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Uploaded byYouichiro Miyake
人工知能のための哲学塾 第一夜「フッサールの現象学」 資料 （全五夜＋第零夜）
「人工知能のための哲学塾」は、人工知能を支える哲学について議論するコミュニティです。第一期として、全五回のセミナーを開催します。第一夜として、「フッサールの現象学」を取り上げ、「思惟する知能」から、「多様な世界で生活する知能」へ向けて拡張する人工知能の作り方についての講演を行いました（本講演資料）。 第0夜 概観 第一夜 フッサールの現象学 第二夜 ユクスキュルと環世界 第三夜 デカルトと機械論 第四夜 デリダ、差延、感覚 第五夜 メルロ=ポンティと知覚論 人工知能の哲学塾 https://www.facebook.com/groups/1056157734399814 主催：三宅 https://www.facebook.com/youichiro.miyake
![[予習篇]人工知能のための哲学塾 第二夜「ユクスキュルと環世界」 資料 （全五夜＋第零夜）](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ymiyakeaiphilos22015123pre-151201150711-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
人工知能のための哲学塾 第一夜「フッサールの現象学」 資料 （全五夜＋第零夜）
- 1. 人工知能のための哲学塾 #Act_1 フッサールの現象学 三宅 陽一郎 @miyayou 2015.9.30 @小田急サザンタワー 人工知能のための哲学塾 https://www.facebook.com/groups/1056157734399814/ 第零回資料(2015.5.28) http://www.slideshare.net/youichiromiyake/ss-48781470 https://www.facebook.com/youichiro.miyake http://www.slideshare.net/youichiromiyake y.m.4160@gmail.com
- 2. 人工知能のための哲学塾（予定） • 第0夜 概観 •第一夜 フッサールの現象学 • 第二夜 ユクスキュルと環世界 • 第三夜 デカルトと機械論 • 第四夜 デリダ、差延、感覚 • 第五夜 メルロ=ポンティと知覚論
- 3. 本日のメニュー • 序章 本セミナーの主旨 •第一章 キャラクターの人工知能の最新モデル • 第二章 フッサールの現象学入門 • 第三章 デカルトの哲学入門 • 第四章 フッサールの現象学 I （還元） • 第五章 フッサールの現象学 II （志向性） • 第六章 フッサールの現象学 III （ノエシス＝ノエマ） • 第七章 フッサールの現象学 IV （環境世界） • 第八章 現象学の人工知能への応用
- 4. 本日のメニュー • 序章 本セミナーの主旨 •第一章 キャラクターの人工知能の最新モデル • 第二章 フッサールの現象学入門 • 第三章 デカルトの哲学入門 • 第四章 フッサールの現象学 I （還元） • 第五章 フッサールの現象学 II （志向性） • 第六章 フッサールの現象学 III （ノエシス＝ノエマ） • 第七章 フッサールの現象学 IV （環境世界） • 第八章 現象学の人工知能への応用 前置き 本題 ※前置きが長いので、哲学的本題については、P.85から飛ばして読んでください。 P.85
- 5. 本日のメニュー • 序章 本セミナーの主旨 •第一章 キャラクターの人工知能の最新モデル • 第二章 フッサールの現象学入門 • 第三章 デカルトの哲学入門 • 第四章 フッサールの現象学 I （還元） • 第五章 フッサールの現象学 II （志向性） • 第六章 フッサールの現象学 III （ノエシス＝ノエマ） • 第七章 フッサールの現象学 IV （環境世界） • 第八章 現象学の人工知能への応用
- 6. 人工知能のための哲学塾のはじまり • 三宅が人工知能、特にエージェント開発で用いる哲学について、こ ういう感じで連続講義したら面白いかも、と fbに書き込み https://www.facebook.com/youichiro.miyake/posts/10205993075364716 •大きな反響 • コミュニティ「人工知能のための哲学塾」を設立（現在、５００名ほど） https://www.facebook.com/groups/1056157734399814/ • 第零夜（今回）セミナー実施 http://peatix.com/event/89330/view
- 7. ディスカッション 問１ 「デカルトと人工知能」 • デカルト的世界観における人工知能は、どのような可能性と限界を持つか？ 問２「現象学的還元と知能」 • 現象学的還元は知能のコアを明らかにするか？純粋意識は哲学上だけの概念か？ 問３ 「人工知能と志向性」 • 人工知能において志向性を実装するには、どうすれば良いか？ 問４ 「現象学的な知識の表現」 • 現象学における知識の表現はどのように変化するか？ 問５ 「現象学から人工知能を考える」 • 現象学のフレームの中で人工知能を考えると、これまでにないどのような特性が現れるか？ • https://www.facebook.com/groups/1056157734399814/permalink/1203739822974937/ 問６ 「デカルトとフッサールの人工知能モデルの違い」 • デカルト的世界観における人工知能と、フッサール的世界観の人工知能の違いを議論する。 • https://www.facebook.com/groups/1056157734399814/permalink/1204838782865041/ 問７ 今後の哲学塾の運営について
- 8. はじめに • 哲学がどのようにゲームにおける人工知能を作る 足場になっているかを解説する。 • これは哲学全体の説明ではなく、ゲームのＡＩを作 る中で必要とされた哲学を、一本の線でつなげて 解説しようとする試みである。 •第０回は、その全体に対して参照を張ることを目標 とします。やや散漫になることをご了承ください。
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- 13. 今回取り上げる哲学とその周辺 デカルト フッサール ハイデガー メルロ＝ポンティ サルトル ブレンターノ ドイツ現象学派 フランス現象学派 ユクスキュル マックス＝シェーラー ドイツ留学 ピアジェ サッチマン ベルクソン ベルンシュタイン チョムスキー デネット ソシュール 哲学者 言語学者 科学者人類学者 心理学者 心理学への批判 人の内面的な精神活動を 「すべては心理的現象」 として説明することへ批判 心身問題 身体は物質か、 精神か？ 身体と心（知能）を 作ろうとした時に、 デカルト的世界観 では間に合わない。
- 14. 今回取り上げる哲学とその周辺 デカルト フッサール ハイデガー メルロ＝ポンティ サルトル ブレンターノ ドイツ現象学派 フランス現象学派 ユクスキュル マックス＝シェーラー ドイツ留学 ピアジェ サッチマン ベルクソン ベルンシュタイン チョムスキー デネット ソシュール 哲学者 言語学者 科学者人類学者 心理学者 心理学への批判 人の内面的な精神活動を 「すべては心理的現象」 として説明することへ批判 心身問題 身体は物質か、 精神か？ 身体と心（知能）を 作ろうとした時に、 デカルト的世界観 では間に合わない。 機械的世界観（デカルト的）は、世界の外側を解明するのに、もの すごく威力を発揮する（今でも）。 しかし、それが人間、つまり心と身体へ踏み入ろうとした時に、途端 にいろいろな問題につきあたる。 哲学的反発が起きる。新しい哲学が生まれる ＝ 心と身体を扱うための哲学
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- 16. 全体を貫くテーマ • しかし、キャラクターの人工知能で必要なことは、 生物の持つ主観的な世界を形成してあげること。 • では、どのように生物の持つ主観的な世界を形 成すれば良いか？ •外側から知性を機械的に作ることは必要である。 ロボット的、プログラム的、工学的知見。
