今井むつみのレビュー一覧

言語の本質 ことばはどう生まれ、進化したか

今井むつみ / 秋田喜美

人が言語を習得する過程を、オノマトペから始まる「音声記号と世界の経験の接続」から説明し、さらになぜヒトだけがそこから広大無辺な言語の世界を切り開いていけるのかを、ヒトと動物の対照実験で説明している。ヒトだけが持つ不完全な推論こそが新しい気づきをもたらすのであり、それには誤りを犯すことが必要不可欠なのであった。

言語の力 「思考・価値観・感情」なぜ新しい言語を持つと世界が変わるのか？

ビオリカ・マリアン / 今井むつみ / 桜田直美

英語をより自分のものにできるようになりたいと改めて感じた。

・多言語を学習すると認知能力が向上する
・使う言語によってアイデンティティ、考え、世界観が変わる（英語を使用するとより外交的、オープンになるなど）
・第二言語を使うときは、より冷静に理論的で合理的な判断を下すことができる。

学力喪失 認知科学による回復への道筋

今井むつみ

算数ができない、数学がわからない。その理解の妨げになっている理由を、学術的に解説した本。指導法に直接活用できる情報は少ないが、教員（特に算数、数学を指導する教員）はベースの知識として読んで損はしない。

「何回説明しても伝わらない」はなぜ起こるのか？ 認知科学が教えるコミュニケーションの本質と解決策

今井むつみ

とても私にとっておもしろい本でした。

日常生活において、話したことが適切に伝わらないことは多々あり、自分の話し方に難ありなのだろうと思いこの本を手に取りました。

そうか、人は話を聞いている間に考えているのか。そして人それぞれにバイアスがあって、異なるスキーマで聞いているから伝わらないことがあるのかと腑に落ちました。自分の考えていることは、思っている以上に相手に伝わっていないものだとまず考える必要があったんだとわかりました。

話し方は具体的かつ抽象的に。つまり、話の枠組みを話して全体を定義させてから、具体例を言うといいのかなとそう捉えました。

他の方の感想を見て、著者の他の本はおもしろかったと書いてありましたので、著者の別の本も読んでみたいと思います。

学力喪失 認知科学による回復への道筋

今井むつみ

本書を読んで、子どもに読み聞かせをする時間が増えた。理由は、認知科学の知見として「読める」ようになるには、「文字を読めるようになる前に、どれだけ耳から聞いた単語がたくさんあるかが大事」という情報があったから。下の子も2026年12月までには文字を読み始めるだろう。もう時間がない。

算数の文章題が解けない子どもたちの状況は衝撃的。その原因として、教える側の大人に知識に対する誤解があること、子どもたちのスキーマが誤っていることが挙げられている。「知識は「覚えるもの」ではなく「学び手が創り上げていくもの」」という指摘は実感にも沿う。

子どもは、誤った推論を自分で正していく力を身につけなければならない。客観的な誤りであればいいが、人の視点を獲得して自分の考えを修正するというのは特に。自分のできていないことを指摘されているようだった。

AI時代に「知識はAIに任せていればいい。人間は勉強しなくて良くなる。」という考えは、記号接地という視点からは明確に誤りだと分かる。身体化されていない知識は、そこにあっても使えない。論理的であれば必ず理解できるわけではない。嘘だと思うならウィキペディアの数学に関する記事を読んでみたらいい。またはタイ語の書写。本書にも「大人でも接地させて身体化するには時間がかかる。」という指摘がある。

きょう、ゴリラをうえたよ 愉快で深いこどものいいまちがい集

水野太貴 / 吉本ユータヌキ / 今井むつみ

最高に面白い。めちゃ笑えました。こういう子供の言い間違いって本当にかわいらしい。

表題にもある、「きょう、ゴリラを植えたよ」は、パンジーのこと。他にも「ヒミツのライバル」→鬼滅の刃とか、「おなかのなかがはるになった」→温かいものを食べた時のひとこと、とか、「ぜひお電話ください」「でんわもってないの？」とか、「ぜんしゅうちゅう、虫の息」→「蟲の呼吸(胡蝶しのぶ)」とか本当好き。

