あらすじ
日常生活の必需品であり、知性や芸術の源である言語。なぜヒトはことばを持つのか？ 子どもはいかにしてことばを覚えるのか？ 巨大システムの言語の起源とは？ヒトとＡＩや動物の違いは？ 言語の本質を問うことは、人間とは何かを考えることである。鍵は、オノマトペと、アブダクション（仮説形成）推論という人間特有の学ぶ力だ。認知科学者と言語学者が力を合わせ、言語の誕生と進化の謎を紐解き、ヒトの根源に迫る。
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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。
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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。
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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。
Posted by ブクログ
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」
Posted by ブクログ
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。
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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。
Posted by ブクログ
めちゃくちゃ読みやすい。専門用語もまあまあ出てくるが、巧みな例えを使いながら意味を分かりやすく説明してくれるので、最後まで詰まらずに読めた。
前半は、オノマトペと普通の言語、それ以外の事象とを比較しながら、オノマトペの持つ性質や、子供の言語習得にもたらす影響について迫っていく。
後半は、アブダクション推論にテーマをおいて、子供の言語習得を促す足掛かりを考えていった。
基礎知識や既存の研究を提示し、新たな問いを立てていく流れがスムーズで、言語学に触れたことがなくても面白かった。
Posted by ブクログ
2024年の新書大賞作でもある本書は、慶應義塾大学環境情報学部教授と名古屋大学大学院人文学研究科准教授による共著であり、言語はどのように進化してきたのか、人間はいかように言語を理解するのか、について書かれています。
共著といっても、章ごとに別分担で書かれたのではなく、全章共同執筆されているのもおもしろいです。
テーマを解き明かす鍵は、帯に書かれているとおりですが「オノマトペ」と「アブダクション推論」。
鈴木孝夫『ことばと文化』においても「ことばによることばの「定義」は、教える人の経験と、教わる人の経験の差、および「定義」をする目的などの条件で千差万別の形をとり得」、やもすると循環論法になりかねないと述べられていましたが、これと同様の内容を指すのが記号接地問題。言語という記号体系が意味を持つためには、基本的な一群のことばの意味はどこかで感覚と接地していなければならないとされています。
この基本的な一群のことばの意味を担うのがオノマトペ。
絵文字や顔文字のような視覚的アイコンと、形容詞などの語の中間に位置し、意味のコアを掴む手助けとなるとされています。
そこから仮説形成を行い、言語を全て丸暗記するまで話し始めることができないのではなく、既存知識から新たなる知識を生み出していくのがアブダクション推論。
赤ちゃんや動物を対象に行った実験も豊富に引用されており、おもしろくも読み応えのある一冊です。
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息子が小さいころ、「行く」と「来る」の使い分けがごっちゃになってたのを思い出した。自分が友だちの家に向かうときに「ぼくが来るね」など。
どちらも移動するシーンを動詞で表したものだから曖昧に感じたんだ！となんだかスッキリ。
Posted by ブクログ
オノマトペと言語習得の過程を通して、記号接地問題に迫り、言語の本質を垣間見る。言語関係の研究に触れると、意識や認知、AIなど、様々なジャンルで深い洞察が得られる。特に、人間の脳のメカニズムとAIというのは、基本的にはすでに同じプログラムになっており、ただ、そのベースとなる部分が、人間の脳は進化の過程において積み上げられたルールに支配されている、ということではないかという考えを、本書を読んでより強くした。
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オノマトペへの好奇心が言語自体の変化や習得に関する研究への入り口になったという点が面白かった。記号接地問題がその中心にあり、AI研究へと繋がっているので、予想外に広範囲な学びとなった。
