茂木健一郎脳科学者「身体性・状況性なきAIは言語を理解していない可能性」
YouTube動画「人工知能の言語理解と身体性」にて、脳科学者の茂木健一郎氏がAI、特に大規模言語モデル(LLM)の言語理解について語った。茂木氏は、近年のAIがチューリングテストには十分合格したレベルに達している一方で、「本当に言語を理解しているのかは、すごく微妙なところがある」と現状に対する複雑な見解を示した。
茂木氏は、AIのボキャブラリーやセンテンスの長さが人間を上回るほど高度になっていることを評価しつつも、「人間の言語獲得は、身体性や状況性、つまり具体的な状況に根差したやり取りから始まる」と指摘。「今のLarge Language Modelはそこにはない」とAIの現状に一石を投じた。
さらに、言語の本質が膨大なデータベースに基づく統計学習によるものなのか、それとも具体的な状況性と身体性に基づいたやり取りなのかという「哲学の対立がある」と語り、「非常に具体的な身体性、状況性に基づく言語のやり取りについては、ほとんど我々何もまだ分かっていない」と現在のAI研究の課題を強調した。
また、具体的な例として「Winograd Schema Challenge」に言及。「特定のローカルな文脈での意味理解をテストするこの課題は、身体性や状況性が問われるものであり、AIの本質的な言語理解には深い意味がある」と述べた。
動画の終盤、茂木氏は「状況性とか身体性に根差した言語理解について、これから我々は考えていかなきゃいけないんじゃないかなと私は思います」と締めくくり、AIと言語理解の新たな可能性と課題を提示した。
茂木氏は、AIのボキャブラリーやセンテンスの長さが人間を上回るほど高度になっていることを評価しつつも、「人間の言語獲得は、身体性や状況性、つまり具体的な状況に根差したやり取りから始まる」と指摘。「今のLarge Language Modelはそこにはない」とAIの現状に一石を投じた。
さらに、言語の本質が膨大なデータベースに基づく統計学習によるものなのか、それとも具体的な状況性と身体性に基づいたやり取りなのかという「哲学の対立がある」と語り、「非常に具体的な身体性、状況性に基づく言語のやり取りについては、ほとんど我々何もまだ分かっていない」と現在のAI研究の課題を強調した。
また、具体的な例として「Winograd Schema Challenge」に言及。「特定のローカルな文脈での意味理解をテストするこの課題は、身体性や状況性が問われるものであり、AIの本質的な言語理解には深い意味がある」と述べた。
動画の終盤、茂木氏は「状況性とか身体性に根差した言語理解について、これから我々は考えていかなきゃいけないんじゃないかなと私は思います」と締めくくり、AIと言語理解の新たな可能性と課題を提示した。
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