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『知能』を科学の目で見るには?

はじめに

「知能について学ぶためには、どんな学問から入ればよいのか」
これは一言で答えるにはチョット難しい問題です。

大学の学部・学科を眺めてみても、「知能学科」なんてのはありません。

「知能を研究する」ためのアプローチは複数存在します。

Earl Hunt氏は著書『Human Intelligence』の中で、知能へのアプローチを3つの異なるレベルに分けました。

1.Psychometric level (心理測定レベル)
2.Information-Processing level (情報処理レベル)
3.Brain level (脳レベル)

今回はこれに倣い、「知能を解明する学問」について整理してみましょう。


1. 心理測定レベル

一番最初に挙げるのは「心理測定psychometric」のアプローチ。

「心理学」の守備範囲として最も典型的なのはここですね。


ここまでの記事で文量を割いてきた「知能をテストの数値化しよう」という試みは、ほぼこの範疇に含まれます。

人の心は「直接的な観測」が出来ないので、「心の観測結果」に最も近いのは「心理テストのスコア」である、と考えるわけですね。


・知能を上手く抽出する検査課題とは?
・スコアはどのように集計・分析されるべきか
・その結果から何が分かるのか

こうしたアプローチは心理測定の範疇であると言えます。


このアプローチの肝要なところは、「心」というプロセスが「ブラックボックス」でもいいということです。

「入力」に対する「出力」を集計して集約する、という営みは極めて実証的なアプローチだと言えるでしょう。

実測に基づいているだけに、現実に即した形で結果を解釈できるのも強みの一つです。

心理学教育学はこうしたアプローチの研究を得意としています。


2. 情報処理レベル

2番目は「情報処理Information-Processing」からのアプローチです。

これは現代的に言えば「認知科学」に相当すると思います。


例えば「言語の読解力」「読解力テストの点数」で代表して扱うのが「心理測定」のやり方だとしたら、「情報処理」の考え方はそこから更に一歩仮説を進めます。

「読解力」という単一の機能を、例えば「ワーキングメモリ」「単語知識」といった「より要素的な能力とその組み合わせ」に還元して解釈できないか……と、「情報処理」のアプローチでは考えるわけです。

こうした「モデル構築」こそがこの立場の真骨頂とも言えるでしょう。


「モデル」はある種の「仮説」でありますが、認知科学の作る「モデル」は、実証的な観点からも検討・検証の洗礼を受けることになります。

それは、先述の「心理測定」の結果や、後述の「脳」の結果からです。

この意味で、認知科学の「モデル」「反証可能性」を十分に持った「科学」であると言えるでしょう。


こうした「モデル構築の科学」は、理工学の中でも計算機科学の発展とともに分野として確立してきた経緯があります。

「人工知能の研究」は、翻って「知能の研究」にも大いに影響を与えてきたわけですね。


また、日本では「認知科学」を掲げた学部組織を持つ大学は少ないですが、認知科学を扱う研究者は心理学、言語学、哲学、生物学、といった様々な分野に散在しています。


3. 脳レベル

最後は「脳Brain」です。

つまり「神経科学」の観点による研究ですね。

「あらゆる心理活動は脳に由来する」と考えるならば、「脳の全てが分かれば、知能の全てが分かる」と言えます。言えるはずです。

その目標を部分的に成功させているのが、「脳の活動」から「その人が何を見ているか」を検出する研究や、「脳の特定部位の体積」と「言語運用能力」を結びつけるような研究であると言えます。


しかし、「脳の全てが分かる」なんてまだまだ夢の話。

現実はそんな簡単にはいきません。


・そもそも機械では脳の情報のごく一部しか取り出せない
・どんな知能が脳のどこにどう反映されているか分からない
・取り出した情報を正確に解釈する方法を持っていない

といった具合に、まだまだたくさんの問題が未解決です。

脳から情報を取り出す手段としては、「CT」「MRI」「脳波」といった検査装置がありますが、これらも一長一短です。

いずれにせよ、これらの検査で得られる「脳のデータ量」「神経細胞1つ1つがミリ秒単位の発火で生み出している情報量」には程遠いわけですから、こうしたデータは「脳の情報を極めて荒い解像度で見ているもの」に過ぎません。


裏を返せば、「脳から得られる限られた情報から、知能をどれだけ予測できるか」というのが当面の課題とも言えます。

これを「逆問題を解く」と考えればモデルの問題に還元されるわけで、先述の「情報処理レベルの研究」にもここから合流することになります。


「脳」を直接扱う研究は医学生物系の理学・工学が主として行っていますが、先述のような事情から近年は機械工学や計算機科学とも非常に親和性の高い分野になってきています。


以上、「知能=人の知的活動」を研究する分野を

1.心理測定(Psychometric level)
 ≒心理学
2.情報処理レベル(Information-Processing level)
 ≒認知科学
3.脳レベル(Brain level)
 ≒神経科学

に大きく分類して、概観してきました。

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とはいえ、これらはあくまで「アプローチの違い」であり、共に一つの目的として「知能」を解明しようとしていることを忘れずにおきましょう

「心理学」はヒトの行動を記述し、「神経科学」は脳の挙動を解明し、「認知科学」はそれらを上手く解釈できるモデルを構築する……といった相乗効果で知能研究が発展していくことが理想ではないでしょうか。

今後も各分野で知能の研究が発展することを期待つつ、今回はここで筆を置くことにします。


おわりに

★ひとことまとめ

1. 「心理測定レベル」は知能検査の結果を扱う

2. 「情報処理レベル」では知能をモデル化する

3. 「脳レベル」では脳と知的活動の繋がりを捉える


★参考文献

・書籍
1.Earl Hunt: Human Intelligence(2010, Cambridge University Press)

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「全学問の素人」を標榜しています。素人なりに色々なものを独学しているので、その過程をオープン化してコンテンツにしてみようと思います。独学者のインプットを実況中継。 アウトプットはこちらでご覧になれます→ https://trtmfile.com/ :ちりつもFILE

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『Earl Hunt: Human Intelligence(2010, Cambridge University Press)』の輪読会をインターネット上にて定期開催しています。本連載は輪読会の学習内容を元に、私の個人的な理解を反映させたダイジェストです。トピックや話の流れは上記のテキストを踏襲していますが、内容は再解釈の上で大幅に加筆や再編を加えています。

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