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対称性推論の実験。赤ちゃんとチンパンジーの違い、さらにチンパンジーの天才の話が面白い。
アブダクション推論は論理的には正しくないが、新しい知識を創造する。
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例がたくさん出てくるので、関心を持って最後まで読めたが、そこそこ難しい話も多かった印象。
ポケモンの名前について、進化を重ねると濁音が増えると言う話や、ぱおんの真面目な分析などは普通に面白かった。
途中で異国の言語を見せられ、意味を推測するクイズがあったのだが、正答率8割くらいを出してしまって震えた。
Posted by ブクログ
ことばは、どのようにう生まれたのかと言われてピンとこなくて気になり読みました。
内容は、オノマトペを柱として世界との比較、動物の比較などを用い言語の本質に近づいていきます。
読み物としては、大学で扱うような内容に近く、考えながら読んで、ちょっと戻りを繰り返し読みました。
オノマトペって凄いと思う１冊だと思います。
Posted by ブクログ
オノマトペとアブダクション推論、記号接地問題、ブートストラッピングサイクル をキーワードに言語の本質、人間の思考の本質への思索に至る大作？新書。
なぜ人類だけが言語を獲得できたのか、学習したことを逆方向の結びつきに過剰一般化するバイアスが鍵という。対称性推論も相互排他性推論も論理的には正しくないし、だまし絵や錯視を勝手に補正して非論理的に見せている人間の脳の働きこそが言語体系の獲得というエベレスト山頂にまで到達する。
人間とはかような非論理的で過ちを犯すからこそ、なおさら論理学という教養が重要視されるのだろう。
AIのことは少ししか出てこなかったけど、こういった人間の思考回路がより正確に理解できるようになれば、より人間に近い精密な知能ができるようになるだろう。
オノマトペを巡る言語間の違いもこれから外国語を勉強するにあたり面白かった。
Posted by ブクログ
いかにして現実感覚と接地しているオノマトペから、抽象的な記号に見える言語に至るのかを考察した本書。議論が丁寧なので、序盤は退屈するかもしれないが、まぁそうだよねー的な妥当な結論に至っており、文字通り言語の本質を感じ取れた。
Posted by ブクログ
子どもがどのように言語獲得をするのか関心があり、読んでみた。
非常に明快で読み応えがあった。
対称性推論の有無がヒトとそれ以外をわけている、ヒトは対象性推論が先天的にできる、というところが面白かった。
Posted by ブクログ
学びを深めるために読んだ。
普段当たり前に使っている言葉、そしてオノマトペ。オノマトペは言語か否かという問いから、まさかの言語はオノマトペから始まったという考察に至る。言われてみればと思いつつ、全く考えに至らなかったことだなと思った。
多様な実験結果をもとに言語の本質に迫る本書を見て、かなりの学びがあった。さらに学びを深めたい。
Posted by ブクログ
AI隆盛の時代だからこそ、記号設置問題に向き合う意義は大きく、オノマトペを起点に非常に分かりやすく言語の本質（の仮説）をあぶり出していく良書。
最後、人間だけが対称性推論バイアスを保持している理由のところだけはやや雑な仮説かなぁと思ったので、文化人類学からの回答が欲しいなぁと思った。
Posted by ブクログ
一般教養として読んで損はない とくに言語学に興味があったわけではないが、ネットの書評でべた褒めされていたので興味が出て読んでみた。
結論として、とくにおもしろい！というものでは無かったが、言語について考えるきっかけにはななったし、一般教養としては読んで損はなく、学びはあった。
人が人たる所以に関し、キーはオノマトペにあるとのこと。
それをきっかけに記号接地、身体との繋がりを持ち、あとは帰納・アブダクション推論をエンジンとして、ブーストラッピングサイクルにより、知識の幅をどんどん拡大していく。
これに必要な、対称性推論の能力は、人間特有のもの。
（一部のチンパンジーもこの能力があるため、進化の過程で徐々に獲得、強化してきたものと思われる）
〈以下、備忘メモ〉
1.演繹法（えんえきほう）では必ず正しい答えが導けるが、帰納法とアブダクション推論は絶対正しい正解が決まらないが、だから仮説により新しな知識を創造できる。
2.ブーストラッピングサイクルとは、既存の知識から、推論を用いて知識を更新し、それを既存の知識としてさらに洗練された推論を行うというサイクルで、どんどん知識を拡充していくサイクルであり、筆者提案のもの。
3.対称性推論は、逆認識するということであり、詳細は以下のとおり。
帰納法とは
帰納法とは、複数の事象をもとに1つの結論を導き出す手法です。
イギリスの哲学者であるフランシス＝ベーコンが唱えた論理展開法で、経験論的思考から学問や科学を正しく認知する方法として唱えました。
