流動的な概念と創造的な類推

流動的な概念と創造的な類推

初版の表紙
著者	ダグラス・ホフスタッター
公開済み	1995年（ハーベスター・ウィートシーフ）
ページ	250
番号	978-0-7450-1065-6
OCLC	24742774

『流動的概念と創造的類推: 思考の基本的メカニズムのコンピュータモデル』は、ダグラス・ホフスタッターと他の流動的類推研究グループのメンバーがコンピュータモデリングを通じて知能のメカニズムを研究した1995 年の書籍です。類推と流動性の概念は、人間の心がどのように問題を解決するかを説明し、知的な動作を示すコンピュータプログラムを作成する上で基本であると主張しています。グループのメンバーが長年にわたり、知能を必要とする問題を解決するために作成してきたいくつかのコンピュータプログラムを分析しています。

これはAmazon.comで販売された最初の本でした。^[1]

この本は、以前に発表された論文を改訂したものを集めたもので、それぞれの論文にはホフスタッターによる序文が添えられています。論文では、1980年代と1990年代のホフスタッターと彼の協力者による科学的研究が説明されています。このプロジェクトは、1970年代後半にインディアナ大学で始まりました。1983年に彼はMITで1年間の長期休暇を取り、マービン・ミンスキーの人工知能研究所で働きました。そこで彼はメラニー・ミッチェルと出会い、共同研究を行いました。彼女は後に彼の博士課程の学生となりました。その後、ホフスタッターはミシガン大学に移り、そこでFARG (流体類推研究グループ) が設立されました。最終的に彼は1988年にインディアナ大学に戻り、そこでFARGの研究を続けました。この本は、イタリアのトレントにある科学技術研究研究所で1年間の長期休暇を取っていた間に執筆されました。

出版にあたり、BYTEの上級技術編集長であるジョン・ウデル氏は次のように述べた。^[2]

15 年前、ゲーデル、エッシャー、バッハ: 永遠の黄金の紐が文芸界で爆発的にヒットし、著者はピューリッツァー賞を受賞し、 Scientific Americanに毎月コラムが掲載されました。ダグラス・ホフスタッターの数学、音楽、芸術の華々しい統合と、「絡み合った階層」、再帰、パターン認識、図と地の反転、自己言及などの刺激的な思考実験は、机上の哲学者や AI 理論家を喜ばせました。しかし結局、多くの人々は、これらの知的ゲームからは将来の AI 研究の基盤となる有用な認知モデルは生まれないと考えました。今回、Fluid Concepts and Creative Analogiesでは、そのモデルと、ホフスタッターと彼の仲間がそれをテストするために設計したコンピューター プログラムを紹介します。これらのプログラムは、簡素化されながらも驚くほど豊富なマイクロドメインで動作します。

1995年4月3日、『Fluid Concepts and Creative Analogies』はAmazon.comの顧客がオンラインで注文した最初の書籍となった。^[3]

• 順序がどこから来るのかを探る (DH)
• ジャンボのアーキテクチャ（DH）
• ナンボ：認知と認識の研究（ダニエル・デフェイズ）
• 高レベルの知覚、表現、類推：人工知能の方法論の批評（デイビッド・チャーマーズ、ロバート・フレンチ、DH）
• コピーキャット プロジェクト: 精神的流動性と類推形成のモデル (DH とメラニー ミッチェル)
• コピーキャットの視点: 最近の作品との比較 (メラニー・ミッチェルと DH)
• 将来の Metacat への序論 (DH)
• Tabletop、BattleOp、Ob-Platte、Potelbat、Belpatto、Platobet (DH および Robert French)
• テーブルトップの出現する個性、類推形成の知覚ベースのモデル (DH と Robert French)
• 文字の精神: ローマ字の豊かな小宇宙における美的知覚と創造的遊び (DH とGary McGraw )

