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思考の言語仮説（LOTH ） [ 1 ] （思考秩序的精神表現（TOME）[ 2 ]とも呼ばれる）は、アメリカの哲学者ジェリー・フォダーが提唱した、言語学、心の哲学、認知科学における見解である。この仮説は、思考の本質を「言語のような」または構成的な構造（メンタリーズとも呼ばれる）を持つものとして説明する。この見解では、単純な概念が体系的な方法で（言語の文法規則に似て）組み合わさって思考が構築される。最も基本的な形では、この理論は、思考は言語と同様に構文を持つと述べている。
言語学と認知科学から得られた経験的証拠を用いて、哲学的観点から心的表象を記述する仮説は、思考は思考の言語（LOT）で行われると述べている。認知と認知プロセスは、言語的または意味論的構造によって「トークン化」され、組み合わせ構文によって操作される表象のシステムとして表現される場合にのみ「遠回しにもっともらしい」ものとなる。[ 1 ]心的言語で使用される言語トークンは、複雑な思考を可能にする因果関係を確立する論理規則によって操作される基本概念を記述する。構文と意味論は、この心的表象のシステムの特性に因果的な影響を与える。
これらの心的表象は、紙に記号が存在するのと同じように脳内に存在するのではなく、LOTは認知レベル、つまり思考や概念のレベルに存在すると考えられています。LOTHは認知科学の多くの領域において広範な意義を持っています。LOTHは、心的表象は命題的態度を持つ個人によって現実化され修正されるという機能主義的唯物論の一形態に依拠しており、消去主義的唯物論やコネクショニズムに異議を唱えています。LOTHは、認知の基本原理の多くが生得的であるという、認知の強力な合理主義モデルを暗示しています。 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]
この仮説は命題的内容を持つ思考に適用され、心の中で起こるすべてのことを記述することを意図したものではありません。それは、思考の表象理論に依拠して、それらのトークンが実際に何であり、どのように振る舞うかを説明します。表象の主体と何らかの固有の関係を持ち、特定の内容を持つ心的表象が存在しなければなりません。複雑な思考は、基本的な思考の内容と、それらが互いに持つ関係から意味内容を得ます。思考は、思考の構文に違反しない方法でのみ互いに関係することができます。これら2つの部分を組み合わせるための構文は、一階述語論理で表現できます。
「ジョンは背が高い」という考えは、明らかにジョンという概念と背の高さという概念という2つの部分から構成されており、これらは一階述語論理では実体「j」（ジョン）に成り立つ述語「T」（「背が高い」）として表現できる形で結合されている。LOT（論理的思考体系）を完全に明確にするには、量化や命題的態度（人々が発言に対して持ちうる様々な態度。例えば、私はジョンが背が高いと信じている、見ている、あるいは単に疑っているかもしれない）といった、より複雑な要素を考慮に入れる必要があるだろう。
思考の言語仮説は、物議を醸す一方で画期的な理論でもある。哲学者の中には、公用語は精神言語である、つまり英語を話す人は英語で考える、と主張して思考の言語仮説を否定する者もいる。しかし、公用語を持たない人々（例えば、乳幼児、失語症患者、さらには高等霊長類）にも複雑な思考は存在するため、何らかの形の精神言語は生得的なものであるに違いないと主張する者もいる。
精神状態が因果的に有効であるという考えは、精神状態と行動の間には（原因と結果として）断絶はないと主張したギルバート・ライルのような行動主義者とは異なる。ライルはむしろ、人々はそのように行動する傾向にあるからこそ何らかの行動をとるのであり、これらの因果的な精神状態は表象的なものであると主張した。この点に対する反論は、ジョン・サールによる生物学的自然主義という形で現れる。生物学的自然主義は、精神状態の因果的有効性を認める非表象的な心の理論である。サールは、意図的な状態を低レベルの脳活動と高レベルの精神活動に分けた。低レベルの非表象的な神経生理学的プロセスは、高レベルの精神的表象ではなく、意図と行動において因果的な力を持つ。
ティム・クレーンは著書『機械の心』[ 6 ]の中で、フォダーの意見には同意するものの、その理由は大きく異なると述べている。論理的な反論は、自然言語の文がどのように意味を得るかというLOTHの説明に異議を唱える。それは、「雪は白い」が真であるのは、LOTにおいてPが真である場合のみであり、 PはLOTにおいて「雪は白い」が自然言語において意味するのと同じ意味である、という見解である。あらゆる記号操作には、それらの記号が何を意味するかを導き出す何らかの方法が必要である。[ 6 ]文の意味がLOTの文に関して説明される場合、LOTの文の意味はどこか別のところから意味を得なければならない。したがって、文が意味を得るという無限後退があるように思われる。自然言語の文は、使用者（話者、書き手）から意味を得る。[ 6 ]したがって、メンタリーズの文は、思考者によって使用される方法から意味を得なければならず、無限に続く。この退行はしばしばホムンクルス退行と呼ばれる。[ 6 ]