以下の例文を見てください。
例：ソクラテスは死んだ。アリストテレスも死んだ。織田信長も死んだ。だから人間は死ぬ。
この文章を帰納法に沿って分解すると、以下のようになります。
ソクラテスは死んだ→事象1
アリストテレスも死んだ→事象2
織田信長も死んだ→事象3
だから人間は死ぬ→結論
「帰納法」というと難しく考えがちですが、このように様々な事象を先に述べ、最後に結論を述べるのが帰納法です。
ただし帰納法で導かれる結論は、推論の域を超えません。そのため、不確定要素の多いビジネスの現場ではよく使用される論理展開方でもあるのです。
演繹法とは
演繹法とは、一般的に正しいとされることとある事象から、妥当と考えられる結論を導き出す手法です。フランスの哲学者であるルネ・デカルトが唱えた論理展開法で、人間の持つ普遍的な理性を原点とし、様々な事象を懐疑的に見ながら論理的に結論を導き出す方法として唱えました。
まずは以下の例文を見てください。
例：人間は皆死ぬ。ソクラテスは人間だ。よってソクラテスは死ぬ。
この文章を演繹法に沿って分解すると、以下のようになります。
人間は皆死ぬ→大前提(普遍的事象)
ソクラテスは人間だ→小前提(理由)
よってソクラテスは死ぬ→結論
先にご紹介した帰納法とは、論理展開の順番が逆になります。普遍的原理に従って論理を展開するため、ある提案に対して反論したい際などにも使用できます。
アブダクション
アブダクションとは、仮説形成とも訳されるもので結果から原因を推測し、観測事実に対して説明を見つける手法です。アメリカの哲学者であるチャールズ・パースが、アリストテレスの論理学を基にして提唱した論理展開法で、起きた現象に対して仮説を構築して論理的に説明していく論法として唱えました。
まず以下の例文を見てください。
例：朝起きると庭の芝生が濡れていた。雨が降ると芝生は濡れる。だから昨晩は雨が降ったのだろう。
この文章をアブダクションに沿って分解すると、以下のようになります。
朝起きると庭の芝生が濡れていた→目の前の現象
雨が降ると芝生は濡れる→普遍的事象
だから昨晩は雨が降ったのだろう→仮説
芝生が濡れていた理由は、雨が降ったこと以外にも「朝早くに誰かが水をまいた」「夜露で濡れた」など複数考えられます。そのため「普遍的事象」が正しくても「仮説」に何を当てはめるのかは推論者自身の閃きにかかっていると言えます。
これまでにご紹介した帰納法・演繹法とは異なり想像力が必要となる論法ですが、ある事象をもとに複数のアイデアを出してプレゼンなどの資料にまとめる際には有効な手段です。
対称性推論とは
逆の推論をすること、すなわち、推論における「対称性」の成立は、人間以外の動物においては極めて困難であることが知られている。それは、行動分析学者シドマンらが確立した方法を用いて調べられてきた。その手続きは複雑であるが、単純化するとこうなる。リンゴが「リンゴ」と呼ばれることを学んだ後、「リンゴ」と言われてリンゴを選べるかテストするというものだ。
当たり前すぎて、どこがテストなのかわからないかもしれない。まず、リンゴが「リンゴ」と呼ばれることを学ぶのは、「実物→ラベル」という方向の対応付けの学習である。それに対して、「リンゴ」と聞いてリンゴを選択するのは、「ラベル→実物」という逆方向の対応付けができていることを示すのである。人間の場合、一方の対応付けを学習すれば逆向きを学習しなくてもよいが、他の動物にはこれができない。
チンパンジーでも対称性が成立しないという事実は、二つの意味で驚きである。一つは、こんな当たり前のことが、われわれと最も近縁の霊長類にできないという素朴な驚きである。対称性の獲得が人間に特有なことと、人間だけが複雑な言語を操ることの間に、どれほど深い関係があるのかはわからないが、対称性が言語と密接に関係していることは明らかである。対象・ラベル間の対称性推論能力は、効率的な語意獲得のために必須である。また、二つのものごとの間の関係の対称性は、条件文や因果文の解釈や生成と切り離すことはできない。もちろん、象徴機能を含む抽象化の能力や、相手の発話や行為を模倣する能力も前提となるが、同様の能力を前提とする推移性は他の動物でも獲得可能であることを考えると、対称性の特異性は際立っている。対称性推論、抽象化能力、言語の三者は、相互依存的に複雑に関係していることは間違いない。
もう一つの驚きは、人間だけが論理的誤謬を犯すということである。対称性推論は論理的に偽りである。たとえば、人間は動物であるが、動物は人間に限らない。「逆は真ならず」である。最も知的なはずの人間だけが、このような非論理的な推論をしてしまうとは、一体どういうことであろうか。これは、対称性推論が人間の創造性と深く関係していると考えるとつじつまが合う。演繹に発見はない。すなわち、論理的な結論は、本質的には前提の中に既に含まれていると言える。それに対して、対称性推論は、論理的には誤っているが発見的特性を秘めている。
Posted by ブクログ