- 17. • しかし、キャラクターの人工知能で必要なことは、 生物の持つ主観的な世界を形成してあげること。 • では、どのように生物の持つ主観的な世界を形 成すれば良いか？ 全体を貫くテーマ •いつ、人工知能は主観的世界を持ち始めるか？ • 外側から知性を機械的に作ることは必要である。 ロボット的、プログラム的、工学的知見。
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- 28. 本日のメニュー • 序章 本セミナーの主旨 •第一章 キャラクターの人工知能の最新モデル • 第二章 フッサールの現象学入門 • 第三章 デカルトの哲学入門 • 第四章 フッサールの現象学 I （還元） • 第五章 フッサールの現象学 II （志向性） • 第六章 フッサールの現象学 III （ノエシス＝ノエマ） • 第七章 フッサールの現象学 IV （環境世界） • 第八章 現象学の人工知能への応用 ※ 第一章はP.84 までつづきますが、前回のおさらいなので、とばして読んでも問題ありません。
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- 38. Blackboard KS KS KS KS KS KS Arbiter Bruce Blumberg ,Damian Isla, "Blackboard Architectures", AI Game Programming Wisdom (Charles River Media) , 2002 ブラックボード・アーキテクチャ (Knowledge-based AI) KS (Knowledge Source) は一つの知識に特化したモジュール。 KS はBlackboard上に情報を読み書きする。 Arbiter はKSをコントロール。 KSはBlackboardを通じて連携する
- 39. 階層型ブラックボード Primitive data Analyzed data Moreanalyzed data More analyzed data More analyzed data KS KS © 2014 SQUARE ENIX CO., LTD. All rights reserved KS KS
- 40. Erman et Al.The Hearsay-II Speech-Understanding System: Integrating Knowledge to Resolve Uncertainty, ACM Computing Surveys (CSUR) Surveys Homepage archive Volume 12 Issue 2, June 1980, Pages 213-253 http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=356810.356816 階層型ブラックボード(例)
- 41. Hearsay-II Voice AnalysisProcess Erman et Al. The Hearsay-II Speech-Understanding System: Integrating Knowledge to Resolve Uncertainty, ACM Computing Surveys (CSUR) Surveys Homepage archive Volume 12 Issue 2, June 1980, Pages 213-253 http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=356810.356816
- 42. Hearsay-II Voice AnalysisProcess Erman et Al. The Hearsay-II Speech-Understanding System: Integrating Knowledge to Resolve Uncertainty, ACM Computing Surveys (CSUR) Surveys Homepage archive Volume 12 Issue 2, June 1980, Pages 213-253 http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=356810.356816 Blackboard
- 43. Hearsay-II Voice AnalysisProcess Erman et Al. The Hearsay-II Speech-Understanding System: Integrating Knowledge to Resolve Uncertainty, ACM Computing Surveys (CSUR) Surveys Homepage archive Volume 12 Issue 2, June 1980, Pages 213-253 http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=356810.356816 Blackboard KS (Knowledge Source)
- 44. Hearsay-II Voice AnalysisProcess Erman et Al. The Hearsay-II Speech-Understanding System: Integrating Knowledge to Resolve Uncertainty, ACM Computing Surveys (CSUR) Surveys Homepage archive Volume 12 Issue 2, June 1980, Pages 213-253 http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=356810.356816 Blackboard Arbiter KS (Knowledge Source)
- 45. Hearsay-II Voice AnalysisProcess Erman et Al. The Hearsay-II Speech-Understanding System: Integrating Knowledge to Resolve Uncertainty, ACM Computing Surveys (CSUR) Surveys Homepage archive Volume 12 Issue 2, June 1980, Pages 213-253 http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=356810.356816
- 46. Hearsay-II Voice AnalysisProcess PARAMETER SYLLABLE SEGMENT Erman et Al. The Hearsay-II Speech-Understanding System: Integrating Knowledge to Resolve Uncertainty, ACM Computing Surveys (CSUR) Surveys Homepage archive Volume 12 Issue 2, June 1980, Pages 213-253 http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=356810.356816
- 48. ブラックボード・アーキテクチャによる エージェント・アーキテクチャ © 2014 SQUAREENIX CO., LTD. All rights reserved
- 49. Game World （Environment/Level） Five senses Body Language Knowledge Representation Knowledge Making Decision Making Body Motion Making Information Flow Memory InternalCyclic Information Flow Sensor Effector Intelligence Agent Architecture
- 50. Agent Architecture applied BlackboardArchitecture
- 51. Agent Architecture applied BlackboardArchitecture
- 52. Agent Architecture applied BlackboardArchitecture Blackboard
