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【G検定】1-7_シンボルグラウンディング問題と身体性

シンボルグラウンディング問題とは、コンピュータが扱う記号が、それ自体では実世界の何を指しているのかと結びついていない、という問題です。 日本語では記号接地問題ともいいます。スティーブン・ハルナッドがこの名前で示し、1990年に発表された論文で広く知られるようになりました。

記号の意味を別の記号で説明していっても、行き着く先はまた記号で、意味そのものには届きません。記号と実世界を結びつけるには、感覚で外の世界を捉え、身体を動かして関わることが要るのではないか。この考え方が身体性で、この問題に対する一つの答えとして挙げられます。

言葉誰が・いつ何を表すか
シンボルグラウンディング問題(記号接地問題)スティーブン・ハルナッド(1990年の論文)コンピュータが扱う記号が、それ自体では実世界の何を指すのかと結びついていないという問題
身体性—感覚で外界を捉え、身体を動かして働きかける、その関わりを通してしか成り立たない知能があるとする考え方

シンボルグラウンディング問題とは何か

シマウマが分かる人と分からないコンピュータ
シマウマが分かる人と分からないコンピュータ

シマウマを見たことがない人に、シマウマとは何かを教えるとします。「シマ模様のある馬だよ」。説明はこれだけです。それでもその人は、初めて実物を見たときに、あれがシマウマだと分かります。

同じ説明をコンピュータにしても、こうはなりません。

コンピュータも、言葉そのものは問題なく扱えます。「シマウマ」という語を受け取って覚えることも、「シマ模様」と「馬」に分けることもできます。ただ、コンピュータの中にある「シマウマ」は文字の並びにすぎません。「シマ模様」も「馬」も同じで、実世界にいるあの動物とは結びついていません。

さきほどの人がシマウマを見分けられたのは、「シマ模様」も「馬」も、実際に目で見て分かるものとしてすでに身についていたからです。あとはその二つを組み合わせるだけで済みました。コンピュータには、この土台がありません。記号の形を手がかりに並べ替えているだけで、その記号が外の世界の何を指しているのかは、どこにも入っていません。

別名は記号接地問題。名前を示したのはハルナッド

シンボルグラウンディング問題という名前
シンボルグラウンディング問題という名前

記号が実世界に接地していない、という言い方から、日本語では記号接地問題とも呼ばれます。この問題をシンボルグラウンディング問題という名前で示したのはスティーブン・ハルナッドです。広く知られるようになったきっかけは、1990年に発表された論文でした。

言葉で定義していけば解決するのでは?

中国語の辞典だけで中国語を覚えようとする
中国語の辞典だけで中国語を覚えようとする

それなら、「シマ模様」も「馬」も言葉で定義してやればいい。そう思うかもしれません。

中国語をまったく知らない人が、中国語だけで書かれた辞典を一冊渡され、これで中国語を覚えなさいと言われたとします。分からない語を引くと、説明が出てきます。ところが、その説明も中国語です。そこに出てきた語をまた引いても、返ってくるのはやはり中国語。いつまでたっても記号から記号へ移っていくだけで、辞典の外にある実世界の意味にはたどり着けません。これは、ハルナッド自身が挙げた例えです。

ポイント


コンピュータの中で起きているのも同じです。記号の意味を別の記号で説明しても、行き着く先はまた記号です。

身体性とは何か

見て触れて知っていることが言葉の土台にある
見て触れて知っていることが言葉の土台にある

シマウマの話に戻ります。人が「シマ模様のある馬」という説明だけでシマウマを見分けられたのは、「シマ模様」も「馬」も、実際に見て分かるものとして身についていたからでした。その記号が指すものを自分の感覚で分かっていること。これが、記号と実世界を結びつける土台になります。

ポイント


ここから出てくるのが身体性という考え方です。感覚で外の世界を捉え、身体を動かして働きかける。その関わりを通してしか成り立たない知能がある、というものです。

たとえば、ロボットがセンサで周りを捉えて、自分で動いて確かめながら、目の前のものが何なのかを見分けられるようになっていく。こういう形なら、記号と実世界が結びついていくのではないか。身体性は、シンボルグラウンディング問題に対する一つの答えとして挙げられます。

身体性という考え方
身体性という考え方

ロボットの体を付ければ解決するのか

体を付ければ済む話ではない
体を付ければ済む話ではない

身体が要るなら、人工知能にロボットの体を付ければ解決するってこと?

そこまでは言われていません。身体性は、シンボルグラウンディング問題にどう答えるかを考えるときに挙げられている方向の一つです。

注意ポイント


そもそも、いまのコンピュータには人間のような身体がありません。人間と同じやり方で外の世界と関わり、知識を身につけていくのは難しいと考えられています。

フレーム問題・中国語の部屋との違い

フレーム問題とのつまずく場所の違い
フレーム問題とのつまずく場所の違い

フレーム問題とシンボルグラウンディング問題は、どちらも人工知能の難問として並べて紹介されるため、同じような話だと思われがちですが、行き詰まっている場所が違います。

フレーム問題は、いまやろうとしていることに関係のある事柄を選び出せない、という問題でした。シンボルグラウンディング問題のほうは、その手前で、扱っている記号が外の世界の何を指しているのかが決まっていません。

フレーム問題は関係のあるものを選べない、シンボルグラウンディング問題は記号が何を指すか決まっていない、ということ?

はい。つまずいている場所が違います。

中国語の部屋は、プログラムを動かすだけで本当の理解が生まれるのかを問う思考実験です。ハルナッドもシンボルグラウンディング問題の例として挙げていますが、こちらは理解や心が生じるかどうかの話で、記号が何を指しているのかが決まらないという問題とは別に扱われます。

まとめ

シンボルグラウンディング問題と身体性の学習ノート
シンボルグラウンディング問題と身体性の学習ノート

コンピュータの中にある記号は、それ自体では現実世界の何とも結びついていません。記号の意味を別の記号で言い換えていっても、行き着く先はまた記号です。これがシンボルグラウンディング問題(記号接地問題)で、1990年のスティーブン・ハルナッドの論文で広く知られるようになりました。

この隔たりを埋めるには、感覚で外の世界を捉え、自分の体を動かして関わることが要るのではないか。この考え方が身体性で、一つの答えとして挙げられています。フレーム問題とも中国語の部屋とも、つまずいている場所が違います。

次は、言葉を扱う具体的な仕事として、機械翻訳がルールベースから統計的手法へ移ってきた流れを取り上げます。

https://www.pm-dx-livelog.com/g-test/rule-based-and-statistical-machine-translation/#next
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ライブログ管理人

制御系システムエンジニア(技術営業寄り)を経て、現在はマネジメント職。 PMPは保有していますが、コードは書けません。 技術に近い場所にいながら自分の手では作れない。 そんな立場から生成AIパスポート・G検定などAI・DX資格に挑戦中です。 学習の過程をそのまま実況記録しています。

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