言語の発達の話に興味があって読み始めたが、最初はオノマトペの話で、なんとなく肩透かしにあったような気がした。しかし、読み進めていくうちに、オノマトペがとても重要であることが分かってきて、どんどん興味が湧いてきた。確かに、言語と言語でないものとの中間に当たるものという印象はあるが、単なる口まねとどこが違うのかを見ていくうちに、確かに言語とは何かの本質に迫っていく感覚があって面白かった。
言語とか認識の研究というのは、どちらかと言えば観察や事例研究をメインとする学問のような気がしていた。しかし本書を読んでみると、思った以上に実験の話が多くて興味深かった。言葉をまだ使えない赤ん坊の認知を知る方法など、妙に客観的でむしろ驚いてしまった。こういう学問の進め方もあるのだということ自体が新鮮であったし、こういうふうに真理に迫っていく学者の姿勢がすてきだと思った。
最終的には、人類の認知と思考（といっていいのか正直自信がないが）の特性のようなものにまとまっていくのだが、最後の方は少しわかりにくい感じがした。帰納法や演繹法をどのように使っているかの話などは、読者であるこちら側がそれなりに頭を整理して考えないと入ってきにくく、前半のオノマトペのような直感的にうなずけるものとは少し違う。もう少し時間をかけて、自分の中で消化したいと思う。
Posted by ブクログ
身近なオノマトペから言語習得の過程が述べられていて分かりやすかった。
後半は初めて聞く単語も度々出てきて、分かりやすいだけでなく読み応えがあってよかった。
育児経験のある方は読んだらもっと面白いんじゃないかと思う。
Posted by ブクログ
オノマトペって偉大だよね。
日常にありふれすぎてて気づかないけど、英語の音便変化を面白いと感じるように、言語に性がある感覚を身につけたいと思うように、日本のオノマトペも知的好奇心の対象だよ。
Posted by ブクログ
なかなか興味深い本であった。なぜ人は言語を有するのか。オノマトペを起点に展開される話が面白い。オノマトペについて書かれた書籍を初めて読んだが、それだけで十分に学問になる世界であることを改めて気付かされた。とくに音との関係にはなるほど確かにと感じさせられる。読みながらふと思ったことは人が持つ二つの思考の体系。第一、第二システムの話。オノマトペは第一システムで受け取られてるから成立するのではと考えていた。関係あるかないかは？？
Posted by ブクログ
私には少し難しい本だった。
AIはリンゴという言葉(記号)を知っていても、リンゴの味や香りを知らない。私が長年感じていたAIに対するこのような違和感に｢記号接地問題｣という名前があることに驚いた。
AIだけでなく人間も、頭だけで理解している時と感覚だけで理解しているときがある。
頭で理解しているだけでは何か物足りず、感覚で理解しているだけでは、言葉で相手に伝えることはできない。この頃、頭と感覚の両方で理解したいと思うことが増えたので、この本には共感させられる部分が多かった。
AIは頭では理解している(頭でも理解していないかもしれない)が、感覚では理解していない。
だからAIでは人の心を動かすものは作れないだろうと、改めて思った。
Posted by ブクログ
私の勘違いでヒトとAIの違いや、記号接地問題に深く切り込んでいく話かと思いこんでいたがそうではなかった。
アブダクション推論の能力が言語習得につながっているという考えは興味深かった。ヒトのみが対称性推論を行う動物(厳密には例外がいる)という研究も面白い切り口だった。
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読書メーター登録800冊目。しばらつ積ん読状態だったが，学力崩壊からの流れで読む。記号接地問題，ブートストラッピング・サイクル，アブダクション推論，オノマトペ，などがキーワード。言語獲得における認知的制約やルールの過適用などは初めて知ったときは嬉しく感じたものだ。誰かに得意気に話したい気持ちだった気がする。誤った推論とその結果に基づく学習により知識体系を洗練化する。人間はとかく誤った推論をしている。大学生に8割以上の出席が単位取得の必要条件と伝えると，8割以上の出席で単位取得と考える例はあるあるの事例。
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「言葉を覚え、使うために、果たして身体経験は必要なのか？」
記号設置問題とコンピュータの関係性から、「分かる」とはどういうことか今一度見直される。
AIは「まるで人間のように」疑問に対して答えを述べてくれるが、それは私たちの思う「分かる」とは何か異なっているように感じる。
本書ではさらにオノマトペの言語性を掘り下げていく。
擬態語、擬音語としての役割を持つオノマトペだが、言語と同様に他国のオノマトペに理解できないものがある。
また、オノマトペを含め、子ども（赤子）が言語を習得することには、どのような過程を辿っているのか。
物には名前がついているという一般性に気付いたヘレンケラーの例を挙げ、アブダクション推論へと繋げていく内容は面白い。
