人工知能をめぐる 意識と環境と身体の理論（上）
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玉川大学2017年11月4日（土）開催：心の哲学研究部門第９回研究会「人工知能と脳科学・哲学③―人工知能からみた「知能」の問題」 講演資料です。
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人工知能をめぐる 意識と環境と身体の理論（上）
- 4. 目次 • 第一章 人工知能とは • 第二章 人工知能から人工生命へ • 第三章 ベルクソンの哲学 • 第四章 デカルト的人工知能 • 第五章 知能の深部構造 • 第六章 現象学的人工知能へ • 第七章 環世界と人工知能 • 第八章 人工知能の認識（１） • 第九章 人工知能の認識（２） • 第十章 ベルンシュタインの運動学第 • 第十一章 人工知能の意識の理論 • 第十二章 人工知能に運動感覚を与える • 第十三章 東洋哲学と人工知能（１） • 第十四章 東洋哲学と人工知能（２）
- 5. 目次 • 第一章 人工知能とは • 第二章 人工知能から人工生命へ • 第三章 ベルクソンの哲学 • 第四章 デカルト的人工知能 • 第五章 知能の深部構造 • 第六章 現象学的人工知能へ • 第七章 環世界と人工知能 • 第八章 人工知能の認識（１） • 第九章 人工知能の認識（２） • 第十章 ベルンシュタインの運動学第 • 第十一章 人工知能の意識の理論 • 第十二章 人工知能に運動感覚を与える • 第十三章 東洋哲学と人工知能（１） • 第十四章 東洋哲学と人工知能（２）
- 6. 第一章 人工知能とは
- 8. この３００年の技術の動向 時間 規模 産業革命 情報革命 ネット革命 知能革命 機械化・自動化（オートメーション化） 電子情報化 オンライン化 知能化 第二次産業革命 電動化 1750 1860 1960 1990 Now… 現代は「知能化」の時代に 入りつつある。 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム
- 10. 神経素子（ニューロン）とは？ 入力 入力 入力 出力 入力 この中にはイオン（電解,Na+,K+） 溶液が入っていて、入力によって電圧が 高まると出力する仕組みになっています。 100mVぐらい ニューラルネットワーク内シグナル伝達スピード 100(m/sec) … 案外遅い http://www.brain.riken.go.jp/jp/aware/neurons.html
- 12. 人工知能がブームになるとき 時間 規模 1960 1990 2000 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 1970 1980 2010 シンボルによる人工知能は 堅実に進化する
- 13. 2 第一次ＡＩブーム（1960年代） もし A ならば B もし B ならば C よって、 もし A ならば C シンボルによる人工知能 （記号主義） ニューラルネットによる人工知能 （コネクショニズム） 推論ベース ニューラルネット 誕生
- 14. 3 第二次ＡＩブーム（1980年代） IF （A） then B IF （C） then D IF （E） then F IF （G） then H IF （ I ） then J シンボルによる人工知能 （記号主義） ニューラルネットによる人工知能 （コネクショニズム） ルールベース 新しい学習法＝ 逆伝搬法
- 15. 3 第二次ＡＩブーム（1980年代） 0 0 0 【逆伝播法】 ここが１になるように、 結合の強さを、 さかのぼって変えて行く。
- 17. Deep Q-Learning Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, Martin Riedmiller (DeepMind Technologies) Playing Atari with Deep Reinforcement Learning http://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf 画面を入力 操作はあらかじめ教える スコアによる強化学習
- 19. 学習過程解析 Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, Martin Riedmiller (DeepMind Technologies) Playing Atari with Deep Reinforcement Learning http://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf
- 21. インターネットによる 膨大なデータ 4 第三次ＡＩブーム（2010年代） 時間 規模 1960 1990 2000 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 1970 1980 2010 ルールベース 逆伝播法 データベース ディープ ラーニング 推論ベース ニューラル ネット誕生 小型・中型 コンピュータの普及 大型コンピュータ 専門家のみのブーム
- 22. ゲームAIと人工生命
- 23. FC SFC SS, PS PS2,GC,Xbox Xbox360, PS3, Wii DC （次世代）Hardware 時間軸20051999 ゲームの進化と人工知能 複雑な世界の 複雑なＡＩ ゲームも世界も、ＡＩの身体と内面もますます複雑になる。 単純な世界の シンプルなＡＩ （スペースインベーダー、タイトー、1978年） （アサシンクリード、ゲームロフト、2007年）
- 27. 強化学習 （例）格闘ゲームTaoFeng におけるキャラクター学習 Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx Microsoft Research Playing Machines: Machine Learning Applications in Computer Games http://research.microsoft.com/en-us/projects/mlgames2008/ Video Games and Artificial Intelligence http://research.microsoft.com/en-us/projects/ijcaiigames/
- 28. 人工知能のための哲学塾 第0夜 概観 第一夜 フッサールの現象学 第二夜 ユクスキュルと環世界 第三夜 デカルトと機械論 第四夜 デリダ、差延、感覚 第五夜 メルロ=ポンティと知覚論 第0夜 概観 第一夜 荘子と人工知能の解体 第二夜 井筒俊彦と内面の人工知能 第三夜 仏教と人工知能 第四夜 龍樹とインド哲学と人工知能 第五夜 禅と人工知能 (11/13)
- 29. 目次 • 第一章 人工知能とは • 第二章 人工知能から人工生命へ • 第三章 ベルクソンの哲学 • 第四章 デカルト的人工知能 • 第五章 知能の深部構造 • 第六章 現象学的人工知能へ • 第七章 環世界と人工知能 • 第八章 人工知能の認識（１） • 第九章 人工知能の認識（２） • 第十章 ベルンシュタインの運動学第 • 第十一章 人工知能の意識の理論 • 第十二章 人工知能に運動感覚を与える • 第十三章 東洋哲学と人工知能（１） • 第十四章 東洋哲学と人工知能（２）
- 30. 第二章 人工知能から人工生命へ
- 34. 極性頭部 非極性尾部 水と仲良し 水と溶けあえない （参考）永田和宏 「生命の内と外」 （「考える人」（Vol.45））
- 35. 自己組織化
- 44. テセウスのパラドックス 物質的構成 ＝ 循環する 物質によらず不変なもの 構造 情報
- 57. 意思決定モデル ©2017 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved. ステート（状態）ベースAI ゴール（目標）ベースAI ルール（規則）ベースAI ビヘイビア（振る舞い）ベースAI 意思決定というものは非常に高度で複雑なプロセスです。 でも、ゲームで用いるいくつかの簡易モデルが存在します。 シミュレーションベース AI ユーティリティ（効用）ベース AI Rule-based AI State-based AI Behavior-based AI Goal-based AI Utility-based AI 「○○-based AI」とは、○○をAIを構築する基本単位として採用したＡＩということ。 タスク（仕事）ベース AI Task-based AI 意思決定 Simulation-based AI
- 58. 参考文献 三宅陽一郎 「ディジタルゲームにおける 人工知能技術の応用の現在」 (19ページ) （人工知能学会誌、2015） ※ＰＤＦをダウンロードできます。 http://id.nii.ac.jp/1004/00000517/ ©2017 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved.
