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ヒューバート・ドレイファスは人工知能研究の批判者であった。彼は『錬金術とAI』（1965年）、『コンピュータにできないこと』（1972年、1979年、1992年） 、 『精神が機械を支配する』（1986年）などの一連の論文や書籍で、AIの進歩に対する懐疑的かつ慎重な評価と、この分野の哲学的基盤に対する批判を提示した。ドレイファスの異議は、標準的なAI教科書であるラッセル＆ノーヴィグ（2021年）や、現代哲学の概説書であるファーン（2007年）など、人工知能の哲学に関するほとんどの入門書で議論されている。[ 1 ]
ドレイファスは、人間の知能と専門知識は、記号操作よりもむしろ、まだ解明されていない非公式かつ無意識的なプロセスに主に依存しており、こうした本質的に人間的な能力は形式的な規則では完全に捉えきれないと主張した。彼の批判は、メルロ＝ポンティやハイデガーといった近代大陸哲学者の洞察に基づき、知能を高レベルの形式的記号に還元しようとした第一世代の人工知能研究に向けられたものであった。
ドレイファスのアイデアが1960年代半ばに初めて紹介されたとき、AIコミュニティでは嘲笑と露骨な敵意をもって迎えられた。[ 2 ] [ 3 ]しかし、1980年代には、ロボット工学やコネクショニズムという新しい分野の研究者によって、彼の視点の一部が再発見された。これらのアプローチは、初期のAI研究が重視していた高レベルのシンボルを避けていたため、当時「サブシンボリック」と呼ばれていた。
21世紀には、「サブシンボリック」人工ニューラルネットワークやその他の統計ベースの機械学習手法が非常に成功を収めた。歴史家でありAI研究者でもあるダニエル・クレヴィエは、「ドレイファスの発言の中には、時が経つにつれて正確さと洞察力が証明されたものもある」と書いている。[ 4 ]ドレイファスは2007年に、「私は勝ったと思うし、これで終わりだ。彼らは諦めた」と述べている。[ 5 ]
『錬金術と人工知能』（1965年）と『コンピュータにできないこと』（1972年）の中で、ドレイファスは人工知能の歴史を要約し、この分野に蔓延していた抑制のない楽観主義を嘲笑した。例えば、ハーバート・A・サイモンは、自身のプログラム「汎用問題解決機」（1957年）の成功を受けて、1967年までに次のように予測した。[ 6 ]
報道機関は、機械知能の到来が間近に迫っているというこれらの予測を忠実に報道した。
ドレフュスはこの楽観論は根拠がないと感じ、1965年にこのような予測は実現しないと強く主張した。そして最終的に彼の主張が正しかったことが証明されることになる。[ 7 ]パメラ・マッコードックはドレフュスの立場を次のように説明している。
思考する機械に関する一般の混乱は、大きな誤解によって引き起こされている。この誤解は、AIの研究者たちが主張してきた非現実的な主張、つまり思考する機械は既に存在している、あるいは少なくとも間もなく実現するという主張によって引き起こされている。[ 8 ]
これらの予測は、心の「情報処理」モデルを推進した認知革命の成功に基づいていた。それはニューウェルとサイモンが物理的シンボルシステム仮説で明確にし、後にジェリー・フォダーやヒラリー・パトナムなどの哲学者によって計算主義として知られる哲学的立場に拡張された。[ 9 ] AIでは、このアプローチは現在、記号AIまたは「GOFAI」と呼ばれている。
ドレイファスは、「記号的AI」は哲学における古代の合理主義プログラムの最新版であると主張した。 [ 10 ]合理主義は20世紀にマルティン・ハイデッガーやエドムント・フッサールなどの哲学者から激しい批判を受けていた。現代の大陸哲学によれば、心は「合理主義的」ではなく、デジタルコンピュータとは全く異なるものである。[ 8 ] [ 11 ]
認知主義は、初期のAI研究者たちに、人間の思考の本質的なプロセスをうまくシミュレートできたと信じ込ませ、完全な知能を持つ機械を作るのは容易なことのように思われた。[ 12 ] ドレイファスの最後の論文は、「第一歩の誤謬」の歴史を詳細に説明しており、AI研究者は最初の成功を、将来の大きな成功を約束するもの、あるいは保証するものと大げさに推論する傾向がある。[ 13 ]