軽い内容でスラスラ読めるけど、解説は言語学的な視点で書かれているので、なるほど〜となる。

人生の大問題と正しく向き合うための認知心理学

今井むつみ

この講義、受けたかった。当時、認知科学がなんだか分かってなかった。先生の講義を受けてたら、きっと進む道が変わっていたかも。
とても分かり易く、実例を挙げながら説明してくれていて、知っていたことがたくさんだったけど、改めて腹落ちした。
一番これこれと思ったのは、教育課程は、より精緻なアブダクション推論を行えるようにするためにあるということ。何のために勉強するのか、義務教育は何のためにあるのか、子どもたちにこの観点を分かってほしい。
人との関係も、認知バイアスを理解できたら、寛容になれるということも。人間関係に悩んでいる人に読んでほしい。

人生の大問題と正しく向き合うための認知心理学

今井むつみ

教養的な読み物として非常に面白かった。
認知心理学的にみた普段自分が意識していない人間の不完全だとか偏りを客観的にみるきっかけになった。
大学生向けの講義がベースになっていることもあり特に若い読者には今後の人生における指針になる金言がたくさん詰まっていると思う。

「何回説明しても伝わらない」はなぜ起こるのか？ 認知科学が教えるコミュニケーションの本質と解決策

今井むつみ

今井むつみ先生の「『何回説明しても伝わらない』はなぜ起こるのか」を読みました。最近、読書メモをさぼっていたので久しぶりです。

大前提は、話し手と聴き手の知識の枠組み、思考の枠組みが異なること。スキーマという言い方をしているけど、特に母国語が違う人と話をするときはこのスキーマが異なることで、同じ認識ができないということが起こりうるという話。あとは、記憶は理解して蓄積されるということ。逆に、理解の仕方によって記憶がゆがめられることもある。そして、人間はまんべんなくものを見たり認識したりすることができないばかりでなく、目に入ったり認識したりしたごく一部の情報が「すべて」だと思い込んでしまう傾向があるらしい。さらにいうと、人間は、「これが好き」という感情が最初にあって、それをもとに意思決定し、あとからその選択でどうかを理性で検証するという癖があるらしい。こういう前提条件があると、昔から言われていることが理にかなっていることも判る。例えば、「技は盗め」という話。教えてもらうと自分で考えないでしまう。教えてくれずに、自分で技を習得したいと思えば、いろいろ試行錯誤して考える、つまり理解が伴っていくので、自然と技が身についてくるという話らしい。「結論を最初に」というのも、話し手の意図が最初に判っていた方が、理解がしやすいということに基づいているらしい。いずれにせよ、相手のスキーマがどうなっているのか、理解することが記憶、認知に強く影響するということがこの本のポイントなのかなと思いました。

人生の大問題と正しく向き合うための認知心理学

今井むつみ

慶應大学今井むつみ先生の最終講義らしい。帯にも書いてあるように、「人はわかっていても間違え、偏った視野をもち、誤解するもの。だからこそ、どう学び、人とつきあい、社会を生き抜いて行くかを考えることが大事」。まさに、その通りと思います。この講義は、その人間の認知の偏りが、AIとは違ったアブダクション推論を可能として、それが「1を聴いて10を知る」と言った人間ならではの認知の仕組みを生み出している一方で、その偏りがとんでもない誤りを生んでしまうこともあるというところが起点。AIは統計処理なので、推論に偏りがない。それと人間は五感を統合して判断するが、AIはマルチモーダルな統計処理は苦手だという。後者は、これから統計的に解決できるような気もするけど、十分なデータが無くてもそれが出来るのが人間の認知の特徴なのだと理解しました。もう少し、整理したい事がたくさん。もっと勉強しなくては

言語の本質 ことばはどう生まれ、進化したか

今井むつみ / 秋田喜美

オノマトペから言語の本質を論ずるという意外性に惹かれた。ヒトがどのようにオノマトペから抽象的な言語体系を発展させるのかが詳しく書かれていて言語学をもっと学びたいと思った。特に、対称性推論、アブダクション推論など非論理的な推論がヒトと動物の言語の有無を区別するという説がとても面白かった。

言語の本質 ことばはどう生まれ、進化したか

今井むつみ / 秋田喜美

オノマトペと発育
オノマトペは国によって違う？
人間特有？
動物と人間は思考、推論の仕方が違う？
オノマトペ、音象徴を中心とした言語学に心理学やちょっとした論理学取り入れている。
多角的で面白い。
読み応えもある。