- 59. 目次 • 第一章 人工知能とは • 第二章 人工知能から人工生命へ • 第三章 ベルクソンの哲学 • 第四章 デカルト的人工知能 • 第五章 知能の深部構造 • 第六章 現象学的人工知能へ • 第七章 環世界と人工知能 • 第八章 人工知能の認識（１） • 第九章 人工知能の認識（２） • 第十章 ベルンシュタインの運動学第 • 第十一章 人工知能の意識の理論 • 第十二章 人工知能に運動感覚を与える • 第十三章 東洋哲学と人工知能（１） • 第十四章 東洋哲学と人工知能（２）
- 60. 第三章 ベルクソンの哲学
- 61. ベルクソン（1859-1941）とは？ • 1859年、パリで生まれる。ロンドンで幼少期を過ごす。 • 1878年 国立高等師範学校入学 • 1881年 教授資格国家試験合格（2位）。 • 地方（クレルモン）でリセ（高校）の教師となる。 • 1888年 ソルボンヌ大学に学位論文「時間と自由」 • 1896年 「物質と記憶」 • 1900年 コレージュ・デュ・フランス教授 • 1907年 「創造的進化」
- 62. ベルクソンの思想の系譜 • 1888年 「時間と自由」 意識の持続性 • 1896年 「物質と記憶」 イマージュ • 1907年 「創造的進化」 エラン・ヴィタル 生物の進化においても、 内側から進化を推し進める力（エラン・ヴィタル）がある。
- 63. カント 自然科学 人文科学・哲学 空間 絶対 空間 ホイヘンス・ニュート ン 幾何光学 ギブソン 生態光学 時間 絶対 時間 アインシュタイン 相対性理論 ベルクソン 持続性
- 71. ベルクソンの時間論 内部 外部 時間 持続的なもの 異質なものと融合による 変化・生成する過程 計量されない 持続的ではない 等質な空間の拡がり 計量される 運動 形成途上にある生き物 継起 同時性
- 73. 対世界 活動神経網 知覚神経網 興奮（記号） 興奮 対世界 興奮 興奮 興奮 運動形態 さまざまな興奮（＝記号）の 組み合わせから、事物を分別する。 特定の筋肉を動かすように 興奮を促す。 中枢神経網
- 75. 物質と知覚 （べルクソン）
- 76. 物質と知覚 （べルクソン）
- 77. 物質と知覚 （べルクソン）
- 78. 物質と知覚 （べルクソン）
- 79. 物質と知覚 （べルクソン）
- 80. Bergson’s delay and detour Time Material （Neuro-system） Unit of Intelligence （Neuron） Input （Sensor） Output (Action）
- 82. 物質と知覚 （べルクソン） 物 作用 反作用 作用に対してすぐに返って来る＝物 知性 作用 反作用 作用と反作用の間の遅延＝知能 作用に対してすぐには返って来ない ＝知性 線形システム 非線形システム
- 84. サブサンプション・アーキテクチャ（ロドニー・ブルックス） INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス = 自意識の構築化 Subsumpution Architecture 運動の実現のプロセス = 身体運動の生成
- 86. S (Body) w (World) Action: A w’ Sense: p S’ Action: A’ Sense: p’ w’’S’’ Action: A’’ Sense: p’’ w’’S’’ Action: A’’ Sense: p’’ R R R R R R f’ f f’’ Sequence of Self Sequence of World Sequence of Action “Self” is a sequence of selfs. “World” is a sequence of worlds. 知能は身体、世界、その間の関係（アクション）を多層的に捉えている。 多層的な表現の集合がオブジェクトであり、世界であり、アクション。 世界表現身体表現 （自己表現） 行動表現
- 88. Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World Sensor Effector World Dynamics Artificial Intelligence Decision-MakingDecision-Making 物理 情報 身体 感覚 情報 抽象 知的 情報
- 89. Decision-Making Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Object image on the top layer インフォメーション・フローは 志向性の流れを作り出してい
- 90. Hybrid node format State machine Behavior tree A Processing Node can change into Graph Structure. IDLE MOVE FIGHT MOVE ATTACK State machineDifferent types of graph system can be combined.