ドレイファスは著書『錬金術とAIとコンピュータにできないこと』の中で、4つの哲学的仮定を特定し、そのうち少なくとも1つはAIの成功に必要だと考えている。[ 14 ]ドレイファスは、「いずれの場合も、その仮定はAIの研究者によって結果を保証する公理として受け止められているが、実際には、それは他の仮説の1つに過ぎず、そのような研究の成功によって検証されるべきものである」と述べている。[ 15 ]
ドレイファスは、以下の4つの前提のうち少なくとも1つを受け入れなければ、人工知能は実現不可能だと主張している。
神経学の研究が始まった初期の頃、科学者たちはニューロンが全か無かのパルスで発火することを発見した。ウォルター・ピッツやウォーレン・マカロックなどの研究者たちは、ニューロンはブール論理ゲートの動作と似たような働きをし、ニューロンレベルで電子回路によって模倣できると確信を持って推測した。 [ 16 ] 1950年代初頭にデジタルコンピュータが広く使われるようになると、この議論は脳がゼロとイチの二進記号を操作する巨大な物理的記号システムであるという説にまで発展した。ドレイファスは、ニューロンの発火の動作とタイミングにはアナログ要素があることを示唆する神経学の研究を引用することで、生物学的仮説を否定することができた。 [ 17 ]しかし、ダニエル・クレヴィエは、「1970年代初頭には、この考えをまだ信じている人はほとんどおらず、生物学的仮説についてドレイファスに反論する人はいなかった」と述べている。[ 18 ]
彼は、私たちが世界について知っていることの多くは、ある解釈を別の解釈よりも優先させる複雑な態度や傾向から成り立っていることを示すことで、この前提を否定した。彼は、たとえ明示的な記号を用いる場合でも、常識的な知識を含む無意識的で非公式な背景に基づいて記号を用いており、この背景がなければ記号は何の意味も持たなくなると主張した。ドレイファスの見解では、この背景は、個々の脳において、明示的な個々の記号と明示的な個々の意味として実装されているわけではない。
これは認識論、つまり知識の研究という哲学的問題に関わる。たとえ心理学的仮定が誤りであると認めたとしても、AI研究者は（AI創始者のジョン・マッカーシーのように）人間が知識を同じように表現するかどうかに関わらず、記号処理機械がすべての知識を表現することは可能だと主張するかもしれない。ドレイファスは、人間の知識の多くは記号的ではなく、形式的な構成要素を用いて表現することさえできないため、この仮定には正当性がないと主張した。
AI研究者（そして未来学者やSF作家）は、宇宙のあらゆる現象は記号や科学理論で記述できると想定しているため、形式的な科学的知識には限界がないと考えることが多い。これは、存在するすべてのものが、対象、対象の性質、対象の種類、対象間の関係などとして理解できるという前提に基づいている。つまり、論理、言語、数学で記述できるものだけが存在するという前提である。存在や実在の研究は存在論と呼ばれ、ドレイファスはこの前提を存在論的仮定と呼んでいる。もしこれが誤りであれば、私たちが最終的に何を知ることができるのか、そして知能機械が最終的に私たちに何を手助けしてくれるのかについて疑問が生じる。
エキスパートシステムが全盛期を迎えていた1986年に（弟と共著で）執筆された『Mind Over Machine 』の中で、ドレイファスは人間の専門知識と、それを捉えると主張するプログラムとの違いを分析した。これは、彼が1960年代にアレン・ニューウェルとハーバート・A・サイモンが実践した「認知シミュレーション」派のAI研究を批判する同様の議論を展開した『 What Computers Can't Do 』のアイデアをさらに発展させたものである。
ドレイファスは、人間の問題解決能力や専門知識は、状況に応じて何が重要で興味深いかという、文脈に関する私たちの背景感覚に依存しており、必要なものを見つけるために可能性の組み合わせを探索するプロセスに依存しているわけではないと主張した。ドレイファスは1986年に、ハイデガーの「現前」と「手近」の区別に基づいて、 「知っていること」と「やり方を知っていること」の違いとしてそれを説明した。[ 19 ]