- 53. Agent Architecture applied BlackboardArchitecture KS (Knowledge Source)
- 54. Agent Architecture applied BlackboardArchitecture KS (Knowledge Source) Blackboard
- 55. Abstraction Time Decision-Making(Knowledge Source) World Sensor Effector WorldDynamics Artificial Intelligence Blackboard Architecture
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- 59. 古典: 中央集権型（Central domain） すべての知的プロセスが 順番に実行 サブサンプション: 並列 & 多層化 すべての知的プロセスが、 並列に実行 Rodney Brooks, A robust layered control system for a mobile robot Robotics and Automation, IEEE Journal of (Volume:2 , Issue: 1 ) 1986
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- 63. サブサンプション・アーキテクチャ INPUT OUTPUT Time Reactive More Abstractthinking Abstract thinking R ロボットは足音を聴くと、 とりあえずストップする。
- 64. Subsumption Architecture INPUT OUTPUT Reactive More Abstractthinking Theoretical thinking Abstract thinking R 全部掃除が終わると、 エネルギーステーションに戻る
- 65. Subsumption Architecture INPUT OUTPUT Time Reactive More Abstractthinking Theoretical thinking Abstract thinking サブサンプションを エージェント・アーキテクチャに適用。 情報を抽象化 アクションを生成
- 66. Game World （Environment/Level） Five senses Body Language Knowledge Representation Knowledge Making Decision Making Body Motion Making Information Flow Memory InternalCyclic Information Flow Sensor Effector Intelligence Agent Architecture
- 67. Game World （Environment/Level） Five senses Body Language Knowledge Representation Knowledge Making Decision Making Body Motion Making Memory Sensor Effector Agent Architecture Hierarchical Recognition Synthesisof motions Knowledge Making Decision Making Motion Making Knowledge Making Decision Making Motion Making
- 68. Game World （Environment/Level） Five senses Body Language Knowledge Representation Knowledge Making Decision Making Body Motion Making Memory Sensor Effector Agent Architecture Hierarchical Recognition Synthesisof motions Knowledge Making Decision Making Motion Making Knowledge Making Decision Making Motion Making
- 69. Game World （Environment/Level） Five senses Body Language Knowledge Representation Knowledge Making Decision Making Body Motion Making Memory Sensor Effector Agent Architecture Hierarchical Recognition Synthesisof motions Knowledge Making Decision Making Motion Making Knowledge Making Decision Making Motion Making 分散多層知能＝ サブサンプション
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- 72. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World Sensor Effector World Dynamics ArtificialIntelligence Decision-MakingDecision-Making
- 73. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Objectimage on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
- 74. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Objectimage on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
- 75. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Objectimage on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
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- 77. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action:f’ Sense: p’ Image of object Image of body (=self) R RRepresentation
- 78. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action:f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ Image of object Image of body (=self) R R R R
- 79. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action:f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ O’’’S’’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R R R
- 80. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action:f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R Sequence of Self Sequence of Object
- 81. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action:f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R Sequence of Self Sequence of Object “Self” is a sequence of self. “Object” is a sequence of objects.