- 91. 目次 • 第一章 人工知能とは • 第二章 人工知能から人工生命へ • 第三章 ベルクソンの哲学 • 第四章 デカルト的人工知能 • 第五章 知能の深部構造 • 第六章 現象学的人工知能へ • 第七章 環世界と人工知能 • 第八章 人工知能の認識（１） • 第九章 人工知能の認識（２） • 第十章 ベルンシュタインの運動学第 • 第十一章 人工知能の意識の理論 • 第十二章 人工知能に運動感覚を与える • 第十三章 東洋哲学と人工知能（１） • 第十四章 東洋哲学と人工知能（２）
- 94. アリストレス（B.C.383-322） • 人類史上、最大の哲学者 • オルガノン（論理学に関する一連の著作） • 形而上学 （キリスト教に強い影響） • この後、２０００年に渡って規範となる（なって しまう） • 膨大な著作（弟子たちがまとめる）
- 99. デカルト（1596-1650） • 近代学問の父とみなされる • 書物を読むのをやめ、自分自身で 納得の行く哲学を構築する。 • 「方法序説」「精神指導の規則」「哲 学原理」 • 数学では解析幾何学（座標幾何学） • 小屋に閉じこもり、３つの着想を得る。 • 軍隊に入りながら各地を放浪 • 家庭教師など
- 100. デカルトの動機 「混乱する学問を確かな基礎の上に体系化する」 • 当時（１６世紀）における学問は、さまざまな議論や、 宗教が混在しており、学問全体が体系化されていな かった。 • 学問全体をユークリッド幾何学のように整然と体系化 できないのか。 • そのためには、あらゆる学問の出発点がなければなら ない。 • そして、それは誰にとっても確からしいものでなければ ならない。そこから論理的明証性によって学問全体を 再構築するのだ。
- 103. ライプニッツ（1646-1716） • 万能の天才 • ハノーファー候（ドイツ）に仕える外 交官・文官 • 欧州全体に広い人脈（ロシア皇帝か らバチカンまで） • ベルリンアカデミー設立 • 法律、数学（『微積分』の発見、二進 法に関する論文）、哲学（『モナド 論』）に大きな足跡を残す • デカルト批判
- 104. ライプニッツ「モナドロジー」 (原著：1714, 翻訳:2005,清水富雄、竹田篤司、飯塚勝久) • さて、部分のないところには、ひろがりも形もあるはずが ない。分割することもできない。モナドは、自然における 真のアトムである。一言で言えば真のアトムである。 (P.3) • 「一」すなわち単一な実体において、（瞬間ごとに）多を はらみ、多を表現している状態、その流れがいわゆる表 象である。 (P.6) • デカルト哲学の末流が、この点で大きなあやまりをおか したのも、意識にのぼらない表象は無とみなしたからで ある。（P.7） • そのあげく、魂と体がまったく切りはなされているとする、 • スコラ学者の偏見に（さかさまに）落ち込んだばかりでは なく(p.7)
- 105. ライプニッツ「普遍学」 • ホッブズが，われわれの心mensの働きはすべて計 算computatioであると述べているがそれは正しい〉 (Leibniz，Gerh.4,p.64) (Web辞典から) • 「もし何らかの厳密な言語か、あるいは少なくとも、 真に哲学的な表記法が与えられたなら、所与から理 性によって獲得しうるすべてのものは、何らかの計 算法により、ちょうど算術や幾何学の問題が解かれ るのと同じように、見出すことができるであろう。」（ラ イプニッツ、普遍学すなわち哲学的算法について） （フレーゲ著作集１、勁草書房勁、P.138）
- 106. Element Characteristics universalis Leibniz （普遍的記号法の原理） http://www.iep.utm.edu/leib-log/ しかし、途中で終わる。 （ライプニッツはすぐに できると思っていたが、 実は人類史上の、 とても大仕事だった。）
- 108. 数学 数学＝？ 数学
- 109. 数学の歴史 代数学 幾何学 ディオファントス「算術」 方程式（当時はそう呼んでいなかったが） ユークリッド (埃、アレクサンドリア、 323-283 ぐらい) x2 - n y2 = 1 などの解を求める
- 110. 数学の歴史 代数学 幾何学 解析幾何学 純粋幾何学 x2 - n y2 = 1 などの方程式によって図形・曲線を表す。 記号操作によって、誰でも一定の手順で証明が可能。 補助線など「閃き」によって証明する。
- 113. デカルトの著作 1618年『音楽提要』Compendium Musicae 公刊はデカルトの死後（1650年）である。 1628年『精神指導の規則』Regulae ad directionem ingenii 未完の著作。デカルトの死後（1651年）公刊される。 1633年『世界論』Le Monde ガリレオと同じく地動説を事実上認める内容を含んでいた ため、実際には公刊取り止めとなる。デカルトの死後（1664年）公刊される。 1637年『みずからの理性を正しく導き、もろもろの学問において真理を探究するため の方法についての序説およびこの方法の試論（屈折光学・気象学・幾何学）』Discours de la méthode pour bien conduire sa raison, et chercher la verité dans les sciences(La Dioptrique,Les Météores,La Géométrie) 試論（屈折光学・気象学・幾何学）を除いて序説単体で読まれるときは、『方法序説』 Discours de la méthode と略す。 1641年『省察』Meditationes de prima philosophia 1644年『哲学の原理』Principia philosophiae 1648年『人間論』Traité de l'homme 公刊はデカルトの死後（1664年）である。 1649年『情念論』Les passions de l'ame https://ja.wikipedia.org/wiki/ルネ・デカルト
- 115. ライプニッツ「モナドロジー」 (原著：1714, 翻訳:2005,清水富雄、竹田篤司、飯塚勝久) • 表象も、表象に依存して動くものも、メカニックな理由、つまり 形や運動を持ち出しては、 説明がつかないということである。 ものを考えたり、感じたり、知覚したりできる(p.8)
- 116. フレーゲ（1848-1925） • 分析哲学の祖 • 人間の思考の形式化 • ゲッティンゲン大学で博士号 • イエーナ大学で殆どの時期を過ごす • 数学と哲学の間で独自の学問を打 ち立てる • 現代数学の記号、一階述語論理は フレーゲに寄る。
- 120. 述語論理 命題 一階述語 論理 二階述語 論理 ～は～である。 （例）メアリは女優である。女優は女性である。 メアリは女性である。 すべての～はーである。 {∀ t | P(t) } （例）すべての人間は生まれた。 ～という ー が存在する。 {∃t | P(t) } （例） 体の白いラインが存在する。 全称量化記号 (universal quantifier) ∀ と 存在量化記号 (existential quantifier) ∃ 命題 と変数 P (t) 命題 と変数 と集合 P (t)、集合S ～という集合が存在する すべての集合について～である。 （例）任意のxについて、それは集合に属するか、属さないかである。 ∀S ∀x (x ∈ S ∨ x ∉ S) 三段論法