「認識する」とは、意識的に段階的に問題を解決する能力のことです。私たちは、立ち止まり、一歩引いて、アイデアを一つずつ検討する必要があるような難しい問題に直面したときに、この能力を用います。このようなとき、アイデアは非常に正確で単純なものになります。つまり、文脈から切り離された記号となり、論理と言語を用いて操作されるのです。これらは、ニューウェルとサイモンが心理実験とコンピュータプログラムの両方で実証した能力です。ドレイファスは、ニューウェルとサイモンがモデル化した、意識的で合理的な問題解決技術であるこれらの「認識する」能力は、知的な行動のごく一部に過ぎず、人間レベルの知能には到底十分ではないと主張しました。
一方、ノウハウとは、私たちが普段物事に対処する方法です。顔を認識したり、車で職場まで行ったり、適切な言葉を見つけたりするときなど、意識的な記号的推論を全く使わずに行動を起こします。私たちは、他の選択肢を明示的に検討することなく、適切な反応に飛びつくように見えます。ドレイファスは、これがスキルと専門知識の本質であると主張しました。つまり、私たちの直感が訓練され、ルールを忘れて、ただ「状況を判断し」、反応するようになる状態です。
ドレイファスによれば、人間の状況認識は、私たちの目標、身体、文化、つまり私たちの無意識的な直観、態度、世界に関する知識のすべてに基づいている。この「文脈」あるいは「背景」（ハイデガーの現存在に関連する）は、象徴的にではなく、何らかの形で直観的に蓄積される知識の一形態である。それは、私たちが何に気づき、何に気づかないか、何を期待し、どのような可能性を考慮しないかに影響を与える。つまり、私たちは本質的なものとそうでないものを区別するのだ。そうでないものは、私たちの「周辺意識」（ウィリアム・ジェームズの言葉を借りれば）に追いやられる。それは、私たちが認識しているものの、今まさに考えているわけではない無数の事柄である。
ドレイファスは、AI プログラムがこの「背景」を捉えたり、AI が可能にするような迅速な問題解決を実行したりできるとは信じていなかった。彼は、私たちの無意識の知識は象徴的に捉えることは決してできないと主張した。AI がこれらの問題に対処する方法を見つけられなければ、それは失敗に終わる運命にあり、「月を見ながら木登りをする」ようなものだと彼は主張した。[ 20 ] [ 21 ]
ドレイファスは、人工知能研究の中心地であったMITの教授であった1960年代初頭に批判を練り始めた。このテーマに関する彼の最初の出版物は、 1961年春にハーバート・A・サイモンが行った講演に対する半ページの反論である。 [ 22 ]哲学者であるドレイファスは、AI研究者たちが、コンピュータを使って数年以内に長年の哲学的問題の多くを解決できると信じているように見えることに特に不満を抱いていた。
1965年、ドレイファスはポール・アーマーに雇われ、ランド研究所のサンタモニカ施設で夏を過ごし、そこで彼の攻撃の第一弾となる「錬金術とAI」を執筆した。アーマーは公平な批評家を雇ったと思っていたため、ドレイファスがAI分野の基盤を破壊しようとする痛烈な論文を発表したとき、驚いた。（アーマーはドレイファスの以前の出版物を知らなかったと述べている。）アーマーは出版を遅らせたが、最終的には「気に入らない結論に達したからといって、出版しない理由にはならない」と悟った。[ 23 ]最終的に「ランドメモ」として出版され、すぐにベストセラーとなった。[ 24 ]
同論文はAI研究を露骨に嘲笑し、それを錬金術になぞらえた。錬金術とは、神話と希望的観測に過ぎない理論的根拠に基づいて金属を金に変えようとする誤った試みである。[ 25 ]また、AI研究の第一人者たちの壮大な予測を嘲笑し、AIにはそれ以上進歩しない限界があり、その限界は間もなく達するだろうと示唆した。[ 26 ]
パメラ・マッコードックによれば、この論文は「大騒ぎを引き起こした」という。[ 27 ] AIコミュニティの反応は嘲笑的で個人的なものだった。シーモア・パパートは論文の3分の1を「ゴシップ」として一蹴し、すべての引用が意図的に文脈から切り離されていると主張した。[ 28 ]ハーバート・A・サイモンは、ドレイファスが権威あるランド研究所の名前を自分のアイデアに結びつけるために「政治的な駆け引き」をしていると非難した。サイモンは「私が腹立たしく思うのは、このくだらないものにランド研究所の名前が付けられたことだ」と述べた。[ 29 ]