- 82. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action:f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R Sequence of Self “Self” is a sequence of self. “Object” is a sequence of objects. Vector to move Vector to ent Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 83. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action:f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R “Self” is a sequence of self. “Object” is a sequence of objects. Killzone 2 Multiplayer Bots Remco Straatman, Tim Verweij, Alex Champandard | Paris Game/AI Conference 2009, Paris, June 2009 http://www.guerrilla-games.com/publications.html
- 84. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action:f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R “Self” is a sequence of selves. “Object” is a sequence of objects. Handling Complexity in the Halo 2 AI, D. Isla, GDC 2005 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
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- 86. はじめに • もちろん、デカルトもフッサールも人工知能を作るために 哲学をしたのではなく、 • 人間の知性を知るために哲学しました。 •同時にそれは学問全体を作ることでした。 • 人工知能もまた同様に「思惟する存在としての知能」とい うデカルト的な枠に閉じ込められて来ました。 • 現象学はその枠を超えて人工知能を作るための基礎を 与えてくれます。
- 87. 本日のメニュー • 序章 本セミナーの主旨 •第一章 キャラクターの人工知能の最新モデル • 第二章 フッサールの現象学入門 • 第三章 デカルトの哲学入門 • 第四章 フッサールの現象学 I （還元） • 第五章 フッサールの現象学 II （志向性） • 第六章 フッサールの現象学 III （ノエシス＝ノエマ） • 第七章 フッサールの現象学 IV （環境世界） • 第八章 現象学の人工知能への応用
- 88. 現象学事始 • …私たちはこの店のおすすめである杏のカクテルを注文した。アロ ンは彼のグラスを指さしながら、 • 『ねえ君、君が現象学者ならば、このカクテルに ついて語ることができ、しかもそれは哲学なのだ』 •と言った。サルトルは、それを聞いて感動で青ざめた。ほとんど青 ざめた、と言って良い。それこそまさに、彼が何年も前から望んで いたことだったのだ。事物について触れるがままに語り、しかもそ れが哲学である、ということは」 （シモーヌ・ド・ボーヴォワール『女ざかり』第三部） http://irukakissa.com/cocktail/detail.php?id=210 レイモン・アロンの立場（花の絵） http://www.hananoe.jp/culture/bouken/bouken121.html
- 89. 超越とは？(哲学) • 超越的（transcendental） ＝経験に先立つ。事物に先立つ。 • 超越論 ＝経験に先立ち認識を成立させる仕組み • 超越論的哲学 ＝ 認識の起源を問う哲学のこと。
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- 98. デカルトの動機 「混乱する学問を確かな基礎の上に体系化する」 • 当時（１７世紀）における学問は、さまざまな議論や、 宗教が混在しており、学問全体が体系化されていな かった。 • 学問全体をユークリッド幾何学のように整然と体系化 できないのか。 •そのためには、あらゆる学問の出発点がなければなら ない。 • そして、それは誰にとっても確からしいものでなければ ならない。そこから論理的明証性によって学問全体を 再構築するのだ。
- 99. 本日のメニュー • 序章 本セミナーの主旨 •第一章 キャラクターの人工知能の最新モデル • 第二章 フッサールの現象学入門 • 第三章 デカルトの哲学入門 • 第四章 フッサールの現象学 I （還元） • 第五章 フッサールの現象学 II （志向性） • 第六章 フッサールの現象学 III （ノエシス＝ノエマ） • 第七章 フッサールの現象学 IV （環境世界） • 第八章 現象学の人工知能への応用
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- 104. デカルト 世界 我 我、思う（疑う、思惟する）、ゆえに我あり(存在する)。 Cogito Ergo Sum(「デカルトのコギト」と略されます) コギトー http://www.iwanami.co.jp/cgi-bin/isearch?isbn=ISBN4-00-336131-8
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- 109. 本日のメニュー • 序章 本セミナーの主旨 •第一章 キャラクターの人工知能の最新モデル • 第二章 フッサールの現象学入門 • 第三章 デカルトの哲学入門 • 第四章 フッサールの現象学 I （還元） • 第五章 フッサールの現象学 II （志向性） • 第六章 フッサールの現象学 III （ノエシス＝ノエマ） • 第七章 フッサールの現象学 IV （環境世界） • 第八章 現象学の人工知能への応用
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- 111. • デカルトとその後継者たちの哲学者、この３００年、 ヨーロッパの学問を支えて来たが、そろそろ、リニュ アルする時期だ。 • デカルトの哲学では捉えきれない学問の領域があり、 さらに、本来そうであるべき学問が矮小化された形 で展開されている。 •特に論理さえ心理学から説明しようとする 心理学主義はおかしいと感じる。 • 新しい学問を基礎づける哲学が必要だ。 フッサールの動機 「このままでは学問はデカルト主義に閉じ込められてしまう」