- 121. フレーゲ「概念計算」 • ライプニッツもまた適切な表記法のもつ利点を認識していた し、恐らく、それを過大評価していたのだ。普遍記号学、すな わち、哲学計算（calculus philosophicus）、あるいは計算者 （ratiocinator）という彼のアイデアは、あまりにも巨大だった ので、それを具体化しようとする試みは単なる準備段階を出 ることはなかった。 （フレーゲ著作集１、勁草書房勁、P.4-5）
- 125. ブール代数 • 冪等則：x ∧ x = x ∨ x = x 、 • 交換則：x ∧ y = y ∧ x 、x ∨ y = y ∨ x 、 • 結合則：(x ∧ y)∧ z = x ∧(y ∧ z) 、(x ∨ y)∨ z = x ∨(y ∨ z) 、 • 吸収則：(x ∧ y)∨ x =x 、(x ∨ y)∧ x = x 、 • 分配則：(x ∨ y)∧ z = (x ∧ z)∨(y ∧ z) • (x ∧ y)∨ z = (x ∨ z)∧(y ∨ z) • さらにL の特別な元 0 ，1 と単項演算 ¬ について、以下が 成り立つとき ＜L; ∨, ∧, ¬＞ を可補分配束（ブール束）と 呼ぶ。 • 補元則： x ∨ ¬x = 1， x ∧ ¬ x = 0。
- 126. 論理主義 • しかし、数学は論理学の一部ではない。 • 実数（連続量）を定義できるか？ • 論理から数を定義しようとする（カントール、デー デキントなど）。 • しかし、数学の体系の中には、肯定も否定もでき ないような命題が存在する。 • これを「ゲーデルの不完全性定理」という。 • 論文「『プリンキピア・マテマティカ』とそれに関連 する体系における形式的に決定不可能な命題 についてＩ」 （ゲーデル、1931年）
- 128. バートランド・ラッセル(英、1872-1970) • 英の数学者・哲学者・文学者 • ノーベル文学賞を受賞 • ケンブリッジ大学で教える。 • ヴィトゲンシュタインを見出す。 • 政治的運動も展開。 • 数々の著作。 • 論理学者としてラッセルのパラドックス
- 129. ラッセルのパラドックス • 「市長は自分が市長をする市以外に住まなくて はならない。市長を集めた不在市長市に、すべ ての不在市長が住まなくてはならない。誰が市 長になれば良いか？」 • 自己言明に対するパラドクス。 • フレーゲによる修正 • ラッセルによる修正 ＝ 型階層理論 （集合にはクラスがある）
- 131. 述語論理 命題 一階述語 論理 二階述語 論理 ～は～である。 （例）メアリは女優である。 すべての～はーである。 {∀ t | P(t) } （例）すべての人間は生まれた。 ～という ー が存在する。 {∃t | P(t) } （例） 体の白いラインが存在する。 全称量化記号 (universal quantifier) ∀ と 存在量化記号 (existential quantifier) ∃ 命題 と変数 P (t) 命題 と変数 と集合 P (t)、集合S ～という集合が存在する すべての集合について～である。 （例）任意のxについて、それは集合に属するか、属さないかである。 ∀S ∀x (x ∈ S ∨ x ∉ S) 現代数学
- 132. 極限の概念「ε-δ論法」 • 「任意のεを取った時、|f(x)-b|がε以下になるよう な |x-a|<δ となるδが存在する。」 b a
- 133. ラッセル/ホワイトヘッド 数学原理（Principia Mathematica） • 数学が論理学で記述できることを示す。 • ラッセルのパラッドクスを回避するラッセル自身の「型理論」 (type theory)が盛り込まれる。 https://archive.org/details/PrincipiaMathematicaVolumeI
- 134. ヴィトゲンシュタイン（1889-1951） • オーストリアの哲学者 • 工学からその基礎に疑問を持ち、 • 数学、さらに哲学へ。 • イギリスのケンブリッジのラッセルのもとで 哲学を研究する。 • フレーゲと交流。 • 孤高の哲学者。 • ２０代で「論理哲学論考」を著して、小学校 教師に。その後、再び、大学で研究する。 「哲学論考」 • 講義を受けた聴講者が講義録をまとめる。
- 135. ヴィトゲンシュタイン「論理哲学論考」 • 哲学の目的は思考の論理的明晰化である。 • 哲学は学説ではなく、活動である。 • 哲学の仕事の本質は解明することにある。 • 哲学の成果は、命題ではない。命題の明晰化である。 • 思考はそのままではぼやけている。哲学はそれを明晰にし、 限界をはっきりさせねばならない。 （ヴィトゲンシュタイン「論理哲学論考」岩波文庫、P.51）
- 136. ヒルベルト「数理論理学」 • 20世紀最大の数学者 • 「マテマティカ・プリンキピア」の成果を 数学的に細分化し、数学基礎論として 位置付けた。 • ヒルベルト/アッカーマン「数理論理学」 （1927年、オリジナルはゲッティンゲン 大学における講義 1917-1918） • 決定問題を提起
- 138. 分析哲学から人工知能へ
- 139. ダートマス会議（1956年） • ジョン・マッカーシーのいたダートマス大学で、人 工知能をテーマとして初めて開催された会議。 • Artificial Intelligence という名称もはじめてここで 用いられた。 http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html
- 142. Logic Theorist (1956年) • 世界初の人工知能プログラム • ダートマス会議においてデモンストレーション • アレン・ニューエルとハーバート・サイモン（後 にノーベル経済学賞） • 「プリンキピア・マテマティカ」の定理を、プロ グラム上で、組み合わせにより証明。 • 「プリンキピア・マテマティカ」は定理を組み合 わせて証明して行くので、適している。 https://www.ai-gakkai.or.jp/whatsai/AItopics5.htm
- 148. 論理プログラミング 人間の思考の 記号化の夢 人間の思考の 記号化の研究 分析哲学・言語哲学 LISP / PROLOG 数理論理学の成果をプログラミングに導入する。 計算理論 哲学 論理学 数学 プログラミング 人工知能
- 151. 人工知能の拡大 LISP / PROLOG それ以外の人工知能 の拡がり - ニューラルネット - 知識表現 - 学習 - ベーアンネット - 強化学習
- 152. 人工知能の拡大 LISP / PROLOG それ以外の人工知能 の拡がり - ニューラルネット - 知識表現 - プランニング
- 153. 人工知能の拡大 LISP / PROLOG それ以外の人工知能 の拡がり - 強化学習 - エージェント - ディープラーニング
- 154. F.E.A.R.のプランニング シンボルによる連鎖プランニング ターゲットＡが 死んでいる ターゲットＡが 死んでいる 攻撃 武器が装填 されている 武器が装填 されている 装填する 武器を 持っている 武器を 持っている 武器を拾う 条件なし プラナー プランニング Jeff Orkins, Three States and a Plan: The AI of FEAR http://alumni.media.mit.edu/~jorkin/gdc2006_orkin_jeff_fear.pdf