MITで教鞭を執っていたドレイファスは、AI研究に携わる同僚たちが「私と昼食を共にしているところを人に見られることを恐れていた」と回想している。 [ 30 ] ELIZAの著者であるジョセフ・ワイゼンバウムは、同僚たちのドレイファスに対する扱いは非専門的で幼稚だと感じていた。ドレイファスの立場を公然と批判していたワイゼンバウムは、「ドレイファスと昼食を共にしているところを人に見られたのは、AIコミュニティの中で私だけだった。そして、彼らのやり方は人間に対する正しい扱い方ではないことを、私は意図的に明確にした」と回想している。[ 31 ]
この論文は、1966年6月11日号のニューヨーカー誌に掲載された「ショート記事」の題材となった。記事では、コンピューターはチェッカーをプレイできるかもしれないが、まともなチェスをプレイできるコンピューターはまだ存在しないというドレイファスの主張に触れた。記事は、（ドレイファスと同様に）皮肉なユーモアを交えながら、10歳の少年が「いつも以上に得意げな」トップチェスプログラムに勝利したことを報じた。[ 26 ]
AIの評判を回復しようと、シーモア・パパートはドレイファスとリチャード・グリーンブラットのMac Hackプログラムとのチェス対局を企画した。ドレイファスは敗北し、パパートは大いに満足した。[ 32 ] Association for Computing Machineryの会報[ 33 ]では、次のような見出しが使われた。
ドレイファスは、コンピューターがチェスをプレイすることは決してないとは言っていないと書面で不満を述べたが、ハーバート・A・サイモンは次のように答えた。「あなたの鋭い文章に傷つけられた人の中には、人間の弱さゆえに反撃してくる人もいることを認識すべきです…思い切って申し上げますが、冷静になることから始めてみてはいかがでしょうか。ユーモアのセンスを取り戻すことが良い第一歩となるでしょう。」[ 35 ]
1990年代初頭までに、ドレフュスの過激な意見のいくつかは主流派の見解となっていた。
予測の失敗。ドレイファスが予見したように、初期のAI研究者の壮大な予測は実現しなかった。完全に知能を持つ機械（現在では「強いAI」として知られている）は、予測されていた1970年代半ばには現れなかった。HAL 9000 （自然言語、知覚、問題解決能力はマービン・ミンスキーの助言と意見に基づいていた）は2001年には現れなかった。「AI研究者には明らかに説明責任がある」とニコラス・ファーンは書いている。[ 7 ] 90年代から2000年代初頭にかけて、AI研究者は初期の頃になされたような予測をすることに消極的になった。（しかし、2020年代のAIブームの頃には、楽観的な予測が再び一般的になった。）
生物学的仮定は、1940年代から1950年代初頭には一般的であったものの、ドレイファスが『コンピュータにできないこと』を出版する頃には、ほとんどのAI研究者によってもはや想定されなくなっていた。[ 18 ]レイ・カーツワイル[ 36 ]やジェフ・ホーキンス[ 37 ]など、ニューロンの活動をシミュレートすることによって脳をリバースエンジニアリングすることが不可欠だと主張する研究者は依然として多いが、彼らはニューロンが本質的にデジタルであるとは想定しておらず、むしろアナログニューロンの活動をデジタルマシンによって妥当な精度でシミュレートできると考えている。[ 36 ]（アラン・チューリングは1950年には既に同じことを指摘していた。）[ 38 ]
心理学的仮定と無意識のスキル。多くのAI研究者は、人間の推論は主に高レベルの記号操作で構成されているわけではないという点で意見が一致している。実際、ドレイファスが60年代に初めて批判を発表して以来、AI研究は一般的に高レベルの記号操作から離れ、私たちの無意識の推論をより多く捉えることを目的とした新しいモデルへと移行してきた。ダニエル・クレヴィエは、1965年とは異なり、1993年までにAI研究者は「もはや心理学的仮定を置かなくなった」[ 18 ]と書き、それなしで前進を続けている。
「サブシンボリック」AI技術は、ドレイファスが「状況を判断し反応する」と呼んだものと表面上は似ているが、ここでいう「状況」は膨大な量の数値データで構成されている。ドレイファスは1992年に、これらの手法は知能と専門知識に不可欠だと彼が考える「傾向」や「態度」を捉えることができると同意した。[ 39 ]
AIに対するサブシンボリックなアプローチには以下が含まれる。