言語の本質 ことばはどう生まれ、進化したか

今井むつみ / 秋田喜美

　要するに、高い学習能力を持っている学習システムでは、何かのきっかけでシステムが起動されると、知識が知識を生むというブートストラッピング・サイクルによって知識がどんどん増えていくのである。単に知識のボリューム（個別の要素知識）が増えるだけではない。新しく加わる要素知識は既存の知識に関係づけられ、知識システムの構成要素となる。同時に、新たな知識は既存の知識を質的にも変化させる。知識を整理する上で根幹となる「似ている」や「同じ」についての認識時代が変化するのである。
　ブートストラッピング・サイクルによる学習では、知識はつねに再編成され、変化を続けながらボリュームを増し、構造も洗練されていく。節目節目で重要な「洞察」が生まれ、「洞察」が学習を大きく加速させたり、概念の体系を大きく変化させたりする。つまり言語習得とは、推論によって知識を増やしながら、同時に「学習の仕方」自体も学習し、洗練させていく、自律的に成長し続けるプロセスなのである。

演繹推論、帰納推論、アブダクション推論のうち、つねに正しい答えを導くことができるのは演繹推論である。帰納推論とアブダクション推論は、つねに正しい答えに辿り着けるわけではない。帰納推論は、観察したサンプルの99％があてはまる事象に基づいて、「すべてのXはAである」という一般化をしても、AでないXが一事例でも見つかれば論理的には偽になってしまう。アブダクション推論はそもそも仮説に過ぎない。科学史において誤った仮説は星の数ほど存在する。しかし、この三つの推論のうち新しい知識を生むのは、帰納推論とアブダクション推論であり、演繹推論は新たな知識を創造しない。
　パースによる帰納推論とアブダクション推論の違いの考察は非常に興味深い。帰納推論は、観察した事例での現象・性質が、それらの事例が属するクラス全体についても見出されるという推論である。言い換えれば、観察される部分を、全体に一般化するのが帰納推論である。
推論の過程において、直接には観察不可能な何かを仮定し、直接観察したものと違う種類の何かを推論する。たとえば、物体は支えがないと落ちるという結論は帰納的に導出できるが、この帰納推論からは、「重力」という概念はどんなにがんばっても生まれてこない。アブダクション推論は、なぜ支えられていないモノが落下するのかという現象に対して説明を与えるものである。ただし、帰納推論とアブダクション推論がまったく質の異なる推論化というと、実際にはこの二つの境界は曖昧である。科学において私たちの観察の限界を超えて帰納を広げていくと、推論はアブダクションの性格を帯びるようになるのだ。
　あらかじめアブダクションにより仮説の提案がなくては、帰納は、その役割を果たすことができないのであり、仮説なしに帰納的方法は成り立たない。そもそも、同じ問題（たとえば肺癌の原因）でも、探求の異なる段階で個々の研究者がどんな判断を下し、どのような推論を行い、どういう仮説を思いつくかによって、どの事実が問題に関連性があるか、どういう種類のデータを集めることが理にかなっているかが決まる。関連性のある事実は、取り組まれている問題だけで決められるわけではなく、この問題に対して研究者が仮説的に思いつく解決の私案（たとえば肺癌の原因を体質の遺伝と考えるか、喫煙と考えるか、大気汚染と考えるか）によって決められる。帰納推論は、事実をして自ら語らしめると言っても、まず何らかの仮説がないと事実を集めることはできない。このように、帰納推論とアブダクション推論は連続し、混合しているのである。

　本章では、オノマトペに潜むアイコン性を検知する知覚能力だけでは、言語の巨大な語彙システムに行き着くことは不可能であることを指摘した。そして、オノマトペから言語の体系の習得にたどり着くためには、「ブートストラッピング」という、今ある知識がどんどん新しい知識を生み、知識の体系が自己生成的に成長していくサイクルを想定する必要があると考察した。しかし、ブートストラッピング・サイクルが起動されるためには、最初の大事な記号は身体に接地してないといけないのだ。
　ブートストラッピング・サイクルを駆動する立役者はアブダクション（仮説形成）推論である。複雑かつ抽象的で膨大な記号の体系としての言語を持つのはヒトという種のみだ。記号接地問題を考えていく上で、人間と動物とで推論能力にどのような違いがあるかを考えることは、人間を理解するために、そしてなぜ人間のみが言語を持つのか、という最大の問いに答えるために、とても重要な示唆を与えてくれるはずだ。