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- 113. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001,浜渦辰二) • エポケー •眼前に与えられている客観的な世界についてどんな態度決定す ることも、したがってさしあたり（存在、仮象、可能性存在、推定的 存在、蓋然的存在、等々といった）存在について態度決定するこ とも、このようにすべて差し控えること（「禁止すること」、「働かせ ないこと」）ーあるいは、よく言われて来たように、客観的世界の 「現象学的な判断停止（エポケー）」あるいは「括弧入れ」ーは、 私たちを無の前に立たせるわけではない。むしろ、まさにそのこ とによって、あらゆる純粋な体験とあらゆる純粋な思念されたも のを含めた、私の純粋な生が、つまり、現象学的な特別な広い 意味における現象の全体が、自分のものとなる。 (P.48)
- 114. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001,浜渦辰二) • エポケー •判断停止とは、言わば根本的で普遍的な方法であり、これに よって私は自分を自我として、しかも、自分の純粋な意識の 生をもった自我として純粋にとらえることになる。客観的世界 の全体は私のとって存在し、まさにそれが私にとってあるが ままに存在するようになるのは、この意識の生においてであ り、この意識の生を通じてなのである。 (P.48) • 超越論的な判断停止（エポケー）という現象学の基礎的な方 法は、それがこの超越論的な存在の基盤へと遡らせる限り、 超越論的な現象学的還元と呼ばれるのである。
- 115. 還元とは • エポケーを通じて、あらゆる認識の起源である 自分、そして、あらゆる作用の起源である自分の 存在へと、自分自身を引き戻すこと。 • つまり、デカルトが方法的にあらゆるものを疑う ことで「疑い得ない我」という出発点を得たように、 •フッサールは、判断を一旦停止（エポケー）する ことで、あらゆる判断の起源である自分へと自分 を還元することで、出発点としての「我」（＝超越 論的自我＝超越論的主観性＝純粋意識）を獲 得する。
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- 118. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001,浜渦辰二) • エポケー •眼前に与えられている客観的な世界についてどんな態度決定す ることも、したがってさしあたり（存在、仮象、可能性存在、推定的 存在、蓋然的存在、等々といった）存在について態度決定するこ とも、このようにすべて差し控えること（「禁止すること」、「働かせ ないこと」）ーあるいは、よく言われて来たように、客観的世界の 「現象学的な判断停止（エポケー）」あるいは「括弧入れ」ーは、 私たちを無の前に立たせるわけではない。むしろ、まさにそのこ とによって、あらゆる純粋な体験とあらゆる純粋な思念されたも のを含めた、私の純粋な生が、つまり、現象学的な特別な広い 意味における現象の全体が、自分のものとなる。 (P.48)
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- 124. デカルトからフッサールへ • 懐疑 • 自己へと還元 •エポケー • 超越的主観性へ還元 「デカルトのコギト」 （17世紀） 「フッサールの還元」 （20世紀）
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- 126. 本日のメニュー • 序章 本セミナーの主旨 •第一章 キャラクターの人工知能の最新モデル • 第二章 フッサールの現象学入門 • 第三章 デカルトの哲学入門 • 第四章 フッサールの現象学 I （還元） • 第五章 フッサールの現象学 II （志向性） • 第六章 フッサールの現象学 III （ノエシス＝ノエマ） • 第七章 フッサールの現象学 IV （環境世界） • 第八章 現象学の人工知能への応用
- 127. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001, ) •志向性 • こうして、およそいかなる意識体験も、それ自身で何ものか についての意識である。…それゆえ、我思うという超越論的 な言い方には、もう一つの項が追加されねばならない。すべ ての思うこと、すべての意識体験は何らかのものを思念して おり、この思念という仕方でそれ自身のうちにそのつどの思 われたものを伴っており、すべての意識体験がそれぞれの 仕方でそうだとも言える。...意識体験を私たちが志向的とも 呼ぶ時、この志向性という言葉は、何かについての意識であ ること、すなわち思うこととしてその思われたものを自らのう ちに伴っていること、ほかならぬまさにこのことを意味してい る。 (P.68)
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- 133. Abstraction Time World Sensor Effector World Dynamics ArtificialIntelligence Object
- 134. Abstraction Time World Sensor Effector World Dynamics ArtificialIntelligence Object Object Object Object Object 明確に内的対象を 外的事物と同じように 存在するものとして 導入することができる。
- 135. Decision-Making Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Objectimage on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Object image on the top layer インフォメーション・フローは 志向性の流れを作り出してい
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- 137. 本日のメニュー • 序章 本セミナーの主旨 •第一章 キャラクターの人工知能の最新モデル • 第二章 フッサールの現象学入門 • 第三章 デカルトの哲学入門 • 第四章 フッサールの現象学 I （還元） • 第五章 フッサールの現象学 II （志向性） • 第六章 フッサールの現象学 III （ノエシス＝ノエマ） • 第七章 フッサールの現象学 IV （環境世界） • 第八章 現象学の人工知能への応用
- 138. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001,浜渦辰二) • ノエシス的、ノエマ的 •このように、思うこと思われたもの（思われたものとしての）という二つの 方向をもった方法的原理に従っていくとき、個々のそのような思うことに ついて相関的な方向において行われる普遍的な記述がまず開かれてく る。それゆえ、一方では、志向的な対象それ自身について、しかも、そ れぞれの意識され方において、その対象に属すると思われる諸規定に ついて、また、それらへ眼差しを向けることにおいて現れてくる、それら に属する諸様態（それゆえ、確実に存在する、可能的ないし推測的に存 在する、等々の存在の様態、あるいは現在に過去に未来に存在すると いった主観的な時間の様態）について記述することである。こうした記述 の方向は「ノエマ的」と呼ばれる。これに対立するのは「ノエシス的」な記 述の方向で、それは、知覚、想起、過去把持のような、思うことそのもの のあり方、意識のあり方、しかも明晰性や判明性のように、それらに内 在する様相的区別をともなった仕方に関わる。(P.74)