- 155. 計画を立てるＡＩ/計画を変更するＡＩ Jeff Orkins, Three States and a Plan: The AI of FEAR http://alumni.media.mit.edu/~jorkin/gdc2006_orkin_jeff_fear.pdf
- 156. 目次 • 第一章 人工知能とは • 第二章 人工知能から人工生命へ • 第三章 ベルクソンの哲学 • 第四章 デカルト的人工知能 • 第五章 知能の深部構造 • 第六章 現象学的人工知能へ • 第七章 環世界と人工知能 • 第八章 人工知能の認識（１） • 第九章 人工知能の認識（２） • 第十章 ベルンシュタインの運動学第 • 第十一章 人工知能の意識の理論 • 第十二章 人工知能に運動感覚を与える • 第十三章 東洋哲学と人工知能（１） • 第十四章 東洋哲学と人工知能（２）
- 157. 第五章 知能の深部構造
- 160. 人間の精神 意識 前意識 無意識 知能
- 173. 人間の精神 意識 前意識 無意識 外部からの 情報 知能 解釈 顕 在 化 運動 統合 意 志 意識の境界面 知覚の境界面 ２つの見えている世界（知覚世界、作用世界） 知覚世界 作用世界 遠心性 情報
- 177. エージェント・アーキテクチャ
- 183. 遅延反応系 INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス 反応を遅延させるところに、知性の生じるチャンスがある。
- 184. サブサンプション・アーキテクチャ（ロドニー・ブルックス） INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス = 自意識の構築化 Subsumpution Architecture 運動の実現のプロセス = 身体運動の生成
- 194. 意識モデル
- 195. MC = Machine Consiouness • マシンの持つ意識（MC）についてはゲーム分野 ではあまり研究されてこなかった。 • 最近は、MCの研究が盛り上がりつつある。 • ゲーム分野のAIについてもMCを考えたい。 • ここでは、あまり哲学的な議論に立ち入らない ために、意識⇒注意 と置き換えて考えます。
- 196. ２つの意識の種類 P - Consciousness (Phenomenal consciousness) 現象的意識（主観的体験、クオリア） A - Consciousness ( Access consciousness) 精神活動に対する意識 （Ned Block, 1942）
- 197. ２つの意識の種類 P - Consciousness (Phenomenal consciousness) 現象的意識（主観的体験、クオリア） A - Consciousness ( Access consciousness) 精神活動に対する意識 （Ned Block, 1942）
- 198. A-Consciousness に関する３つのアイデア (1) 黒板モデル =ブラックボード・アーキテクチャ (Blackboard Architecture) (2) GWT = Global Workspace Theory (Baar, 1988) (3) MDM = Multiple Draft Model (Dennett, 1991)
- 199. (1) ブラックボード・アーキテクチャ(Blackboard Architecture) Blackboard KS KS KS KS KS KS Arbiter Motivations Emotions Attention Etc. 特徴： - 中央の黒板に情報が蓄積される（されて行く）。 - モジュールはKS(=Knowledge Source)と呼ばれ、特定の専門的な知識や技術に基づいた操作を 黒板の情報に対して行う。 - Arbiter(=調停者)がKSをどのように（順序、タイミングなど）動作させるかを行う。 Bruce Blumberg , Damian Isla, "Blackboard Architectures", AI Game Programming Wisdom (Charles River Media) , 2002
- 200. (2) Baar’s Global Workspace Theory (GWT) フォーカス している対象の 情報 Working Space Processor
- 201. GWT (Global Workspace Theory) フォーカス している対象の 情報 劇場と観衆のモデル。スポットライトがあたっている部分（注意＝フォーカスが向 いている対象）に観衆（プロセッサー）が注意して処理を行う。 Working Space Processor
- 202. (3) Dennett’s Multiple Draft Model 意識 無意識 協調 http://www.conscious-robots.com/en/conscious-machines/theories-of-consciousness/multiple-draft.html 仮想マシン
- 203. Dennett’s Multiple Draft Model 意識 無意識 協調 http://www.conscious-robots.com/en/conscious-machines/theories-of-consciousness/multiple-draft.html 仮想マシン 新聞社の編集モデル。新聞社にはたくさんの新しい情報が来て、何度も記事が 書きなおされる。最終版だけがリリースされる。編集者＝協調するプロセッサー、 新聞＝意識の登る情報。
- 204. A-Consciousness に関する３つのアイデア (1) 黒板モデル =ブラックボード・アーキテクチャ (Blackboard Architecture) (2) GWT = Global Workspace Theory (Baar, 1988) (3) MDM = Multiple Draft Model (Dennett, 1991) ３つのアイデアをかけあわせる Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures". (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf
- 205. 意識を生成する仕組み CERA = レイヤー構造 CRANIUMU = プロセッサー群
- 206. Global Workspace Theory (GWT) 注意の焦点 Focus of Attention （スポットライト） 舞台裏の人々＝ディレクター、シーンデザイナー、など。 コンテキストの生成とコントロール(舞台裏) ワーキングメモリ （Scene,Stage） 専門 プロセッサー (観客) ブロードキャスト テンポラリー な連携 Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. “Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures”. (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf
- 207. Baar’s Global Workspace Theory (GWT) 注意の焦点 Focus of Attention （スポットライト） 舞台裏の人々＝ディレクター、シーンデザイナー、など。 コンテキストの生成とコントロール(舞台裏) ワーキングメモリ （Scene,Stage） 専門 プロセッサー (観客) ブロードキャスト テンポラリー な連携 意識の構造を舞台に見立てています。ステージ（＝ワーキングメモリ）上にスポット ライト（＝注意、アテンション）が注ぐところに、注意の焦点があります。 Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. “Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures”. (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf
- 208. Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. “Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures”. (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf Baar’s Global Workspace Theory (GWT) 注意の焦点 Focus of Attention （スポットライト） 舞台裏の人々＝ディレクター、シーンデザイナー、など。 コンテキストの生成とコントロール(舞台裏) ワーキングメモリ （Scene,Stage） 専門 プロセッサー (観客) ブロードキャスト ブロードキャスト テンポラリー な連携 その輝いている領域が、観客（＝プロセッサー）と舞台裏のこのお芝居を支えている人々に 向けて見られる（＝ブロードキャスト）ことになり、観客から拍手なりアドバイスなりが返され ることで舞台上の演技が変化して行きます。 いろいろな意見や反響が返されることで 舞台上の演技がまた変化していく。
- 209. Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. “Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures”. (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf Baar’s Global Workspace Theory (GWT) 注意の焦点 Focus of Attention （スポットライト） 舞台裏の人々＝ディレクター、シーンデザイナー、など。 コンテキストの生成とコントロール(舞台裏) ワーキングメモリ （Scene,Stage） 専門 プロセッサー (観客) ブロードキャスト ブロードキャスト テンポラリー な連携 観客（＝プロセッサー）は必要の応じて連携したグループ(Interim Coalition) になって、その中で意見を戦わせて調整して発表することもあります。
- 210. Global Workspace Theory (GWT) 注意の焦点 Focus of Attention （スポットライト） 舞台裏の人々＝ディレクター、シーンデザイナー、など。 コンテキストの生成とコントロール(舞台裏) ワーキングメモリ （Scene,Stage） 専門 プロセッサー (観客) ブロードキャスト ブロードキャスト テンポラリー な連携 【まとめ】観客（＝プロセッサー）はステージ（＝ワーキングメモリ）上にスポットライト（＝注意、 アテンション）が注がれた役者の演技（＝オブジェクトの振る舞い）について考えて（＝情報 処理、思考）意見を役者に伝えます（＝ワーキングメモリに書き込みます）。 Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. “Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures”. (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf いろいろな意見や反響が返されることで 舞台上の演技がまた変化していく。
- 211. 目次 • 第一章 人工知能とは • 第二章 人工知能から人工生命へ • 第三章 ベルクソンの哲学 • 第四章 デカルト的人工知能 • 第五章 知能の深部構造 • 第六章 現象学的人工知能へ • 第七章 環世界と人工知能 • 第八章 人工知能の認識（１） • 第九章 人工知能の認識（２） • 第十章 ベルンシュタインの運動学第 • 第十一章 人工知能の意識の理論 • 第十二章 人工知能に運動感覚を与える • 第十三章 東洋哲学と人工知能（１） • 第十四章 東洋哲学と人工知能（２）
- 212. 第六章 現象学的人工知能へ
- 216. 「ゲーム、人工知能、環世界」 • 現代思想 １2月号 （青土社） • １１月２８日発売 • 「人工知能特集」 http://www.seidosha.co.jp/index.php?9784791713097
- 217. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001,浜渦辰二) • エポケー • 眼前に与えられている客観的な世界についてどんな態度決定す ることも、したがってさしあたり（存在、仮象、可能性存在、推定的 存在、蓋然的存在、等々といった）存在について態度決定するこ とも、このようにすべて差し控えること（「禁止すること」、「働かせ ないこと」）ーあるいは、よく言われて来たように、客観的世界の 「現象学的な判断停止（エポケー）」あるいは「括弧入れ」ーは、 私たちを無の前に立たせるわけではない。むしろ、まさにそのこ とによって、あらゆる純粋な体験とあらゆる純粋な思念されたも のを含めた、私の純粋な生が、つまり、現象学的な特別な広い 意味における現象の全体が、自分のものとなる。 (P.48)
- 218. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001,浜渦辰二) • エポケー • 判断停止とは、言わば根本的で普遍的な方法であり、これに よって私は自分を自我として、しかも、自分の純粋な意識の 生をもった自我として純粋にとらえることになる。客観的世界 の全体は私のとって存在し、まさにそれが私にとってあるが ままに存在するようになるのは、この意識の生においてであ り、この意識の生を通じてなのである。 (P.48) • 超越論的な判断停止（エポケー）という現象学の基礎的な方 法は、それがこの超越論的な存在の基盤へと遡らせる限り、 超越論的な現象学的還元と呼ばれるのである。