「AならばXである」を「XならばAである」に過剰一般化することは、人間には日常的に頻繁に見られることである。以下は、私たちがとくに「推論」だという感覚も持たずに行っている推論である。
　太郎は、仕事が早く終わったら、飲み会に参加すると言った。太郎は飲み会に来た。よって太郎は仕事が早く終わったに違いない。
　外を見たら道路が濡れていた。気づかないうちに雨が降ったに違いない。
　右の二つの例は「間違い」だとは思わないだろう。しかし、これは論理学では「後件肯定の誤謬」と呼ばれる「論理の誤り」なのである。太郎が飲み会に来なかったのは仕事が早く終わらなかったためとは限らず、他の急用ができたためかもしれないし、疲れたので家で休みたくなったためかもしれない。地面が濡れていたのも、可能性は低いが放水車が水を撒いたのかもしれない。
　後件肯定が誤謬であることは、次の例を見るとわかりやすい。
　英雄は色を好む。Ｘは色を好む。だから、Ｘは英雄である。
　英雄色を好むというのは有名な格言である。しかしＸが色を好むからといって、Ｘが英雄とは限らない。英雄でない色好みの人物がたくさんいることを私たちは知っている。
　そして、これとまったく同じ論理形式のこのような例はどうだろう。
　新型コロナに罹患すると、喉が痛くなり、発熱することが多い。今、私は喉が痛くて熱がある。だから私は新型コロナにかかっている。
　喉が痛くなる病気は新型コロナだけではない。インフルエンザかもしれないし、他の病気で同じ症状が出ることも十分ありうる。しかし多くの人は、新型コロナが流行しているときにこのような症状が出たら、当然のように自分もコロナ感染をしたのではないかと疑うだろう。
　そもそも病気の診断は、たいていの場合、症状からその原因（病名）を訴求的に推論するアブダクション推論である。もちろん現代では病名を確定するためにさまざまなテストを行う。しかし、第6章で述べたように、医師が最初に病気について症状から予測ができなければ、何のテストを行うかを決めることができないのである。
＜中略＞
　原因と結果をひっくり返す。大人でもよくあることである。たとえば、いつも店の前に長い行列がある店があると、（「おいしいから混んでいる」ではなく）「混んでいるからおいしい」と考え、つられて自分も列に並んでしまう。これと関係するのが、必要条件と十分条件をひっくり返すバイアスだ。筆者たちは大学生を教えているが、「8割の出席が単位取得の必要条件」と伝えると、多くの学生は「8割出席すれば単位がもらえる」と思うのである。