- 139. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001,浜渦辰二) • ノエシス的、ノエマ的 •それは、世界全体とおよそすべての自然的に存在するものとが、 私にとってあるのは、そのつどの意味をもって、私にとって効力を もつものとしてであり、変化し変化のなかで結びついている。、私 の思うことがもうｔ思われたものとしてであること、また、そのような ものとしてのみ、私はそれらに効力を与えているということ、こうし たことである。したがって超越論的な現象学者としての私が、普遍 的で記述的な確認作業の主題として持っているのは、それが個々 のものであれ普遍的なつながりにおいてであれ、もっぱら、それぞ れの意識の仕方の志向的相関者としての対象のみなのである。 (P.76)
- 140. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001, 浜渦辰二) •記述 • いったん具体的な意識の記述という現象学的な課題を引き受ける と、現象学以前には研究されることのなかった、真に無限の事実 が。私たちに開けてくる。これらの事実はすべて、（具体的な総合 的全体としての）個々の思うことに対して、また他の思うことに関し、 ても、ノエシスーノエマ的な統一を与えるような総合的構造の事実 と呼ぶことができる。この総合の固有性を明らかにすることは、志 向的体験としての思うことを、何かについての意識として示すこと になり、それゆえ、志向性は「心的現象」の記述的特徴であるとい う、フレンツ・ブレンターノの有意義な発見を実り豊かなものとし、 また記述的な ― 超越論哲学的であるのと同様に、もちろんまた 心理学的な ― 意識の理論を切り開くことになる。(P.82)
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- 148. 志向的表現（例） 単なる知識表現（knowledge Representation） - グラス20cm - 杏酒がグラスに入っている。 - レモンがグラス入っている。 - 氷がグラス入っている - -5度 - グラスを持つことができる（アフォーダンス） - 飲むことができる（アフォーダンス） http://irukakissa.com/cocktail/detail.php?id=210
- 149. 志向的表現（例） 志向的表現（Intention representation） - グラス20cm - 杏酒がグラスに入っている。 - レモンがグラス入っている。 - 氷がグラス入っている - -5度 - グラスを持つことができる（アフォーダンス） - 飲むことができる（アフォーダンス） - この輝きは黄金に似ているなあ。 - 去年シカゴで飲んだリキュールと同じ味だ。 - レモンはシチリア産かなあ。 - グラスの表面はつるつるで亀のこおらと似ている。 http://irukakissa.com/cocktail/detail.php?id=210
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- 152. 本日のメニュー • 序章 本セミナーの主旨 •第一章 キャラクターの人工知能の最新モデル • 第二章 フッサールの現象学入門 • 第三章 デカルトの哲学入門 • 第四章 フッサールの現象学 I （還元） • 第五章 フッサールの現象学 II （志向性） • 第六章 フッサールの現象学 III （ノエシス＝ノエマ） • 第七章 フッサールの現象学 IV （環境世界） • 第八章 現象学の人工知能への応用
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- 154. フッサール「イデーンI-1」 (原著：1913-28, 翻訳:1979 渡辺二郎) • 環境世界 • …私が自分をそのうちに見出しかつまた同時に私の環境世界でも あるような世界にこそ、実は、私のなす意識の多様に変動するも ろもろの自発性の複合体が、関係するのである。すなわち、研究 しつつ考察する、記述によって解明し概念化する、比較したり区別 したりする、集計したり計算したりする、前提したり帰結したりする、 要するに、その様々な形式と段階における理論的意識の、複合体 がそれである。同様にまた、心情や意欲の、多くの形態を採って 現れる諸作用や諸状態も、右の世界に関係している。(P.129)
- 155. フッサール「イデーンI-1」 (原著：1913-28, 翻訳:1979 渡辺二郎) • 環境世界 • すなわち、気に入るとか気に入らない、喜ぶとか悲しい、欲求する とか逃避する、希望するか恐怖する、決断するとか行為する、と かが、その例である。これらすべてのものは、さらにそれに加える に、自発的にそこへと向き直って把握すれば世界が直接的に手 の届く向こうに存在していると私に意識されるゆえんの素朴な自 我の諸作用をも含めて、これらはみな、コギトというデカルト的な あの一表現によって総括されるものである。自然な仕方で毎日な んということなく生きているときには、私は絶えず、すべての「顕在 的な」生を貫くこのコギトという根本形式において、生きているので ある。たとえその際私が、コギトということを言表しようがしまいが、 また私が「反省的に」自我やコギト作用に向かっていようがいまい が、そうなのである。(P.129)
- 156. フッサール「イデーンI-1」 (原著：1913-28, 翻訳:1979 渡辺二郎) • 環境世界 • すなわち、気に入るとか気に入らない、喜ぶとか悲しい、欲求する とか逃避する、希望するか恐怖する、決断するとか行為する、と かが、その例である。これらすべてのものは、さらにそれに加える に、自発的にそこへと向き直って把握すれば世界が直接的に手 の届く向こうに存在していると私に意識されるゆえんの素朴な自 我の諸作用をも含めて、これらはみな、コギトというデカルト的な あの一表現によって総括されるものである。自然な仕方で毎日な んということなく生きているときには、私は絶えず、すべての「顕在 的な」生を貫くこのコギトという根本形式において、生きているので ある。たとえその際私が、コギトということを言表しようがしまいが、 また私が「反省的に」自我やコギト作用に向かっていようがいまい が、そうなのである。(P.129) 自然的態度
- 157. デカルト/フッサール • 我、思う、ゆえに、我あり、 デカルト • 我、、そして、世界が定立している フッサール 気に入る 気に入らない 喜ぶ 悲しい 欲求する 逃避する 希望する 恐怖する 決断する 行為する ….
