TrendScape1.0:言語モデルの潜在空間上の概念探索

概念と表象に関する研究は長年哲学の分野で行われてきた[1]．プラトンの「洞窟の寓話」にあるように，人間の知覚する世界は実在の影に過ぎないという考え方がある．これは，我々の理解する概念が，実際の世界とは別に存在するという見方です．近年，AIや深層学習モデルの発展に伴い，この古典的な問いが新たな形で再考されています．AIモデル，特に大規模言語モデルにおける概念の表現が，プラトンのこの考えに類似していると指摘した[2]．これを「プラトン的表象仮説(ThePlatonicRepresentationHypothesis)」と名付けた．一方，言語学の分野では，ソシュールが概念は他の概念との「差異」によって意味づけられると論じた．現代の計算言語学では，これらの考えを踏まえ，単語や文をベクトル空間上に表現する手法が発展している．例えば，skipgramモデルは単語の分散表現を学習し，King-Man+Woman=Queenのような類推を可能にする．さらに，大規模言語モデル内部の概念表現を可視化・解析する試みも進んでいる．これらの研究は，モデルが獲得した概念同士の関係性を明らかにし，AIシステムの解釈可能性を高めることを目指している．本研究では，大規模言語モデルにおける概念の潜在空間を分析し，モデルがどのように概念を認識・処理しているかを探る．これにより，AIシステムの概念理解メカニズムの解明に貢献し，より洗練された自然言語処理技術の開発につながることが期待される．