- 221. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001, ) • 志向性 • こうして、およそいかなる意識体験も、それ自身で何ものか についての意識である。…それゆえ、我思うという超越論的 な言い方には、もう一つの項が追加されねばならない。すべ ての思うこと、すべての意識体験は何らかのものを思念して おり、この思念という仕方でそれ自身のうちにそのつどの思 われたものを伴っており、すべての意識体験がそれぞれの 仕方でそうだとも言える。...意識体験を私たちが志向的とも 呼ぶ時、この志向性という言葉は、何かについての意識であ ること、すなわち思うこととしてその思われたものを自らのう ちに伴っていること、ほかならぬまさにこのことを意味してい る。 (P.68)
- 223. Abstraction Time World Sensor Effector World Dynamics Artificial Intelligence Object
- 224. Abstraction Time World Sensor Effector World Dynamics Artificial Intelligence Object Object Object Object Object 明確に内的対象を 外的事物と同じように 存在するものとして 導入することができる。
- 225. Decision-Making Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Object image on the top layer インフォメーション・フローは 志向性の流れを作り出してい
- 226. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001,浜渦辰二) • ノエシス的、ノエマ的 • このように、思うこと思われたもの（思われたものとしての）という二つの 方向をもった方法的原理に従っていくとき、個々のそのような思うことに ついて相関的な方向において行われる普遍的な記述がまず開かれてく る。それゆえ、一方では、志向的な対象それ自身について、しかも、そ れぞれの意識され方において、その対象に属すると思われる諸規定に ついて、また、それらへ眼差しを向けることにおいて現れてくる、それら に属する諸様態（それゆえ、確実に存在する、可能的ないし推測的に存 在する、等々の存在の様態、あるいは現在に過去に未来に存在すると いった主観的な時間の様態）について記述することである。こうした記述 の方向は「ノエマ的」と呼ばれる。これに対立するのは「ノエシス的」な記 述の方向で、それは、知覚、想起、過去把持のような、思うことそのもの のあり方、意識のあり方、しかも明晰性や判明性のように、それらに内 在する様相的区別をともなった仕方に関わる。(P.74)
- 227. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001,浜渦辰二) • ノエシス的、ノエマ的 • それは、世界全体とおよそすべての自然的に存在するものとが、 私にとってあるのは、そのつどの意味をもって、私にとって効力を もつものとしてであり、変化し変化のなかで結びついている。、私 の思うことがもうｔ思われたものとしてであること、また、そのような ものとしてのみ、私はそれらに効力を与えているということ、こうし たことである。したがって超越論的な現象学者としての私が、普遍 的で記述的な確認作業の主題として持っているのは、それが個々 のものであれ普遍的なつながりにおいてであれ、もっぱら、それぞ れの意識の仕方の志向的相関者としての対象のみなのである。 (P.76)
- 228. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001, 浜渦辰二) • 記述 • いったん具体的な意識の記述という現象学的な課題を引き受ける と、現象学以前には研究されることのなかった、真に無限の事実 が。私たちに開けてくる。これらの事実はすべて、（具体的な総合 的全体としての）個々の思うことに対して、また他の思うことに関し、 ても、ノエシスーノエマ的な統一を与えるような総合的構造の事実 と呼ぶことができる。この総合の固有性を明らかにすることは、志 向的体験としての思うことを、何かについての意識として示すこと になり、それゆえ、志向性は「心的現象」の記述的特徴であるとい う、フレンツ・ブレンターノの有意義な発見を実り豊かなものとし、 また記述的な ― 超越論哲学的であるのと同様に、もちろんまた 心理学的な ― 意識の理論を切り開くことになる。(P.82)
- 235. 志向的表現（例） 単なる知識表現（knowledge Representation） - グラス 20cm - 杏酒がグラスに入っている。 - レモンがグラス入っている。 - 氷がグラス入っている - -5度 - グラスを持つことができる（アフォーダンス） - 飲むことができる（アフォーダンス）
- 236. 志向的表現（例） 志向的表現（Intention representation） - グラス 20cm - 杏酒がグラスに入っている。 - レモンがグラス入っている。 - 氷がグラス入っている - -5度 - グラスを持つことができる（アフォーダンス） - 飲むことができる（アフォーダンス） - この輝きは黄金に似ているなあ。 - 去年シカゴで飲んだリキュールと同じ味だ。 - レモンはシチリア産かなあ。 - グラスの表面はつるつるで亀のこおらと似ている。
- 239. フッサール「イデーンI-1」 (原著：1913-28, 翻訳:1979 渡辺二郎 ) • 環境世界 • …私が自分をそのうちに見出しかつまた同時に私の環境世界でも あるような世界にこそ、実は、私のなす意識の多様に変動するも ろもろの自発性の複合体が、関係するのである。すなわち、研究 しつつ考察する、記述によって解明し概念化する、比較したり区別 したりする、集計したり計算したりする、前提したり帰結したりする、 要するに、その様々な形式と段階における理論的意識の、複合体 がそれである。同様にまた、心情や意欲の、多くの形態を採って 現れる諸作用や諸状態も、右の世界に関係している。(P.129)
- 240. フッサール「イデーンI-1」 (原著：1913-28, 翻訳:1979 渡辺二郎 ) • 環境世界 • すなわち、気に入るとか気に入らない、喜ぶとか悲しい、欲求する とか逃避する、希望するか恐怖する、決断するとか行為する、と かが、その例である。これらすべてのものは、さらにそれに加える に、自発的にそこへと向き直って把握すれば世界が直接的に手 の届く向こうに存在していると私に意識されるゆえんの素朴な自 我の諸作用をも含めて、これらはみな、コギトというデカルト的な あの一表現によって総括されるものである。自然な仕方で毎日な んということなく生きているときには、私は絶えず、すべての「顕在 的な」生を貫くこのコギトという根本形式において、生きているので ある。たとえその際私が、コギトということを言表しようがしまいが、 また私が「反省的に」自我やコギト作用に向かっていようがいまい が、そうなのである。
- 241. デカルト/フッサール • 我、思う、ゆえに、我あり、 デカルト • 我、 世界が定立している フッサール 気に入る 気に入らない 喜ぶ 悲しい 欲求する 逃避する 希望する 恐怖する 決断する 行為する ….
