研究者たちは、批判的思考とAIを高める可能性のある新しい論理システムを発明した

2024年11月15日

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我々が確信を持って依拠してきた言語の硬直的な構造は、今や崩れつつある。性別、国籍、宗教などの概念は、もはや前世紀の固定的な言語の枠組みには収まらなくなっている。同時に、AIの台頭により、言葉が意味や推論とどのように関連しているかを理解する必要性が迫られている。

哲学者、数学者、コンピュータ科学者からなる世界的なグループが、これらの問題に対処する新しい論理の理解方法として「推論主義」を提唱した。

少なくともアリストテレスまで遡る論理の標準的な直観では、論理的帰結は単に「真」または「偽」であることによってではなく、関係する命題の内容によって成り立つべきとされている。最近、スウェーデンの論理学者であるDag Prawitzは、意外なことに、伝統的な論理の扱い方がこの直観を完全に捉えきれていないことを指摘した。

科学、工学、技術の強固な基盤である現代の論理学には、根本的な問題がある。過去2000年にわたり、論理の哲学的・数学的基礎は、意味は言葉が指し示すものから導き出されるという見方であった。これは「キツネ」や「雌」といった抽象的なカテゴリーが宇宙に存在すると仮定し、これらのカテゴリーに関する事実に基づいて「真実」という概念を定義している。

例えば、「Tammyは雌ギツネである」という文を考えてみよう。これは何を意味するのか？伝統的な答えでは、「雌ギツネ」と呼ばれる生物のカテゴリーが存在し、「Tammy」はそのうちの1匹を指すということになる。この命題が真となるのは、「Tammy」が実際に「雌ギツネ」のカテゴリーに属する場合のみである。もし彼女が雌ギツネではないが、自身を雌ギツネと同一視している場合、標準的な論理では偽となる。

したがって、論理的帰結は推論のプロセスではなく、純粋に真実の事実によって得られる。そのため、例えば4=4と4=((2 x 52) -10)/10という方程式の違いを区別することができない。両者は真であるという点では同じだが、ほとんどの人はその違いに気付くだろう。

このように論理の理論が対処できないのであれば、AIにより洗練された、より繊細な思考を教える望みはあるのだろうか？ポスト真実の時代に、何が正しく何が間違っているのかを理解する望みはあるのだろうか？

言語と意味

Ludwig Wittgensteinは、1953年の著書『哲学探究』で次のように書いている：

「『意味』という言葉の使用例の大部分において―全てではありませんが―この言葉は次のように説明することができます：言葉の意味とは、言語におけるその使用法なのです」。

この概念は、意味をよりコンテキストと機能に関連付けている。1990年代、米国の哲学者Robert Brandomは「使用」を「推論的振る舞い」として洗練させ、推論主義の基礎を築いた。

友人や好奇心旺盛な子供が「Tammyは雌ギツネである」という言葉の意味を尋ねたとしよう。我々はどのように答えるだろうか？おそらく物体のカテゴリーについて語ることはしないだろう。むしろ「Tammyは雌のキツネです」と答えるはずである。

より正確には、Tammyが雌ギツネであることから、彼女が雌であり、キツネであると推論できることを説明するだろう。逆に、もし我々が彼女についてこれら両方の事実を知っているなら、彼女が雌ギツネであると主張することができる。これが意味の推論主義的説明である。宇宙に浮遊する抽象的な物体のカテゴリーを仮定する代わりに、我々の言語の要素間に存在する豊かな関係の網によって理解が与えられることを認識するのである。

性別に関する現代の議論などの論争的なトピックを考えてみよう。「男性」や「女性」というカテゴリーが何らかの意味で実在するかどうかといった、建設的な議論を妨げる形而上学的な問いを回避することができる。多くの人々が「女性」は必ずしも一つのカテゴリーで一つの真の意味を持つとは考えていないため、新しい論理ではそのような問いは意味をなさない。

推論主義者として、「Tammyは女性である」という命題が与えられた場合、その文から何が推論できるかということのみを問うことになる。ある人はTammyの生物学的特徴について結論を導き出すかもしれないし、別の人は彼女の心理的構成について、さらに別の人は彼女のアイデンティティの全く異なる側面を考慮するかもしれない。

具体化された推論主義

では、推論主義は興味深い枠組みだが、それを実践に移すとはどういうことだろうか？ 1980年代のストックホルムでの講義で、ドイツの論理学者Peter Schroeder-Heisterは、推論主義に基づく分野として「証明論的意味論」を命名した。

簡潔に言えば、証明論的意味論は具体化された推論主義である。これは近年、大きな発展を遂げている。その結果は依然として技術的なものであるが、論理に対する我々の理解を革新し、人間とマシンの推論および談話の理解における大きな進歩を構成している。

例えば、大規模言語モデル（LLM）は文章における次の単語を推測することで機能する。その推測は、一般的な発話パターンと、報酬を伴う試行錯誤による長期の訓練プログラムによってのみ形成される。その結果、論理的に無意味な文章を構築する「ハルシネーション」を引き起こす。

推論主義を活用することで、使用している言葉についてある程度の理解を与えることができるかもしれない。例えば、LLMは「ヴェルサイユ条約は第二次世界大戦後の1945年にドイツとフランスの間で締結された」という歴史的事実を、もっともらしく聞こえるためにハリュシネーションとして生成するかもしれない。しかし、推論的理解を備えることで、「ヴェルサイユ条約」は第二次世界大戦と1945年ではなく、第一次世界大戦と1918年に関連することを認識できるだろう。

これは批判的思考と政治においても有用である。論理的帰結の適切な理解を持つことで、新聞や討論における無意味な議論を自動的にフラグ付けし、カタログ化できるかもしれない。例えば、政治家が「相手の計画は、彼らには悪い決定をしてきた歴史があるため、ひどいものだ」と宣言するかもしれない。

論理的帰結の適切な理解を備えたシステムは、相手に不適切な決定の歴史があることは事実かもしれないが、現在の計画の何が間違っているのかについての実際の正当化は示されていないとフラグを立てることができる。

「真」と「偽」を高みから引き降ろすことで、対話における識別の道を開く。政治的討論の熱い場面であれ、友人との活発な意見の相違であれ、科学的な議論の場であれ、ある議論が論理的に妥当であると主張できるのは、これらの発展に基づいてのことである。

本記事は、UCL、論理学または応用論理学の研究員Alexander V. Gheorghiu氏によって執筆され、The Conversationに掲載された記事「Researchers have invented a new system of logic that could boost critical thinking and AI」について、Creative Commonsのライセンスおよび執筆者の翻訳許諾の下、翻訳・転載しています。