AI・機械学習
心の計算理論 (2015)
The Computational Theory of Mind (2015) (plato.stanford.edu)
要約
心の計算理論(CTM)は、心、特に思考、推論、問題解決などの精神プロセスが、計算システム、つまり機械のように機能するという考え方です。この理論は1960年代から70年代にかけて認知科学の中心的な役割を果たしましたが、近年は競合するパラダイムからの圧力に直面しています。CTMの支持者は、心がどのように「計算」するのか、その計算がどのように神経生理学や意図的な記述と関連するのかを説明する必要があります。
全文翻訳
スタンフォード哲学百科事典
メニュー
ブラウズ
目次
新着情報
ランダムエントリー
年代順アーカイブ
情報
編集委員
引用方法
特殊文字
高度なツール
サポート
SEPをサポートする
PDF
SEPフレンズ
寄付する
SEPIA for Libraries
エントリーナビゲーション
エントリーコンテンツ
参考文献
学術ツール
フレンズ
PDFプレビュー
著者と引用情報
トップに戻る
心の計算理論
初版 金曜日 2015年10月16日、実質改訂 水曜日 2024年12月18日
機械は思考できるか? 心そのものが思考する機械になりうるか? コンピュータ革命はこれらの問いに関する議論を変革し、推論、意思決定、問題解決、知覚、言語理解、その他の精神プロセスを模倣する機械への、これまでにない最良の可能性を提供しました。コンピューティングの進歩は、心そのものが計算システムであるという見方を高めています。これは心の計算理論(CTM)として知られる立場です。計算論者は、少なくとも特定の重要な精神プロセスに適用されるCTMを支持する研究者です。CTMは、1960年代と1970年代の認知科学において中心的な役割を果たしました。長年にわたり、それは標準的な地位を享受していました。より最近では、それは様々な競合するパラダイムからの圧力に直面しています。計算論者に課せられた重要な課題は、心が「計算する」と言うときに何を意味するのかを説明することです。第二の課題は、心が適切な意味で「計算する」と主張することです。第三の課題は、計算的記述が、特に神経生理学的記述(生物の脳または体の神経生理学的特性を引用する)や意図的記述(精神状態の表象的特性を引用する)といった、他の一般的な記述タイプとどのように関連するかを明らかにすることです。
1. チューリングマシン
2. 人工知能
3. 古典的な心の計算理論
3.1 機械的機能主義
3.2 心の表象理論
4. ニューラルネットワーク
4.1 ニューラルネットワークと古典的計算の関係
4.2 コネクショニズムへの議論
4.3 体系性と生産性
4.4 計算神経科学
5. 計算と表象
5.1 計算は形式的である
5.2 精神内容に関する外部主義
5.3 内容を伴う計算
6. 計算の代替概念
6.1 情報処理
6.2 関数評価
6.3 構造主義
6.4 機械論的理論
6.5 複数主義
7. 計算主義への議論
7.1 些細な議論
7.2 ゲーデルの不完全性定理
7.3 計算モデリングの限界
7.4 時間的議論
7.5 身体化された認知
参考文献
学術ツール
その他のインターネットリソース
関連エントリー
1. チューリングマシン
計算とアルゴリズムという直感的な概念は、数学の中心です。大まかに言えば、アルゴリズムとは、ある質問に答えたり、ある問題を解決したりするための、明示的で段階的な手順のことです。アルゴリズムは、各ステップでどのように進むべきかを指示する、定型的な機械的指示を提供します。指示に従うには、特別な創意工夫や創造性は必要ありません。例えば、よく知られている小学校の算数のアルゴリズムは、足し算、掛け算、割り算の計算方法を説明しています。20世紀初頭まで、数学者たちは、形式的な分析を試みることもなく、計算とアルゴリズムの非公式な概念に頼っていました。数学の基礎における発展は、最終的に論理学者に、より体系的な扱いを追求することを促しました。アラン・チューリングの画期的な論文「計算可能な数について、決定問題への応用」(Turing 1936)は、最も影響力のある分析を提供しました。チューリングマシンは、無限の時間と記憶容量を持つ理想化された計算デバイスの抽象モデルです。このデバイスは、人間が計算中に紙の上の鉛筆の跡を操作するのと同じように、記号を操作します。