　いずれにせよ、対称性推論による（論理的には正しくない）逆方向への一般化は、言語を学び、習得するためには不可欠なものであるし、我々人間の日常の思考においても、科学の中で現象からその原因を遡及的に推論する因果推論においても必要なものである。
　帰納推論・アブダクション推論という誤りを犯すリスクのある非論理的推論が持つ利点をあらためて考えてみよう。先述のように、これらの推論は、既存の限られた情報から新しい知識を生み出すことができる。しかも、より少ない法則や手順で多くの問題を解くという節約の原理にかなっており、不確かな状況、能力的な制約の下で、限られた情報でも、完全でないにしろそれなりに妥当な問題解決や予測を可能にしている。
　また、事例をまとめるルールを作ることで、外界の情報を整理・圧縮することが可能になり、情報処理上の負荷を減らすことができる。現象からその原因を遡及的に推理し、原因を知ることで、新しい事態にも備えることができるのだ。
　ヒトは、居住地を全世界に広げ、非常に多様な場所に生息してきた。他方、そのために多くの種類の対象、多民族や自然などの不確実な対象、直接観察・経験不可能な対象について推測・予測する必要があった。未知の脅威には、新しい知識で立ち向かう必要があった。この必要性を考えれば、たとえ間違いを含む可能性があってもそれなりに上手く働くルールを新たに作ること、すなわちアブダクション推論を続けることは、生存に欠かせないものであった。アブダクション推論によって、人間は言語というコミュニケーション思考の道具を得ることができ、科学、芸術などさまざまな文明を進化させてきたと言えるかもしれない。
　他方、生息地が限定的なチンパンジーなどでは、生活の中で遭遇する対象の多様性・不確実性がヒトほど高くない。そのような環境の下では直接観察できる目の前の対象を精度よく処理するほうが生存には有利なので、「間違うかもしれないけど、そこそこうまくいく」思考はそれほど必要なかったのかもしれない。その場合、誤りのリスクを冒してアブダクション推論をするより、誤りを犯すリスクが少ない演繹推論のほうが、生存に有利だったのかもしれない。
　人間はあることを知るとその知識を過剰に一般化する。ことばを覚えると、ごく自然に換喩・隠喩を駆使して、意味を拡張する。ある現象を観察すると、そこからパターンを抽出し、未来を予測する。これらはみなアブダクション推論である。人間にとってアブダクション推論はもっとも自然な思考なのであり、生存に欠かせない武器である。
　他方、ヒト以外の動物種はアブダクション推論をほとんどしない。その萌芽がないわけではない。しかし萌芽があっても、ヒトという種に至るまで、私たちが現在操るような抽象的で複雑な記号の体系は生まれなかった。それはなぜだろうか？
　人類だけがなぜ言語を持つのか。この深く壮大な問いに対して、人類はそれ以前の種に比べて脳のボリュームが格段に増え、とくに思考を司る前頭葉が発達したからという説明や、二足歩行を始めたために重い脳を支えて自由に移動できるようになったから、あるいは人間という種特有の集団内の社会性や、そこから派生する社会の形態の観点、生物学的な観点など、多くの説が提案されている。
　数多の言語起源論の中で、本書では、人間独特の思考の様式に注目した。アブダクション推論という思考である。人間は、アブダクションという、非論理的で誤りを犯すリスクがある推論をことばの意味の学習を始めるずっと以前からしている。それによって人間は子どもの頃から、そして成人になっても論理的な過ちを犯すことをし続ける。しかし、この推論こそが言語の収得を可能にし、科学の発展を可能にしたのである。
　第6章で、言語習得における記号接地問題を解決する鍵となるのはブートストラッピング・サイクルによる学習であると述べたが、言語の発達と思考の発達もまた、互いにブートストラップし合う関係にある。身体と直接つながりを持たない抽象的な概念は、乳児が生まれつき持っているものではないし、天から降ってくるものでもない。極度に抽象的な概念、たとえば数の概念や数学の概念は、一見「言語の領域の外」の概念だと思う人が多いかもしれない。しかし、数学も言語も、知覚的に同一ではない、あるいは知覚的観察のみからは同一であることに絶対に思い至ることができない対象を「同じ」として扱うという意味で、共通なのである。
　乳児は音と対象の形などの、異なる感覚の間に類似性（アイコン性）があると感じることができる。二つのモノ同士の間の視覚的類似性を検出することもできる。そこから、統計推論と帰納・アブダクションの推論をエンジンとして用いて、ブートストラッピング・サイクルによって、感覚・知覚レベルに留まる類似性ではなく、背後にある関係の類似性を見抜き、抽象的な概念を習得したり、目では観察できない因果関係を理解したりできるようになっていく。ここで大事な役割を果たすのがことばだ。
　観察しただけでわかる類似性から始めはするが、ことばに導かれて、観察不可能な関係の類似性に気づくようになる。さらに、動詞のように抽象的な関係性を示すことばによって世界を分類し、整理することができるようになる。ことばが子どもを知覚的で具体的な類似性から、関係性による抽象的な類似性にブートストラップするのである。
　ことばの知識は言語の領域にとどまらず、言語の外部と一般的には考えられている数や数学の領域での思考も変えていく。言語と思考は、左足と右足のように片方が一歩進めばもう片方が必然的に歩みを進めるような関係で、互いにブートストラッピングを繰り返す。
　対称性推論をしようとするバイアスがあるかないか、このような、ほんの小さな思考バイアスの違いが、ヒトという種とその他の動物種の間の、言語を持つか持たないかの違いを生みだす。そして言語によって、人間がもともと持っているアブダクション推論が、目では観察できない抽象的な類似性・関係性を発見し、知識創造を続けていくというループの端緒になるのだと筆者たちは考えている。

学力喪失 認知科学による回復への道筋

今井むつみ

面白かったです。人間とAIとの学習プロセスの比較は興味深く読みました。今後AIとどう付き合っていくのか、その見極めのためにも読んでみると面白いと思います。
仕事でAIやプログラミングを学ぶものとして、あるいは子どもを学校に通わせている親として、とても参考になりました。

言語の本質 ことばはどう生まれ、進化したか

今井むつみ / 秋田喜美

本書に言及があったので、ゆる言語学ラジオの「赤ちゃんミステイクアワード」回を見てみた。
著者も出演されていて、言語学的にも興味深いし、エンタメとしても面白かった。
基本、視聴者投稿の子どもエピソードなのでほほ笑ましいが止まらない。