ホフスタッターの最初のAIプロジェクトは、10 代の頃に数列に魅了されたことに端を発しています。17 歳のとき、彼は三角数と平方数が交互に並ぶ様子を研究し、最終的にそれを説明する再帰関係を発見しました。AI に関する最初のコースでは、数列が生成されるルールを推定できるプログラムを作成するという課題を学生と自分自身に課しました。彼は幅優先と深さ優先の手法について論じましたが、最終的には、その結果は多くの技術的知識を具体化したエキスパート システムを表しているものの、人間がこのようなパズルを解くために使用する精神的プロセスにはあまり光を当てていないという結論に達しました。

代わりに彼は、SeekWhence と呼ばれる問題の簡略版を考案しました。これは、高度な数学的知識を必要としない非常に単純な基本ルールに基づいたシーケンスです。彼は、パターン認識、類推、流動的な作業仮説が、人間がこのような問題に取り組む方法を理解する上で不可欠であると主張しています。

Jumbo は、5 文字または 6 文字の文字を混ぜて英単語を作る単語パズルであるjumblesを解くプログラムです。結果の単語は実際の単語である必要はなく、妥当なもの、つまり英語で一般的な文字の並びで構成されているもので十分です。

Jumbo の構成要素は次のとおりです。

• 「チャンクベット」: 単語の構成要素としての強さを示す数値を持つ、小さな文字のシーケンスであるチャンクのデータベース。
• 「細胞質」: 文字の部分的な関連付けを含む緩やかなデータ構造で、作業記憶の形式をモデル化します。この名前は、分子断片がタンパク質に組み立てられる細胞内の場所に由来しています。
• 「コードラック」: 細胞質内で実行を待機しているプログラムの小さな断片である「コードレット」を含む構造。次に実行されるコードレットは、コードレットに付随する緊急性に基づいて非決定論的に選択されます。コードレットは、新しい関連付けを形成したり、古い関連付けを破壊したり、さらに多くのコードレットを生成したりすることがあります。

「温度」は細胞質の現在の状態に関連付けられており、破壊的なコードレットが実行される可能性を決定します。破壊がこれ以上発生しない「凍結」温度があります。解決策が見つかりました。

Numbo は、フランスのゲーム「Le compte est bon」で使用される数値問題と同様の数値問題を解こうとする Daniel Defays のプログラムです。このゲームは、乗算、加算、減算の演算を使用して「ブリック」と呼ばれるいくつかの数字を組み合わせて、特定の結果を得るというものです。

このプログラムは、Jumbo とCopycat をモデルにしており、既知の数学的事実の永続的なネットワーク、細胞質の形の作業メモリ、および結果に到達するためにブリックの自由な連想を生成するコードレットを含むコードラックを使用します。

章のサブタイトル「人工知能方法論の批判」は、これが論争的な論文であることを示しています。その中で、デイビッド・チャーマーズ、ロバート・フレンチ、ホフスタッターは、当時（1980 年代初頭）に行われていた研究のほとんどが結果を誇張し、人間の知能の中心的な特徴を見落としていると批判しています。

構造マッピング エンジン(SME)などの AI プロジェクトの中には、人間の高度な知能をモデル化し、文学的な類推を理解し、重要な科学的進歩を再発見できると主張するものもある。序文で、ホフスタッター氏は、いくつかの定型句のみを使用するコンピューター プログラムが理解できたと人々が考えるエリザ効果について警告している。著者らは、このような印象的な結果を得るための入力データは、意図した発見の方向に向けて既に高度に構造化されており、コンピューターには単純なマッチング タスクのみが残されていると主張している。

彼らの主張は、低レベルの知覚を同時にモデル化せずに高レベルの認知をモデル化することは不可能であるということです。認知は必然的に知覚に基づいていますが、今度はそれが知覚自体に影響を与えると彼らは主張しています。したがって、健全な AI プロジェクトでは、この 2 つを一緒にモデル化するように努めるべきです。この本の中で何度も繰り返されるスローガンは、「認知とは認識である」です。

人間の知覚は既存の技術でモデル化するには複雑すぎるため、彼らは、Copycat プロジェクトで使用されたような限定された領域に AI プロジェクトを制限することを支持しています。

