シンボルグラウンディング問題

どんな問題か

シンボルグラウンディング問題は、記号の意味を、ほかの記号ではない何かにどうやって結びつけるかという問題です。記号接地問題とも呼ばれます。認知科学者のスティーブン・ハルナッド(Stevan Harnad)が、1990年に学術誌 Physica D に載せた論文「The Symbol Grounding Problem」で提起しました。

コンピュータのような記号システムは、記号をその形だけにしたがって、決められた規則どおりに操作します。システムが出した記号の並びに意味を読み取っているのは、外から見ている人間です。ハルナッドは、このままでは記号の意味は人間の頭の中にある意味に寄りかかっているだけだと考えました。そして、意味がシステム自体に備わったもの(内在的なもの)になるには何が必要かを問いました。

記号システムとは何を指すか

ハルナッドは、ここで言う記号システムの性質を8つに整理しています。要点は次のとおりです。

• 記号の一つひとつは恣意的な物理的なしるしであり、形とその意味のあいだに必然的なつながりはない
• 記号は明示的な規則にしたがって操作され、操作の手がかりは記号の形だけである
• 基本となる記号を組み合わせて、より複雑な記号の並びを作れる
• 記号の並び全体に、体系的に意味を当てはめて解釈できる

ハルナッドは、規則に従っているように見えるだけでは記号システムとは言えないとも述べています。たとえば、室温に応じてヒーターを入れたり切ったりするサーモスタットの動作は、規則に従っているように解釈できますが、記号を組み合わせて操作しているわけではありません。

中国語だけで書かれた辞典のたとえ

ハルナッドはこの問題を、中国語の単語を中国語だけで説明している辞典(中国語/中国語辞典)で中国語を学ぼうとする状況にたとえました。たとえには、やさしいものと難しいものの2つがあります。

やさしいほうは、中国語を第二言語として学ぶ場合です。知らない単語を辞典で引くと、説明もまた知らない中国語の単語で書かれています。その単語を引いても、また別の知らない単語が出てきます。学習者は記号から記号へと辞典の中を巡り続けるだけで、意味にはたどり着けません。

難しいほうは、ほかにどの言語も知らない人が、中国語を第一言語として、この辞典だけを頼りに学ぶ場合です。ハルナッドは、これこそ記号だけで作られたシステムが置かれている状況に近いと考えました。第二言語の学習者なら、母語の知識を手がかりにできる可能性があります。しかし記号しか持たないシステムには、その手がかりがありません。記号から記号への巡回からどう抜け出し、記号の意味を記号以外の何に根拠づけるのか。これがシンボルグラウンディング問題の中心です。

中国語の部屋との関係

ハルナッドは、この問題を説明する最初の例として、哲学者ジョン・R・サール(John R. Searle)が1980年に示した中国語の部屋という思考実験を挙げています。中国語の部屋では、中国語を知らない人が部屋の中で規則書に従って中国語の記号を操作します。外から見ると、部屋は中国語を理解している人と区別のつかない応答を返します。それでも部屋の中の人は中国語を理解していない、だから記号を形だけで操作するコンピュータも理解していない、とサールは論じました。

ハルナッドによれば、サールはこの論証の中で、同じ問題を内在的な意味の問題、または志向性の問題として扱っていました。志向性とは、心の状態が何かについてのものであるという性質のことです。たとえば「雨が降っていると信じる」という心の状態は、雨についての状態であり、志向性を持っています。ハルナッドは、記号操作だけの中国語の部屋には、この志向性が生まれないと見ています。ハルナッドはここから、記号の意味が外から与えられるだけなら、頭の中の意味のモデルにはならず、認知は記号の操作だけではありえない、という結論を引き出しています。

中国語の部屋は、記号操作だけでは理解が生じないことを示そうとする議論です。シンボルグラウンディング問題は、そのうえで、記号に意味をどうやって結びつけるかという問いの形にしたものと整理できます。

ハルナッドが示した解決の方向

ハルナッドは、記号の意味は下から、つまり感覚の側から根拠づけられなければならないと考え、記号を扱う部分と記号ではない表象を組み合わせたモデルを提案しました。記号ではない表象として、次の2種類を挙げています。

• アイコン的表象は、目や耳などに届いた感覚の入力をそのまま写し取った似姿です。馬を見たときに網膜に映る像のようなものです。2つの入力が同じか違うか、どれくらい違うかを比べる識別を担います。
• カテゴリー的表象は、感覚の入力の中から、あるカテゴリーを見分けるのに役立つ特徴だけを取り出す仕組みです。学習で身につけるものも、生まれつき持つものもあります。「これは馬だ」と名前を割り当てる同定を担います。

記号、つまり名前は、この2つの表象に結びつけられることで意味を得ます。ハルナッドが挙げた例は次のとおりです。「馬」と「縞」という名前が、それぞれ感覚にもとづく表象に根拠づけられているとします。すると「シマウマ」は「馬」と「縞」を組み合わせた記号の定義として表せます。この定義は、根拠づけられた記号を組み合わせているので、根拠づけもそのまま引き継ぎます。ハルナッドは、シマウマを一度も見たことがない人でも、馬と縞をそれぞれ見分けられれば、この定義だけを頼りに、初めて見たシマウマをシマウマだと同定できると論じました。

ニューラルネットワークの役割

ハルナッドは、コネクショニズム、つまりニューラルネットワークで認知を説明しようとする立場を、カテゴリー的表象を学習する仕組みの有力な候補として位置づけました。感覚の入力から、カテゴリーを見分けるのに使える変わらない特徴を学び、名前と対象を結びつける役目です。

ただしハルナッドは、ニューラルネットワークだけで認知全体を説明できるとは考えていません。記号システムが持つ、規則的に組み合わせて体系的に意味を作れるという性質を、ニューラルネットワークは満たさないと見たからです。ハルナッドのモデルでは、ニューラルネットワークは記号を感覚に結びつけるための補助の役に限られています。

上からと下からは途中で出会うか

人工知能の研究では、記号の側から作る方法(トップダウン)と、感覚の側から作る方法(ボトムアップ)が、いずれ途中で出会うだろうという期待が語られることがあります。ハルナッドはこの期待には根拠が無いと論じました。意味へ至る道は下から上へ向かう道だけであり、コンピュータのソフトウェアのように感覚から切り離された記号の水準には、その道ではたどり着かない、というのがハルナッドの主張です。

いまの扱いについて

このページの内容は、ハルナッドの1990年の論文にもとづいています。この論文のあとに、シンボルグラウンディング問題がどう受け止められ、どのような議論へ広がったかは、このページでは扱っていません。G検定の学習では、まず提起した人と年、中国語だけの辞典のたとえ、中国語の部屋との関係、感覚の側から記号に意味を結びつけるという解決の方向を押さえておくとよいでしょう。