ちょっと堅苦しい本ではあるけど、
「ポケモンは進化すると名前に濁音が増える傾向」とか
いろんな引き出しから論が進められるのでおもしろい。
「言語学的視点からのファイナルファンタジーとドラクエの魔法やモンスターの命名傾向分析」みたいな論文も大学生が書いてそう。

流行った本だけあって後半の記号接地問題とアブダクション推論の話はグッと引き込まれた。
学問のおもしろさ思い出させてくれる。

先に世界の現実があってその流れで言語が成り立っていった、みたいな話がなんか好き。

(1)音
「たたく」「ふく」「すう」という動詞。
「タッタッ」「フー」「スー」という擬音をもとに作られた語で、末尾の「く」は古語では動詞化するための接辞。同様に、なんと「はたらく」も「ハタハタ」というオノマトペを語源に持つとされる。

(2)声
・「カラス」「鶯」「ホトトギス」は鳴き声を写す擬音語「カラ」「ウグヒ」「ホトトギ」に鳥であることを示す接辞「ス」がついてできた。
・「ネコ」という名詞にも、昔は鳴き声を「ネーネー」と写し、それに「コ」という接辞がついたのが由来という説がある。

(3)発話しやすさ
主食を表す単語が「パ」や「マ」で始まることが多いのは（中略）赤ちゃんことばがもとになっている可能性があり、＜食事＞を表す赤ちゃんことばは、日本語の「まんまmama」、トルコ語の「ママ mama」、スペイン語の「パパpapa」のように、必ずと言っていいほどmaやpaで始まる。食事を求めることが赤ちゃんにとって死活問題であり、かつこれらの音が赤ちゃんにとって発音しやすいため

(4)口内空間の大きさがイメージの大きさに対応
・「あ」が大きいイメージ
英語の「ラーヂlarge」、フランス語の「グラン grand」、ハンガリー語の「ナーヂ nagy」
・「い」が小さいイメージ
英語の「ティーニー teeny」、フランス語の「プティpetit」、ハンガリ語の「キツィkicsi」

人生の大問題と正しく向き合うための認知心理学

今井むつみ

今まで読んできた今井むつみさんの教えが一冊に簡潔にまとまっている印象。かつ、「AI時代」というキーワードで人間のいびつさと、その可能性を示された気がします。
人は歪だけど、それを認識して学ぶことが、成長することができる。まるで声が聞こえてくるようなエールに歳のいったおばさんですが背中を押してもらったような気がします。これからも生きていく勇気が持てる一冊。予想外にちょっと泣けました。迷っても悩んでも、目の前のことを大切に、自分らしく頑張ります。

「何回説明しても伝わらない」はなぜ起こるのか？ 認知科学が教えるコミュニケーションの本質と解決策

今井むつみ

読みやすくわかりやすかった。

自分の芯を持たず、様々な立場の人を許容することなく、物事を自分の考えのみで判断し、所属する集団の中の価値観を正しいと信じて発言する。

もしかしたらわたしがこうなっているのではないかと顧みてハッとした。

言語の本質 ことばはどう生まれ、進化したか

今井むつみ / 秋田喜美

我々人間がなぜ言語という高度なシステムを操っているのかをオノマトペから読み解く名著。人間にできて、AIにできないことを読み解くヒントになりました。

言語の本質 ことばはどう生まれ、進化したか

今井むつみ / 秋田喜美

オノマトペを基点として、アイコンによる補助理解がシンボルグラウンディング問題のもつ身体性に紐付き、人間の知識拡張:ブートストラッピング・サイクルは推論様式のアブダクション推論によると結ぶ。これを人間の言語の本質として落としこんだ名著。記号接地せずに記号間を漂うだけのAIが成立するディープラーニングの可能性も感じた。読んでよかった。

人生の大問題と正しく向き合うための認知心理学

今井むつみ

認知心理学のエッセンスを凝縮した本だと感じた。特に、「記号接地」、「アブダクション」、「システム1とシステム2の思考の違い」について知ることができてよかった。人間が何かを経験するということの意味や、人間が存在していることの意味も伝わってくるような気がした。生成AIで出てくる回答を読むことだけではわからないことがあるな、と知った。
本のページ数はそこまで長くないので、何度も読んで立ち返りたい。