人工知能のモデルにおける情報場という概念の導入について。
情報場、といえば、
『飾られた記号』に出てきたあくまで空想的なものなわけですが、この概念というのが実は人工知能に身体性を与えるにあたってすごく便利なものなんじゃないかなぁ、と。
（って、飾られた記号のレビュー（もどき）がまだ書きかけですね。続編も一応買ったものの、まだ読んでない・・・）
話を順序だてて話すのが難しいんですけれど、まぁ端的に言ってしまえば人工知能のモデルについて考えていたわけです。
んで、人工知能が知能と呼べるものを持っているのかを調べるには、やはり言語を使えるかどうか、というのが大きいと思うわけです。
となれば、人間と同じように言葉を話せるようにしよう、これが普通の目的となります。（これは人工無脳と同じレベルですね。）
ただし、これは
「中国語の部屋」の問題が出てくるわけです。
重要なのは、
(i)言語は確かにある規則によって繋げられた記号列にすぎない。
(ii)けれど、それは現実においてなんらかしらの現象を指し示している。
ということです。
(i)に注目したのが、人工無脳などの考え方で、ようは記号自体に意味はないし、コンピュータも理解していないのだけれど、重要なのは「どういったパターンで使用されるのか」ということに気をつけて記号運用さえしていけば、その記号の運用のされ方から、「人間には」その記号から意味が汲み取れて、かつコンピュータも言葉を理解しているように見える、といったものです。
これはヒルベルトの形式主義にも現れていて、たとえば∧,∨,￢,⇒などの記号「それ自体」は定義の仕様がないわけです。
けれど、その記号の使われ方から、それらの記号にある「意味」を付加して人間はそれを読んでいくことが出来る、というわけです。
ただし、これでは到底言葉を「理解している」とは言えないわけです。
というのも、「言葉の使い方」は知っているのだけれど、じゃあ「その言葉がどういったことを指し示しているのか」は理解できないからです。
つまり、(ii)のレベルでの言語理解が出来ないわけです。
そこで、自分が考えたのは、「言葉が何を指し示しているのか」というものを、オブジェクトの属性によってコンピュータに教えてやる、というものでした。
例えば「リンゴ」であれば、「赤い」「丸い」「食べ物」「果物」「直径10cmくらい」「おいしい」etc...
で、じゃあそういった「赤い」などの属性をコンピュータにどう教えるのか、となると、今度は逆に「リンゴ」「太陽」「血」とか、名詞の集合に共通するものとし、相互補完的に示して、そこから言語をどう使っていけばいいのかと言語の指し示すものをコンピュータに教えていけるんじゃないかなぁ、と。
けれど、これもダメなことが分かります。
というのも、初めて見た（知った・聞いた）もの（もの、あるいは記号、オブジェクト）に対して、「教わる」以外に「知る」というすべがないからです。
結局、言葉を言葉で定義しても、言葉の間の関係や構造をつかむことは出来ても、その言葉の指し示すもの「それ自体」を捉えることは出来ないわけです。
そして、初めて見たものを「自分の力で」分類し、既存の言語構造（単語間の関係の構造）の中に取り入れることが出来ないわけです。
結局何が必要になるのかというと、「言語で表されていない『それ自身』」に触れ、見て、こういうものなんだ、という「実感」を持った上で、じゃあそれがなんと呼ばれるものなのか、その感触、色、味、においなどがなんと呼ばれるものなのか、という「身体性」がまずあり、それに対して「名前」が与えられる、というのでなければ、言語が「何か」を指し示すものである、ということが伝わらないわけです。
（なんかヘレン・ケラーの話を思い出しますね）
となると、まずコンピュータ内に（擬似的な）「空間」というものを作り出して、その中に人工知能を入れてやることで身体性が与えられそうかな、と。
実は、言語による相互補完的な定義によって「意味」を与えようという考え以外は、すでに以前から考えていたことで、結局「言葉遊び」に至らないためには、現実の空間とは違う形でもいいから、なんらかしらの「空間」を与えて、そのなかでさらに人工知能に「身体性」を与えてやらなきゃいけないんだろうなぁ、と。
んで、３次元空間を擬似的とはいえ表現するのは大変だろうから、ループ状の１次元空間とかがまずはいいのかなぁ、とか考えていたんです。（与えられる身体性はミミズとかに近いんですかねぇ？）