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- 159. デカルトからフッサールへ • 懐疑 • 自己へと還元 •思惟による世界 • エポケー • 超越的主観性へ還元 • 自然的態度による生活 的世界 「デカルトのコギト」 （17世紀） 「フッサールの還元」 （20世紀）
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- 165. 本日のメニュー • 序章 本セミナーの主旨 •第一章 キャラクターの人工知能の最新モデル • 第二章 フッサールの現象学入門 • 第三章 デカルトの哲学入門 • 第四章 フッサールの現象学 I （還元） • 第五章 フッサールの現象学 II （志向性） • 第六章 フッサールの現象学 III （ノエシス＝ノエマ） • 第七章 フッサールの現象学 IV （環境世界） • 第八章 現象学の人工知能への応用
- 166. 現象学が教えること。 • 知能は思惟する存在だけではなく、あらゆる感 情、あらゆる行為を行う存在である。 • そのあらゆる感情作用、あらゆる行為が、知能 の持つ世界を構成する。 •そして、あらゆる感情、あらゆる行為は世界にお いて、或いは自分自身において対象を持つ。つ まり、何かを志向する形で存在する。 • 現象学は対象と共に、志向する様相も記述する。
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- 168. 現象学が教えること。 • 知能は思惟する存在だけではなく、あらゆる感 情、あらゆる行為を行う存在である。 • そのあらゆる感情作用、あらゆる行為が、知能 の持つ世界を構成する。 •そして、あらゆる感情、あらゆる行為は世界にお いて、或いは自分自身において対象を持つ。つ まり、何かを志向する形で存在する。 • 現象学は対象と共に、志向する様相も記述する。 新デカルト主義（フッサールによるデカルトのコギトの拡張） 自然的態度による世界の定立（括弧に入れられた世界） 志向性 ノエシス＝ノエマ
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- 170. デカルトからフッサールへ • このモデルは「思惟する存在としての知能」と いう枠に閉ざされている。 • 対象と世界も思惟する対象、思惟された世界 である。 •そうではなくて、現象学的なより多様な世界を 捕まえられる知能を構成せねばならない。
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- 173. 知能の世界 環境世界 認識の 形成 記憶 身体 制御 エフェクター・ 身体 作用の 構成 センサー・ 身体 作用 作用 記憶体 情報処理過程 運動創出過程 身体部分 情報 統合 運動 統合 あらゆる 世界に対する 作用 作用内的 世界 作用は外へ向かうだけでなく、 自分自身の記憶などへの作用も含まれる。 つまり還元された純粋意識から見れば、 内面、環境を含めたもの＝対象への 作用が定義される。 作用 意識 無意識
- 174. 知能の世界 環境世界 認識の 形成 記憶 身体 制御 エフェクター・ 身体 作用の 構成 センサー・ 身体 作用 作用 記憶体 情報処理過程 運動創出過程 身体部分 情報 統合 運動 統合 あらゆる 世界に対する 作用 作用内的 世界 作用は外へ向かうだけでなく、 自分自身の記憶などへの作用も含まれる。 つまり還元された純粋意識から見れば、 内面、環境を含めたもの＝対象への 作用が定義される。 作用 意識 無意識
- 175. 知能の世界 環境世界 認識の 形成 記憶 身体 制御 エフェクター・ 身体 作用の 構成 センサー・ 身体 作用 作用 記憶体 情報処理過程 運動創出過程 身体部分 情報 統合 運動 統合 あらゆる 世界に対する 作用 作用内的 世界 つまり、感情、動作、判断などは 対象を持つ「作用」として、統一的に構築する。 何かに対して思うことと、 何かに対して行動しようとすることも、 より深いレべルでは同じ。 作用 意識 無意識
- 176. 現象学が人工知能にもたらすもの • 知能は思惟する存在だけではなく、 • 作用（感情、思索行為）を行う存在として定義せよ。 •そのあらゆる感情作用、あらゆる行為、あらゆる思惟 が、知能の持つ世界を構成する。 • 上記の作用を対象と結びつけよ。ただ、作用は実世 界だけでなく、絶対的主観から世界へ至る間にあるも のも含む。 • 現象学は対象と共に、志向する様相も記述するから、 • さまざまな現象学の成果を利用できる。利用せよ。 考える知能 → あらゆる作用をする知能 思惟による世界だけでなく、より多様な世界の側面を構成せよ。 対象世界を多様化、さらに現実世界だけでなく、内的世界にも対象を持て。 ノエシス＝ノエマ
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- 187. • まず認識と行動は分けない。 • 認識も行動も同じく作用として我（＝純粋意識 か）から構成される。内面的なもの、環境的なも のに対する作用である。 •その上で認識は世界から感覚から来るさまざま な諸情報と共同で認識を形成するが、そこには 志向的な矢が貫かれている。 • 行動は世界的に対する我からの態度・直接的な 作用として形成される。そこにも環境と共に、行 動を協調創作するという捉え方をする。 現象学と人工知能