- 243. デカルトからフッサールへ • 懐疑 • 自己へと還元 • 思惟による世界 • エポケー • 超越的主観性へ還元 • 自然的態度による生活 的世界 「デカルトのコギト」 （17世紀） 「フッサールの還元」 （20世紀）
- 246. 目次 • 第一章 人工知能とは • 第二章 人工知能から人工生命へ • 第三章 ベルクソンの哲学 • 第四章 デカルト的人工知能 • 第五章 知能の深部構造 • 第六章 現象学的人工知能へ • 第七章 環世界と人工知能 • 第八章 人工知能の認識（１） • 第九章 人工知能の認識（２） • 第十章 ベルンシュタインの運動学第 • 第十一章 人工知能の意識の理論 • 第十二章 人工知能に運動感覚を与える • 第十三章 東洋哲学と人工知能（１） • 第十四章 東洋哲学と人工知能（２）
- 247. 第七章 環世界と人工知能
- 249. 知能のトップダウン的/ボトムアップ的探究
- 257. 機能環 効果器 受容器 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界
- 258. 環世界のスキーム（機能環） 効果器 受容器 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 知覚微表（Merkmal） ＝ 客体から送られてくるさまざまな刺激 知覚微表担体（Merkmaltrager） ＝客体に備わる刺激を発する諸特質 活動担体（Wirkungstrager） ＝客体の捕捉領域になりうる諸特質
- 262. • 客体上の活動担体と知覚微表担体は、客体自身の「対象化さ れた機構」によって連結されている。 • このようにして、主体と客体を連結する環が閉じられる。わたし はこれを「機能環」（Funktionskreis）と呼ぶことにしたい。（p.75） ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 (原著：1921, 前野佳彦訳:2012)
- 266. 機能環の種類 • 捕食環（Beutekreis） • 索敵環（Feindkreis） • 生殖環（Geschlechkreis） • 媒体環（Kreis de Mediums）
- 268. 世界無限 主体と客体の相互作用の連鎖（Wirkungsketten） （p.76） 自己完結したメカニズム（p.78） ユクスキュル「動物の環境と内的世界」(原著：1921, 前野佳彦訳:2012)
- 269. • すべての動物種は、彼固有の「環境」（Umwelt）の中心を占め ている。彼は、その「環境」に対して、自律的な主体として登場 する。 • すべての動物種の「環境」は、「知覚世界」と「活動世界」に二 分することができる。この二分された世界は、動物の身体とい う「内的世界」によって、ふたたびひとつの全体へ統合されてい る。 • すべての動物種の「環境」には、当該の動物種に のみ属する事物しか存在しない。 • すべての生物を包括するような 、唯一の普遍的かつ 絶対的な空間、唯一の普遍的かつ絶対的な時間 というものは存在しない。(P.330) ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 (原著：1921,前野佳彦訳:2012)
- 270. ユクスキュル「生物から見た世界」 (原著：1933, 翻訳:2005) • 主体が知覚するものはすべてのその知覚世界になり、作用 するものはすべてその作用世界になるからである。知覚世 界と作用世界が連れだって環世界（Umwelt）という一つの完 結した全体を作りあげているのだ。（P.7） • 環世界の研究の第一の課題は、動物の環境の中の諸知覚 標識からその動物の知覚標識を探り出し、それでその動物 の環世界を組み立てることである。（P.28）
- 273. ニワトリの環世界を研究する実験 雛の足をくくって、親鳥が怒るかを見る。 （上）雛の声が聞こえないように透明ドームをする。 （下）見えないように。ついたてだけ 実験 結果 （上） 親鳥は無視。 （下） 見えないのに助けに行こうとする。 結論 ニワトリにとって、雛の姿は重要ではない。 その声によって認識しているのが、 ニワトリの環世界。 （見えていないわけではない） ユクスキュル/クリサート、 「生物から見た世界」 （岩波文庫）
- 275. 人工知能と環世界
- 280. 遅延反応系 INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス 反応を遅延させるところに、知性の生じるチャンスがある。
- 281. サブサンプション・アーキテクチャ（ロドニー・ブルックス） INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス = 自意識の構築化 Subsumpution Architecture 運動の実現のプロセス = 身体運動の生成
- 283. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World Sensor Effector World Dynamics Artificial Intelligence Decision-MakingDecision-Making
- 284. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
- 285. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
- 286. 機能環 効果器 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮 受容器（刺激→興奮（記号）） すべての受容器は、外界の刺激を興奮に変換するという同一の 役割を担っている。つまり神経系を伝搬するのは刺激そのものでは なく、その代理をするまったく異質の過程なのである。 その過程は、もはや環境中の事象とはまったく何の関係もなくなって いる。それは、記号として（als Zeichen）、環境に刺激が存在し、 それが受容器に到達した、という事実を指し示すことができるだけで ある。 このようにして外界の刺激は、ことごとく神経系の記号言語（eine nervose Zeichensprache）に翻訳される。 (P.253) ユクスキュル「動物の環境と内的世界」(原著：1921, 前野佳彦訳:2012)