この章では、完全なタイトルにあるように、「精神的流動性と類推形成のモデル」を紹介します。これは、Hofstadter とMelanie Mitchellによって開発されたCopycatプログラムのアーキテクチャの説明です。プログラムの適用分野は、短いアルファベットのシーケンスの領域です。典型的なパズルは、「abc をabdに変更した場合、同じようにijk をどのように変更しますか?」です。プログラムは、人間の心が質問に取り組む方法に似ていると思われる戦略を使用して、答えを見つけようとします。

Copycat には 3 つの主要コンポーネントがあります。

• スリップネットは、人間の長期記憶のモデルです。文字の種類から反対の概念まで、さまざまな抽象度の概念が含まれています。概念は、類似性を示すリンクで接続されています。ノードがアクティブになると、リンクの長さの逆数に比例する確率で、隣接するノードがアクティブになることがあります。これらのリンクの長さは静的ではありません。最初は値がありますが、計算中に部分的な結果に応じて弾力的に変化することがあります。
• ワークスペースは、短期記憶のモデルです。ここでは、部分的な構造が構築され、解体されます。一時的な結果により、スリップネット内の概念が活性化される場合があります。温度は、各瞬間に得られた構造に対するプログラムの満足度を測定します。温度が高いと不満を意味し、別の戦略の採用につながります。温度が低いと、満足と現在の戦略の継続を意味します。
• Coderackは、ワークスペースで選択され実行されるのを待機する、コードの小さな断片であるコードレットのコレクションです。それぞれに重みが関連付けられており、実行のために選択される確率を決定します。

結果として得られるソフトウェアは、創発的な特性を示します。このソフトウェアは、複数の可能なプロセスを同時に実行する並列テラススキャンに従って動作します。概念が類似の概念に陥る可能性があるという点で、精神的な流動性を示します。このソフトウェアは、ほとんどの場合、最も明白な解決策を見つける傾向があるものの、まれに見つかるより巧妙で奥深い答えに満足する (低温で証明されているように) という点で、人間の行動を模倣します。

この章では、Copycat を他の最近の (当時の)人工知能の研究と比較します。具体的には、構造マッピング エンジンSME および類推制約マッピング エンジン(ACME)の主張する結果と比較します。著者の判断​​では、これらのプログラムには 2 つの欠陥があります。入力は、ソフトウェアが見つけるはずの類推を強調するために開発者によって事前に構造化されています。また、プログラムの一般的なアーキテクチャは、心理学的にもっと妥当であると考えられる Copycat のような並列かつ確率的ではなく、直列かつ決定論的です。

これらのツールが「現実の」問題を解決できるという主張には厳しい批判が寄せられています。実際、プログラムへの入力が具体的な状況から来ていることを示唆しているのは、例で使用されている用語だけです。論理構造は実際には用語に何らかの意味を暗示していません。

最後に、他の 2 つのプロジェクト、Indurkhya の PAN モデルと Kokinov の AMBR システムに対して、より肯定的な評価が与えられています。

この章では、Copycat ではまだモデル化されていない人間の創造性の側面について検討し、ソフトウェアの将来の拡張のための研究計画を策定します。欠けている主な要素は、心が自分自身を観察し、自分の思考プロセスを振り返る能力です。また、精神活動の結果を学習し、記憶する能力も重要です。

類推を見つける際に発揮される創造性は、類推間の類推（スタニスワフ・ウラムの本のタイトルに触発された表現）や、これらの二次類推間の類推など、さらに 高いレベルにも応用できるはずです。

ホフスタッターのもう一人の生徒、ロバート・フレンチは、コーヒーショップのテーブルに置かれた物体間の類似性という異なる領域にコピーキャットのアーキテクチャを適用するという課題を割り当てられました。その結果生まれたプログラムは、Tabletop と名付けられました。

著者らは、このような些細なプロジェクトに取り組むことの重要性を正当化するために、別の広大な領域を提示しています。この代替領域は Ob-Platte と呼ばれ、異なる地域や国における地理的位置間の類似性を発見することから成ります。