これらの研究はすべて、ドレイファスの研究とは直接関係なく進められてきた。[ 41 ]
方法を知っていることと、事実を知っていること。心理学と経済学の研究により、ドレイファス（およびハイデガー）の人間の問題解決の本質に関する議論が基本的に正しかったことが示されました。ダニエル・カーネマンとエイモス・トベルスキーは、人間が問題を解決するために（少なくとも）2つの非常に異なる方法を使用しているという膨大な量の確固たる証拠を集め、それを「システム1」と「システム2」と名付けました。 適応的無意識としても知られるシステム1は、速く、直感的で、無意識的です。システム2は遅く、論理的で、意図的です。彼らの研究は『ファスト＆スロー』 [ 42 ]という本にまとめられ、カナダのジャーナリスト、マルコム・グラッドウェルの人気書籍『ブリンク』 [ 43 ]に影響を与えました。
AIの場合と同様に、この研究はドレイファスとハイデガーの両方とは全く無関係であった。[ 41 ]
AI研究が明らかにドレイファスの思想の一部に同意するようになった一方で、マッコードックは「私の印象では、この進歩は断片的に、与えられた困難な問題に対応して起こったものであり、ドレイファスに負うところは何もない」と主張した。[ 41 ]
AIコミュニティは、いくつかの例外を除いて、ドレイファスに直接反論しないことを選択した。「彼はあまりにも愚かで、真剣に受け止めることはできない」とある研究者はパメラ・マッコードックに語った。[ 35 ]マービン・ミンスキーは、ドレイファス（および哲学からのその他の批判）について、「彼らは誤解しており、無視すべきだ」と述べた。[ 44 ]ドレイファスが『錬金術とAI』を拡張して1972年に『コンピュータにできないこと』として出版したとき、AIコミュニティの誰も（いくつかの批判的なレビューを除いて）反論することを選ばなかった。マッコードックは「ドレイファスがそんなに間違っているなら、なぜ人工知能の人々は彼に反論するためにもっと努力しなかったのか？」と問いかけている。[ 35 ]
問題の一部は、ドレイファスが批判に用いた哲学の種類にあった。ドレイファスは近代ヨーロッパの哲学者（ハイデガーやメルロ＝ポンティなど）の専門家であった。[ 45 ]一方、1960年代のAI研究者は、人間の心の理解を、経営科学に関連する工学原理と効率的な問題解決技術に基づいていた。根本的に、彼らは異なる言語を話していた。エドワード・ファイゲンバウムは、「彼が私たちに何を提供してくれるのか？現象学だ！あの綿菓子だ！あの綿菓子だ！」と不満を述べた。 [ 46 ] 1965年当時、ヨーロッパの哲学と人工知能の間にはあまりにも大きな隔たりがあり、その隔たりはその後、認知科学、心理学、人工ニューラルネットワークによって埋められた。
もう一つの問題は、ドレイファスが（あるいはそう主張しているように見えたが）AIはルールという形で文脈、状況、目的を理解する人間の能力を捉えることは決してできないと主張したことである。しかし（ピーター・ノーヴィグとスチュアート・ラッセルが後に説明するように）、このような議論は勝てない。人間の知能と専門知識を統制する形式的なルールを想像できないからといって、そのようなルールが存在しないということにはならない。[ 47 ]彼らは、ドレイファスの議論に似たすべての議論に対するアラン・チューリングの答えを引用している。
「行動の完全な法則が存在しないことを、私たちはそう簡単に納得することはできません。そのような法則を見つける唯一の方法は科学的観察であり、私たちが『十分に調べた。そのような法則は存在しない』と言えるような状況は、確かに知りません。」[ 48 ]
1965年当時、ドレイファスはそのようなプログラムがいつか作られるとは想像もしていなかったため、AIは不可能だと主張した。一方、1965年当時、AI研究者たちはそのようなプログラムが必要だとは考えていなかったため、AIはほぼ完成していると主張した。どちらも間違っていた。
より深刻な問題は、ドレフュスの批判が矯正不可能なほど敵対的であるという印象だった。マッコードックは、「彼の嘲笑はあまりにも挑発的で、啓発できたかもしれない人々を遠ざけてしまった。それは残念なことだ」と書いた。[ 41 ]ダニエル・クレヴィエは、「時が経つにつれ、ドレフュスのコメントの中には正確で洞察力に富んだものがあったことが証明された。もし彼がもっと攻撃的でない言い方をしていたら、彼が示唆した建設的な行動はもっと早く取られていたかもしれない」と述べた。[ 4 ]