けれど、この身体性を与えなきゃ、という考えをしていたところで、じゃあどうやってその「感覚」を伝えるのか、それが問題だと気が付いたわけです。
実はさっきの言語による相互補完的な定義によって「意味」を与える、というのもそれを考えていたときに出てきたもので、空間内にオブジェクトを設置し、それを見たり触れたりする（＝アクセスする）ことでオブジェクトの「内部」に隠されていた「属性」が取得できるようにすればいいんじゃないのか、というのが最初の考えなわけです。
たとえば「リンゴ」に対して「見る」という行為を行えば、「赤い」とか「丸い」という属性が取得できる、と。
けれど、じゃあその「赤い」とか「丸い」というのが“どういったものなのか”が分からない。そこで、いろいろなものにアクセスすることで「抽象的に」それらの意味が知れるようになるんじゃないかな、と。
（つまり、「リンゴ」は様々な属性の集まりによって定義され、各属性はその含まれ方から概念的に抽出される、というヒルベルトの形式主義に近い考え方ですね）
ただ、このアプローチで困るのが「感情」というものなんですよ。
リンゴを食べる。→おいしい。（という属性が得られる）
ここまではいいわけです。（本当は不十分なんですけれど。）
けれど
おいしい。→うれしい。
このプロセスがこれでは得られないわけです。
もちろん、事前に“おいしい。→うれしい。”なんだよ、と教えてあげればそれでいいようですが、これは「こういう属性に対して抱く感情はこうなんだよ」と結局「言葉」によって定義してしまっているにすぎず、そこに身体性がないわけです。
確かに、おいしかったらうれしい、というそのパターンは覚えられるかもしれませんが、じゃあその「うれしい」というのが「どういう状態なのか」が「身体」から得られたものではなく、「パターンとして与えられたもの」でしかなくなってしまうわけです。
でも、上の議論から見えてくるのは、すなわちそういった感情というものは「体の変化」から得られるようにすればいい、ということです。
だから、オブジェクトにアクセスしたときに必要となるのは、オブジェクトの属性という「言葉」ではなく、「オブジェクトが『身体』に与える影響値」となります。
その影響値のパターンそれ自体に「名前」を与えていけばいいわけです。
例えば「リンゴ」というものに対して「食べる」というアクセスを行った場合、「身体」の味覚のパラメータに＋の影響を与え、さらにそのパラメータが今度は感情のパラメータに＋の影響を与える、といった具合でしょうか。（実際にはもっと細かい感覚の分類と感情の分類が必要でしょうが。）
ここで注目したいのが、「リンゴ」はその内部に「身体に対してどのように影響するのか」というメソッドを「内包している」、ということです。
見られたら、視覚に対して変化を起こさせるメソッド、触られたら、その固さの具合、滑らかさ、形を伝えるメソッド、匂いをかがれれば嗅覚に変化を与えるメソッド、etc...
それらすべてがリンゴに内包されていることになります。
というよりも、上のような変化を与えるメソッドの集まりそれ自身がリンゴと呼ばれるものなんだ、ということも出来ます。
これって、まんま「情報場」の考え方ですよね？
オブジェクトはまず情報場（と呼んでしまいましょう）にアクセスされることで身体に変化を与えるわけです。
んで、今度はその身体の変化が思考に影響を与える。
そうすると、そのパターンというものに対して思考が各々に名前を与えていくことが出来ます。
そうすることで、身体性の伴った(ii)のレベルでの言語理解が可能になると考えられるわけです。
いっそのこと、空間における座標それ自体にメソッドの集まり、つまり情報場を定義してしまえば、身体性を備えた人工知能というものを作ることが出来るんじゃないかなぁ、と思うわけです。
追記：
なお、上のでモデルで未だ解決しないものがあって、それは「欲」をどう表現するのか、ということ。
もちろん身体自体に本能として「ある状態を目指す」というのがプログラムされていればいいんだろうけれど、その場合「道徳」的な行動をしよう、という「欲」（つまり、身体性というよりは社会性によって生まれてくる「欲」）をどうやって「身体」に覚えこますのか、という問題が出てくる。
考えているのは、状況からの学習によって「言葉」自体に情報場的な役割が生まれるようになってきて、「ほめられる」という行為が身体的な喜びと繋がってくるようなモデルが作れればいいのかなぁ、と。