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- 191. 現象学事始 • …私たちはこの店のおすすめである杏のカクテルを注文した。アロ ンは彼のグラスを指さしながら、 • 『ねえ君、君が現象学者ならば、このカクテルに ついて語ることができ、しかもそれは哲学なのだ』 •と言った。サルトルは、それを聞いて感動で青ざめた。ほとんど青 ざめた、と言って良い。それこそまさに、彼が何年も前から望んで いたことだったのだ。事物について触れるがままに語り、しかもそ れが哲学である、ということは」 （シモーヌ・ド・ボーヴォワール『女ざかり』第三部） http://irukakissa.com/cocktail/detail.php?id=210 レイモン・アロンの立場（花の絵） http://www.hananoe.jp/culture/bouken/bouken121.html
- 192. 本講演のまとめ • 学問がデカルト的世界観に閉じ込められて来た。 ２０世紀初頭、現象学はその拡張・解放として現 れた。 • 現代の人工知能は未だデカルト的世界観に閉じ 込められている傾向が強い。現象学はそこから より多様な知能を作り出す基礎を与えてくれる。 •そして、具体的にどのような作り方をすればいい かは、個々の対象に対する現象学が教えてくれ るはずだ。
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- 194. 現象学 • 現象学とは何かについての学問ではなくて、 学問を基礎づける学問。 • イデーンIIIは「諸科学の基礎」となるはずだっ た。 •現象学は「～の現象学」という形でさまざまな 学問を記述的に展開する。
- 195. メルロ＝ポンティ「知覚の現象学」 (原著：1945, 翻訳:1967,竹内芳郎・小木貞孝訳) • フランス現象学。 •感覚と身体の現象学。 • • 身体性の問題の名著。 用される http://www.msz.co.jp/book/detail/01933.html
- 196. ユクスキュル「生物から見た世界」 (原著：1933, 翻訳:2005) • 主体が知覚するものはすべてのその知覚世界になり、作用 するものはすべてその作用世界になるからである。知覚世 界と作用世界が連れだって環世界（Umwelt）という一つの完 結した全体を作りあげているのだ。（P.7） •環世界の研究の第一の課題は、動物の環境の中の諸知覚 標識からその動物の知覚標識を探り出し、それでその動物 の環世界を組み立てることである。（P.28）
- 197. • すべての動物種は、彼固有の「環境」（Umwelt）の中心を占め ている。彼は、その「環境」に対して、自律的な主体として登場 する。 • すべての動物種の「環境」は、「知覚世界」と「活動世界」に二 分することができる。この二分された世界は、動物の身体とい う「内的世界」によって、ふたたびひとつの全体へ統合されてい る。 •すべての動物種の「環境」には、当該の動物種に のみ属する事物しか存在しない。 • すべての生物を包括するような 、唯一の普遍的かつ 絶対的な空間、唯一の普遍的かつ絶対的な時間 というものは存在しない。(P.330) ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 (原著：1921, 翻訳:2012)
- 198. ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 (原著：1921, 翻訳:2012) • …当該の動物の体制に照応して、その動物に影響を及ぼす上述の諸 作用のみが、動物固有の世界を構成する要因として残るのである。 この要因の数および相互の共属性は体制によって規定されている。 外的要因と体制とのこの本質的連関が慎重に解明されたとき、それ ぞれの動物を取り巻く、われわれのそれとはまったく異なるひとつの 新しい世界の環が閉じ完成する。それがつまりはその動物の「環境」 （seineUmwelt）である。(P.13) • 「環境」の要因が客観的に存在するように、この「環境」という外的要 因によって当該の動物の神経系の内部に喚起される作用もまた、客 観的に把握されねばならない。これらの作用もまた、外的要因の場 合と同様に、体制によって選択され制御されているからである。体制 とこの諸作用が共働して、動物の「内的世界」を形成する。(P.14) • この「内的世界」は、客観的な研究の偽らざる成果であって、心理学 的な思弁によって曇らされてはならない。(P.14)
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- 200. グループワーク • 興味のあるテーマ毎に６～８人で集めてくださ い。 • 議論のリーダーを決めてください。 •議論の内容は簡単なまとめを「人工知能のた めの哲学塾」のサイトへアップしてください。 • https://www.facebook.com/groups/1056157734399814/
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- 207. 謝辞 • ご清聴、議論、ご参加ありがとうございました。 • ご質問は気軽に「人工知能のための哲学塾」 に書き込んでください。 •登録されてない方は気軽にご申請ください。 https://www.facebook.com/groups/1056157734399814/ • ありがとうございました。