数十年後、ドレフュスは、自身の批判に対する反応は、多くの場合、非常に部分的で浅薄な理解に基づいていたと書いた。しかし、彼の批判に対処するための進歩があり、ドレフュスもそれを認めている。[ 21 ]
2007年、ドレイファスは「ハイデガー的AIが失敗した理由と、それを修正するにはよりハイデガー的にする必要がある理由」と題する論文を発表し、AIの現状を再評価した。[ 21 ]彼は「古き良きAI 」（GOFAI）を超えて「ハイデガー的AI」へと人工知能研究の方向転換を図る努力を認めつつ、既存のプログラムの欠点について新たな批判を展開した。
特にドレイファスは、ブルックスの「行動ベースロボット」とフィル・アグレとデビッド・チャップマンの「ペンギ」を、ハイデガー的AIの最近の例として挙げている。彼は、これらのプログラムが現実世界の文脈における新たな関連性の学習という側面を無視しているとして、両者を否定している。この問題のより単純なバージョンは、「フレーム問題」とも呼ばれている。
一方、ドレイファスはロドニー・ブルックスのロボットを「環境の固定された特徴にしか反応しない」ため、単に「刺激入力を反射反応に変換するだけ」だと批判している。これは、単なる事物の総体としてではなく、実践的な意義、つまり「何のために」という文脈として世界を理解し、効果的に学習する人間の知能の能力とは対照的である。これは、ハイデガーが『理性の原理』で動物の「世界貧弱」な性質と人間の現存在の「世界創造」能力を比較したことと呼応している。[ 49 ]
一方、Pengiは、ドレイファスの真のハイデガー的AIの基準も満たしていない。ドレイファスは、Agreが「準備完了性」を実体ではなく機能として理解していることを称賛しているが、それでもこのプログラムは「スキルも学習も」を伴わず、代わりに設定されたベンチマークに基づいて評価される応答を決定論的に引き起こす。この発言は、ドレイファスがディープ・ブルーのガルリ・カスパロフに対する勝利について述べたコメントと一致する。ディープ・ブルーは「人間の生活の残りの部分」の可能性の全範囲ではなく、チェスの「孤立した領域」にのみ反応していると指摘した。人工汎用知能（AGI）の最近の発展により、ドレイファスの異議は無効になったと主張する人もいるかもしれないが、Fjelland（2020）は、非物質的なAIは現実のモデルに依存する「因果関係の問題」を扱うことは決してできないと主張した。[ 50 ]
ドレイファスは次に、マイケル・ウィーラーの「身体化埋め込みパラダイム」をハイデガー的AIの洗練として考察する。彼はウィーラーがハイデガーの洞察を身体外部の表象装置を使用する人間の能力と理解しているのは「認知主義的な誤読」だと非難する。むしろ、「世界内存在」は対処の背景として最も基本的なレベルでは非表象主義的である。したがって、心は背景に「拡張」するのではなく、その中に存在する。しかし、この反論は、意図的行動の反省的モードと前反省的モードの絶対的な二分法に基づいているとして、他の人々からも異議を唱えられている。
最後に、ドレイファスは、自己組織化する神経の「知覚-行動ループ」という観点から現象学的概念の物質的基盤を提供しようとした、ウォルター・フリーマンのハイデガー的神経力学プログラムを検証する。このモデルでは、関連する脳の状態が互いに「引き寄せられ」、脳はある平衡状態から別の平衡状態へと切り替わる。結果として生じる動的システムは、行動に文脈的意義を与える「意図の弧」を特徴づける。しかし、ドレイファスが取り上げていない複雑な点の1つは、この「意図の神経力学」は人間の知能に特有のものではなく、例えばフリーマン（2015）が主張しているように、「…オルドビス紀から、まず嗅覚環境、次に他の様式の環境を探索するためのツールとして進化してきた」ということである。[ 51 ]
彼は最後に、将来のAIプログラムは以下の要件を満たす必要があると主張している。
「私たちが経験することは、私たちのニーズ、欲望、喜び、苦痛、動き方、文化的背景などと結びついた、私たち特有の存在様式や身体化の仕方をモデル化する。」
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