ここでも、ブルートフォース方式に反対する議論が提起されています。この方式は、小規模な Tabletop ドメインでは機能しますが、大規模な Ob-Platte ドメインでは実行不可能になります。代わりに、Copycat プロジェクトで採用されているものと同様の、並列の非決定論的アーキテクチャが使用されます。

「研究評価の難問」と題された章の前提として、ホフスタッターは AI 研究をどのように評価すべきかという問題を考察しています。彼は、AI プログラムの結果と人間の被験者の平均的な回答との一致に厳密に固執することに反対しています。彼は、その反対理由を 2 つ挙げています。AI プログラムは創造性を模倣することになっていますが、人間の回答の平均は個々の被験者による独自の洞察をすべて削除してしまうからです。また、プログラムのアーキテクチャは、単なる機能の説明よりも重要であるべきです。

メインの記事では、Tabletop のアーキテクチャについて説明しています。これは Copycat のアーキテクチャに強く影響を受けており、Slipnet、Workspace、および Corerack で構成されています。

この最後の章では、ホフスタッターが学生のゲイリー・マグロウと始めた、より野心的なプロジェクトについて取り上げます。使用されるマイクロドメインは、グリッド フォントです。グリッド フォントは、小さな固定コンポーネントの固定システムを使用して構築されたタイポグラフィ アルファベットです。目標は、グリッド フォントから数文字または 1 文字だけを指定して、同じスタイルでアルファベット全体を生成できるプログラムを構築することです。難しいのは、スタイルの曖昧さと定義不能性です。計画されたプログラムは、Jumble、Numble、Copycat、Tabletop と非常によく似た構造になります。

本の結論部分で、ホフスタッター氏はいくつかの AI プロジェクトを批判的に分析しています。彼は、今日の AI は人間の創造性の本質を見失っており、誇張した主張をしていると指摘しています。精査されているプロジェクトは次のとおりです。

AARON は、人間のアーティストを彷彿とさせる独特のスタイルで、屋外にいる人々の画像を描くことができるコンピュータ アーティストです。批判: このプログラムは、描くオブジェクトをまったく理解しておらず、実行するたびに異なるシーンを生成し、より自然な感じのスタイルにするために、ランダム性を加えたグラフィック アルゴリズムを使用しているだけです。

Racter は、 The Policeman's Beard Is Half Constructedというタイトルの本を書いたコンピューター作家です。プログラムによって生成された散文の一部は、 Eliza 効果もあって非常に印象的ですが、コンピューターはプロットや使用する単語の意味について一切認識していません。さらに、この本は、コンピューターが数年にわたって作成した数千のテキストから選択したテキストで構成されています。

AM は、新しい数学的概念を生み出すコンピュータ数学者です。素数の概念とゴールドバッハ予想を独力で生み出しました。Racter と同様に、問題はプログラマーがプログラムの出力をどの程度フィルタリングし、たまに興味深い出力だけを残したかです。また、数学は非常に特殊な領域であるため、使用された技術を一般的な認識に抽象化できるかどうかは疑問です。

Geometry と呼ばれる別の数学プログラムは、二等辺三角形の底角が等しいという独創的な証明という洞察力に富んだ発見をしたことで称賛されました。この証明は、三角形を 2 つの異なる方法で見るというものです。しかし、このプログラムは、同じ三角形であるかどうかも知らずに、三角形を見るすべての可能な方法を生成します。

ホフスタッターは、チューリング テストに関する方法論的なコメントで締めくくっています。彼の意見では、チューリング テストは今でも良い定義であり、プログラムとやりとりすることで、人間はその動作だけでなくその構造についても洞察を得ることができると主張しています。しかし、彼は現在のチューリング テストの使用法を批判しています。チューリング テストは、深い認知能力の調査ではなく、派手な^{[孔雀散文]}自然言語インターフェースの開発を奨励しているからです。

• ホフスタッター、ダグラス R. (2008) [1995]、「流動的概念と創造的類推：思考の基本メカニズムのコンピュータモデル」、ベーシックブックス、ISBN 978-0786723317