チューリングは記号の性質についてはほとんど語っていません。彼は、原始的な記号は有限のアルファベットから選ばれると仮定しています。また、記号は「メモリ位置」に書き込まれたり消去されたりすることができると仮定しています。チューリングのモデルは次のように機能します。線形構造に配置された無限個のメモリ位置があります。比喩的には、これらのメモリ位置は無限に長い「紙テープ」上の「セル」です。より文字通りには、メモリ位置は様々な媒体(例:シリコンチップ)で物理的に実現される可能性があります。中央処理装置があり、一度に1つのメモリ位置にアクセスできます。比喩的には、中央処理装置は紙テープ上を1つの「セル」ずつ移動する「スキャナー」です。中央処理装置は、有限個の機械状態に入ることができます。中央処理装置は4つの基本的な操作を実行できます:メモリ位置に記号を書き込む;メモリ位置から記号を消去する;次のメモリ位置にアクセスする(テープ上で右に移動);前のメモリ位置にアクセスする(テープ上で左に移動)。中央処理装置が実行する基本的な操作は、現在メモリ位置に書き込まれている記号と、スキャナー自身の現在の機械状態という2つの事実に完全に依存します。機械テーブルは、現在の機械状態と現在アクセスしている記号が与えられた場合に、中央処理装置が実行する基本的な操作を指示します。機械テーブルはまた、同じ要因が与えられた場合に中央処理装置の機械状態がどのように変化するかを指示します。したがって、機械テーブルは、計算を制御する定型的な機械的指示の有限セットを具体化しています。チューリングは、この非公式な説明を厳密な数学モデルに翻訳しました。詳細については、チューリングマシンに関するエントリーを参照してください。チューリングは、理想化された人間の計算エージェントを考察することで、アプローチを動機づけています。私たちの知覚および認知装置の有限な限界を引用し、人間によって実行されるいかなる記号アルゴリズムも、適切なチューリングマシンによって複製できると主張しています。彼は、チューリングマシン形式は、その極端な単純さにもかかわらず、記号構成に対する人間が実行可能なすべての機械的手順を捉えるのに十分強力であると結論付けています。その後の議論では、ほぼ満場一致で同意されています。チューリング計算は、アナログではなくデジタルであると説明されることがよくあります。これが何を意味するかは必ずしも明確ではありませんが、基本的な考え方は通常、計算が離散的な構成を操作するというものです。これと比較して、歴史的に重要な多くのアルゴリズムは、連続的に変化する構成を操作します。例えば、ユークリッド幾何学は、定規とコンパスによる作図に大きな役割を与えており、これは幾何学的形状を操作します。任意の形状に対して、それと任意にわずかに異なる別の形状を見つけることができます。チューリングマシンによって操作される記号構成は、任意にわずかに異なるようには変化しません。チューリングマシンは、有限のアルファベットから選ばれた要素(数字)の離散的な文字列を操作します。繰り返される論争の1つは、デジタルパラダイムが精神活動をモデル化するのに適しているかどうか、あるいはアナログパラダイムが代わりに適切かどうかということです(MacLennan 2012; Piccinini and Bahar 2013)。
チューリング(1936)は、チューリングマシンを導入したことに加えて、それらに関連するいくつかの画期的な数学的結果を証明しました。特に、彼は万能チューリングマシン(UTM)の存在を証明しました。大まかに言えば、UTMは、他の任意のチューリングマシンを模倣できるチューリングマシンです。UTMには、チューリングマシンMの機械テーブルをコード化した記号入力を与えます。UTMはMの動作を複製し、Mの機械テーブルに具体化された指示を実行します。その意味で、UTMはプログラマブルな汎用コンピュータです。概算すると、すべてのパーソナルコンピュータも汎用です。これらは、適切にプログラムされていれば、任意のチューリングマシンを模倣できます。主な注意点は、物理的なコンピュータは有限のメモリを持つが、チューリングマシンは無限のメモリを持つことです。より正確には、パーソナルコンピュータは、有限のメモリ供給を使い果たすまで、任意のチューリングマシンを模倣できます。チューリングの議論は、コンピュータサイエンスの基礎を築くのに役立ちました。コンピュータサイエンスは、...