ダニエル・デネットは、ホムンクルスは他のホムンクルスによって説明できることを認め、それがホムンクルスの無限後退をもたらすことを否定している。それぞれの説明ホムンクルスは、それが説明するホムンクルスよりも「愚か」またはより基本的であるが、この後退は無限ではなく、解釈を必要としないほど単純な基本レベルで底をつく。[ 6 ]ジョン・サールは、それでも最下層のホムンクルスは何らかのシンボルを操作していることが導かれると指摘している。
LOTHは、心が推論の論理規則と構文（文の構造）および意味論（概念または単語の意味）の言語規則について暗黙の知識を持っていることを示唆している。 [ 6 ] LOTHが、心が問題となっている特定の規則セットに従っていることを知っていることを示せない場合、心は計算規則によって支配されていないため、計算的ではない。[ 3 ] [ 6 ]また、この規則セットが行動を説明する上で明らかに不完全であることも指摘されている。多くの意識のある存在は、論理の規則に反する方法で行動する。しかし、この非合理的な行動はどの規則によっても説明されておらず、この規則セットに従って行動しない行動が少なくともいくつかあることを示している。[ 6 ]
心の表象理論におけるもう一つの反論は、命題的態度と表象の関係に関するものである。デネットは、チェスプログラムは「クイーンを早く出したいという」態度を持つことができるが、それを明示的に述べる表象やルールは存在しないと指摘している。コンピュータ上の乗算プログラムは、1と0のコンピュータ言語で計算を行い、命題的態度に対応しない表象を生成する。[ 3 ]
スーザン・シュナイダーは最近、フォダーのアプローチとは多くの点で異なるLOTのバージョンを開発した。彼女の著書『思考の言語：新たな哲学的方向性』の中で、シュナイダーは認知科学の成功に対するフォダーの悲観論は誤っていると主張し、LOTと神経科学を統合したLOTへのアプローチを概説している。彼女はまた、LOTはすべての概念が生得的であるという極端な見解に固執するものではないことを強調している。彼女は、概念の性質がLOTシンボルタイプとその意味によって決定されるという、精神シンボルの新しい理論と、それに関連する概念の二層理論を構築している。[ 4 ]
コネクショニズムは人工知能へのアプローチであり、LOTHが受け入れている理論的枠組みの多く、すなわち精神状態は計算的かつ因果的に有効であり、多くの場合表象的であるという枠組みをしばしば受け入れています。しかし、コネクショニズムは思考する機械の可能性を強調しており、それは多くの場合、相互接続されたノードの集合である人工ニューラルネットワークとして実現され、精神状態はこれらの接続の強度を時間とともに変更することによって記憶を作成できると説明しています。ニューラルネットワークの一般的なタイプには、ユニットの解釈と学習アルゴリズムがあります。「ユニット」はニューロンまたはニューロンのグループとして解釈できます。学習アルゴリズムは、時間の経過とともに接続の重みが変化する可能性があり、ネットワークが接続を変更できるようにするものです。コネクショニストニューラルネットワークは、活性化によって時間とともに変化することができます。活性化は、ニューラルネットワークが任意の時点で持つユニットのあらゆる側面を表す数値です。活性化の拡散は、活性化されたユニットに接続されている他のすべてのユニットに、時間の経過とともに活性化が拡散または引き継がれることです。
コネクショニストモデルは時間とともに変化する可能性があるため、コネクショニズムの支持者は、LOTHが古典的なAIにもたらす問題を解決できると主張しています。これらの問題とは、LOT構文フレームワークを持つ機械は、多くの場合、人間の心よりも問題を解決したりデータを保存したりするのに優れている一方で、写真内の顔の表情や物体を認識したり、微妙なジェスチャーを理解したりといった、人間の心が得意とする事柄でははるかに劣っていることを示すものです。[ 6 ]フォダーは、コネクショニストモデルは古典的な心の計算理論の何らかの実現または実装にすぎず、必然的に記号操作LOTを採用していると主張してLOTHを擁護しています。
フォダーとゼノン・ピリシンは、自分たちの主張を擁護するために認知アーキテクチャの概念を用いている。認知アーキテクチャとは、表象的な入力と出力を持つ生物の基本機能の集合である。彼らは、認知能力は生産的で体系的であり、推論的に一貫しているのが自然の法則であると主張する。つまり、ある構造の文を理解できれば、その構造の文を生成し理解する能力があるということである。[ 7 ]認知モデルは、科学的方法と両立する何らかの方法でこれらの法則と特性を説明する認知アーキテクチャを持たなければならない。フォダーとピリシンは、認知アーキテクチャは表象のシステムに訴えることによってのみ体系性の特性を説明でき、コネクショニズムは表象の認知アーキテクチャを採用するか、採用しないかのどちらかであると述べている。採用するならば、コネクショニズムはLOTを使用している。採用しないならば、経験的に誤りである。[ 3 ]
コネクショニストは、コネクショニズムがLOTを使用していることを否定したり、認知が本質的に表象的な入力と出力を使用する機能であることを否定したり、体系性が表象に基づく自然法則であることを否定したりすることで、フォダーとピリシンに反論してきた。一部のコネクショニストは、変数を取り入れることで記号的に一般化できる実装コネクショニストモデルを開発した。[ 8 ]
LOTHが誕生して以来、それは経験的に検証されてきた。すべての実験が仮説を裏付けたわけではない。