨大な文脈からほんの数個の文脈への収斂が必要。そこに人間はヒューリステックスを使っていると思われるが、機械は？
会話のポイントは、コンテクトからの退出と戻り。戻る方は、何処かにポインターを残して置けば戻るのは簡単（ただしタイミングは難しい）だが、違うコンテクストへの移動が難しい。候補は無数（曖昧さ）にあるのだから。人間でも会話は破綻する。ただし、仮に地雷を踏むにしても、人間はコンテクストスイッチを無意識に切り替えている。今の会話AIにはそれがない、出来ない。なので会話がつまらなくなる。
非A 機械学習において、分類でＡ「でない」ことを示すには、Ａ以外の「すべて」について学習しなければならない。ただし、Ａで「ある」ことを高い精度で認識できる何らかの学習がなされていれば、精度が低い＝Ａでない、といえる。では、どのようにして高い精度が得られるか。興味深いことに、分類数が増えるほど、精度確保が楽になる。なぜなら、分類Ａと分類Ｂ、あるいは分類Ｂと分類Ｃの差異が小さくなるため、その差異を計算できれば、それだけ分類精度が高くなる。一方、ＡとＡ以外に関していえば、Ａに非常に近い差異もあれば、Ａから相当離れた差異もあるため、Ａか非Ａを識別する差異に関するスレッシュホールド値の幅が増え、差異が曖昧になってく。
人間は事実や言明の記憶には弱い一方、「アイスクリームが口の中で溶ける感覚」を理解でき、「あの本は面白かった」という共感を他人と共有でき、「頭が痛い」が文字通りの意味でないことを理解できる。https://arxiv.org/pdf/1907.10641.pdf

ウィノグラード。人間の知的を反映したAIの難しさ AI2

https://ascii.jp/elem/000/001/911/1911640/
言葉を経験する、経験を言葉化する 人間は、勉強は嫌いでも、巧みに言葉を操れる人はいくらでもいる。一方、今のAIは知識を丸暗記し、多少の「文脈解析」によって、丸暗記したものから答えを返す。その探索（推論）技術にはすごいものがあるが、現在の強文脈依存状態を脱する日が来ることはない、というのは最近の僕自身の感想。ニューロキャピタリズム https://greenz.jp/2020/02/12/neuro_capitalism_column_1/
対話システムとシナリオ この記事には対話ロボットの話が出てきます。
https://greenz.jp/2020/02/12/neuro_capitalism_column_1/
人「おはよう」ロボット「おはようございます。今日は雨模様です。出かける時は傘を持参ください。」という会話は現行のAI技術で可能です。しかし、
人「おはよう」ロボット「おはようございます。昨日の二日酔いは取れましたか」あるいは「おはようございます。
寝覚めはいかがですか。」は難しいです。
いまある「会話できるAI」はすべてシナリオベースです。ただし、従来の固定的なレベルからはかなり柔軟になっています。それでも、「予め覚えた」会話例から「何らかの基準」で1つを選択する部分に、賢さはあったとしても、シナリオベースという括りは代わりません。

(7) バイアスを実装する
人間のバイアスモデルを考察する。
状況が言語化されることで、解釈において生じる曖昧さ。「吐き気がする。」
主観的情報がもたらすバイアス

情報源が客観的であっても選択がもたらすバイアス
情報いかんに関わらない本人自身の性向がもたらすバイアス。受動的バイアス／能動的バイアス。
知識不足がもたらすバイアス
解釈の限界。

解釈は曖昧さを一瞬、解消し、また別の解釈を繰り返す。言葉のみならず、表現されたものは、解釈に応じた、つまり他者の存在を仮定し、曖昧さを持つ。曖昧さは曖昧さ自身を持つことはなく、解釈が曖昧さを与える。
脳内で要約された理解を使うことから生じるバイアス
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予測がもたらすバイアス

誤解（予測の失敗）が発明を生む。
（機械学習における）学習データ自身に内在するバイアス（副次的な話題）曖昧さ解消への過剰適合問題。
（副次的な話題）一筆書きの推論はむしろ稀。人間の場合にかぎらず機械はもっと複雑。
（副次的な話題）認識の主体者と対象の間に生じるインタラクション（相互作用、関係）に起因する解釈とバイアスが生み出す創生のダイナミズム 。
（副次的な話題）計算における網羅性は確保可能である一方、解釈の網羅性はどう保証されるのか？
（副次的な話題）［曖昧さの補正］現在の科学において曖昧さを100%除去することはできない。では、それでは困るか。いや現実には困っていない。2つの対応が困難を解消している。1つは現象との間のコミュニケーション。つまり、認識修正（軌道修正）であり、もう１つはそれを学習（どう形で学習するか？）し、同じ状況に出会ったとき、曖昧さは最初の時とくらべ減少している。曖昧さが生み出す、誤解、あるいは当初は予定しなかった新たな解釈を生み出す余地が生まれる。
（副次的な話題）曖昧さを「認識している」段階で起きているアナログ的微調整と、単に計算アルゴリズムに従っているだけのデジタル的調整。しかも後者はときに、大きくズレる。

(8) 機械は曖昧さを理解できるか「HAL9000コンビュータはなぜ反乱を起こしたのか？」https://kubrick.blog.jp/archives/52018394.html 「会話」には自動応答的要素があるが、「論争」には中身を問う部分が必要となる。
（構文則に則って作られる）テキストだけを利用し〈意味〉（共起に帰属する範囲内での意味）を掴む理論が存在する latent semantics。自然はその力を言語に与えた。ただし、人間は言葉に関し機械より多く知識と文脈依存の知識を持っている。
曖昧さとは現状理解と完全なる理解との〈間〉に存在する。
機械は自身の正誤を判断できない。つまり「どこか間違っているかもしれない」を機械はわからない。まして曖昧性を理解できない。
解釈者としての機械の不在。曖昧さが生まれる背景には、解釈者の存在が不可欠である。解釈者がいなければ、曖昧さも生まれない。単なる記号の列を生み出すに過ぎない機械が解釈者、つまり曖昧さを理解できる解釈者になることができるか。

(9)機械は芸術を理解できるか

６．曖昧さの数理科学
言語空間をグラフに写像し、グラフ内／グラフ間の距離で曖昧さを定義する。

７．世界は曖昧さに満ちている［総論的立ち位置で］No. 12 / 106