『表現主義』のソースは、
『コンピュータには何ができないか？』
ヒューバート・ドレイファス 作
黒崎政男・村若修 訳
産業図書
p111-119
一つの答えは、メルロ＝ポンティのような実存主義的現象学者、ウイ
トゲンシュタインのような日常言語の哲学者に共通するものである。彼
らは、人間の関心や活動の「知識」が表現される必要は全くないという。
泳ぎは、必要な反応パターンを身につけるまで練習することによって学
習できるが、その際身体と筋肉運動が何らかのデータ構造で表現されて
いるわけではない。これとちょうど同じように、個別状況でものごとを
認識し、行為するのに必要な文化活動について「知っている」ことも、
訓練を通じて獲得されるのであり、その訓練中に学習されつつあること
を明示化した人はかつてないし、すでに述べたようにそもそも後退に陥
るので、そんなことはできないのである。
もう一つの可能性として、表現する余地を残す叙述がある。少なくと
も、立ち止まって反省しなければならないような特殊な場合には、表現
を認めるのである。しかし、この立場が強調するのは、普通これらの表
現はイメージによく似た非形式表現であり、それによって私は、自分が
何を知っているかではなく、自分が何であるかを探り当てる、というこ
とである。この見方によれば、私は、自分が欲求を持っていることや、
立ち上がるにはバランスが必要だということを、自分自身に表現してい
るわけではない。あるいは、間主観的知識を明示化するシャンクの試み
から例を引けば、これもそうである。
二人の人間が互いに行為を持って付き合っている場合、一方がそっけ
なくなると、他方は相手に再び行為を持ってもらうよう努力するよう
になる。
それでもやはり、役に立つ場合には、私は個別状況で自分自身を描き、
自分が何をし、どのように感じているか、自問することができる、もし
私がジャックの立場にあるとして、二つ目の凧が贈られたとき、私はど
う反応するだろうか。その際、同様の結論を導かせるために、コンピュ
ーターに教えなければならないようなことは、何も明示化する必要はな
い。このように、我々は経験に基礎づけられた具体的表現（イメージま
たは記憶）に訴える。厳密な規則と、抽象的記号表現に欠かせない事情
斎一条件の網羅とを、明示化する必要はないのである。
ものごとが我々に重要視される、その微妙にさまざまな仕方を、こと
ごとく網羅するにはどうしたらよいかを理解するのは、確かに難しいこ
とである。我々にジャックの反応が予想でき、理解できるのは、楽しい
とはどんな感じか、また、びっくりする、いぶかしがる、がっかりする、
むっとする、憂鬱な、うっとうしい、うんざりする、取り乱す、怒る、
かんかんになる、激昂するとはどんな感じか、などについて、我々が想
起するからであり、さらには、行為への衝動を、それら関心のさまざま
な程度や種類と結びつけて認識するからである。コンピューターモデル
であれば、感じ方の度合や、通常ある感じがどんなとき生じ、それがど
んな結果を招きやすいかについて、いちいち記述して与えなければなら
ないだろう。
感じ方、記憶、イメージが、無意識的なフレーム式データ構造を暗示
する、意識上の情報であるはずだとする考え方は、一応の証拠にも、事
情斎一条件を明示化する問題にも反するものである。そのうえ、形式主
義的前提は、神経生理学や心理学、さらにはＡＩの過去の成功からの、
どんな科学的証拠によっても支持されていない。そもそも、度重なるAI
の失敗の方こそ、形而上学的前提を頼んでいたのである。
また、こちらの見方に照らせば、ＡＩの当面の困難が理解できるよう
にもなる。記号記述による活動の背景の形式表現としては、状況に依存
しない元素を用いるものと、状況の記述となりうるブロックから成る、
もっと洗練されたデータ構造を用いるものが提案されていた。しかし実
際、もし心が物理記号システムでないとしたら、どちらの形式表現をと
るにしても、ますます複雑で手に負えないものになっていくように見え
る。信念構造が、我々の世界を成す真のブロックではなく、具体的な実
際的文脈の抽象の結果であるとするならば、それらの構造はいくらでも
明示化できるという自らの見方によって、形式主義が途方に暮れてしま
うのももっともである。私に言わせれば、ＡＩにとっては、「世界知識
を構成するということが最大のつまずきの石である」ということになる。
なぜなら、プログラマーは世界を一つの対象として、またノウハウを知
識として、取り扱うことを余儀なくされているからである。
しかし、認知科学を規定する形而上学的前提は、それに携わる人々の
側からは一度も疑問視されていない。マッカーシーが、「常識の事実を
形式化することはきわめて困難である」と言ってはいるが、彼とて常識
が事実に基づいて説明できることを疑ってはいないのである。
ＡＩの認識論的部分は以下のことを研究する。観察の機会が与えられ
たとき、その観察者に利用できるのは世界に関するどのような事実か。
これらの事実はコンピューターメモリでどのように表現することがで
きるか。これらの事実から適正な結論を引き出すことができるのはど
のような規則か。
ＡＩ研究者たちがついに自分たちの失敗に直面し、それを分析すると
き、拒絶しなければならないのはこの形而上学的前提であると、彼らが
気付くとしても不思議はないだろう。
偉大な芸術家は常に、哲学者も技術者も手に負えなくて否定してきた
真理、つまり人間知性の基礎は、分離し、明示的に理解することはでき
ないという真理を直感してきた。『白鯨』の中でメルヴィルは、入れ墨
をした野蛮人、クイークエグについて書いている。彼は「天上地上の完
全な理論と、真理獲得の秘伝を自分の体に書いた。その結果、クイーク
エグ自身が解き明かされるべき謎、すなわち一巻を要する大変な研究対
象として残った。しかし、彼の神秘は彼自身にさえ読むことができなか
った」。イエイツはもっと簡潔に述べている。「私の探していたものが
見つかった。それは一言で言えばこうなる。『人は真理を身につけるこ
とはできるが、それを知ることはできない』と。」