2026.10.18　日本経済新聞の記事「〈サイエンスNextViews〉AIは『異質な知性』」から

哲学や心理学が理解の突破口に

コラムの著者　青木 慎一氏(日本経済新聞社 編集委員)によれば、2026年10月5日のノーベル生理学・医学賞の受賞発表で、光遺伝子によって脳の働きを示す地図を描けるようになったという説明があった。記者会見の冒頭で、ある記者から「AIの内部で何が起こっているのか知るてか狩りになるのか」という質問があった。

○異分野からAIを分析する研究が重要性を増す

青木氏によれば、これに対してノーベル賞選考委員は、「AIと人間の脳との類似性を強調しすぎるのは良くない」と答えたという。生成AIの基盤になるLLM（大規模言語モデル）は基本的に次に来る単語を推測するシステムである。人間は外からの刺激や言葉を受けて、脳で次を予測する。確かに予測が知恵の本質だとすれば、類似していると言えるかもしれない。だが、LLMの源流となっているニューラルネットワークは、これまで脳神経の回路網を模したとされるが、共通性は少なく物理的な構造は全く異なる。学習の進め方や情報の処理、思考法なども大きく異なるという。

その証拠ではないが、人間では起こり得ない間違いを起こすこともある。いくらプログラミングでプロを凌ぐ能力や数学の難問を解く能力がある最先端の生成AIでも、素人のような間違いを犯す。

なぜ生成AIは賢くなるのか、どうしてそんな答えを出したのかといった疑問に対して、少しずつ研究が進んで解明されてきているという。それでも多くの科学者が「完全な理解は難しい」と語っている。そこには学習能力が高まるほど内部の仕組みが複雑化し、解明が困難になっているのも事実である。つまり、今の生成AIは人間とは違う方法で知的能力を持った存在と言える。知的な存在が人間だけだという時代は終焉したことになる。

一方、こういった知的存在によって「初めて人間以外の研究対象に出会えた」とするのは哲学者や心理学者である。AIが意識や認知能力を獲得できるのかといった知性の本質を問うテーマに関心を示す哲学者や心理学者が増えている。一見、最先端の科学技術とは無関係に見える学術分野であるが、異質な知性を理解するには、全く異なる文系の知が役立つ可能性がある。こういった文系視点の研究が、AIの脅威を減らすことにつながるのかも知れないと青木氏は希望を持っている。📕🧠🏢🛜☔️☁️☀️🌡️🎓🏢🗻🔥🌳💡💬📻⚡️🏙️🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🏢⚡️👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