認知科学
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認知科学（にんちかがく、英語: cognitive science）は、心およびその諸過程を対象とする学際的な科学研究分野である。[2]認知科学は、認知（広義における）の本質、課題、機能を検討する。
認知科学者が関心を寄せる心的機能には、知覚、記憶、注意、推論、言語、感情などが含まれる。これらの機能を理解するために、認知科学は心理学、哲学、人工知能、神経科学、言語学、人類学といった分野の知見を取り入れている。[3]
認知科学における典型的な分析は、学習や意思決定から論理や計画に至るまで、また神経回路から脳のモジュール的構成に至るまで、多様な組織レベルにまたがっている。認知科学の基本的概念の一つは、「思考は、心の中の表象構造と、それらの構造に作用する計算的手続きという観点から最もよく理解できる」という考え方である。[3]
歴史
認知科学は、1950年代に「認知革命」と呼ばれる知的運動として始まった。認知科学には前史があり、その起源は古代ギリシアの哲学文献、たとえばプラトンの『メノン』やアリストテレスのDe Animaにまで遡ることができる。
現代的な認知科学の文化は、1930年代から1940年代にかけての初期のサイバネティシャン、すなわちウォーレン・マカロックやウォルター・ピッツらにまで遡ることができる。彼らは心の組織原理を理解しようと試みた。マカロックとピッツは、生物学的ニューラルネットワークの構造に着想を得た計算モデルである、今日「人工ニューラルネットワーク」として知られるものの最初期の変種を開発した。[4]
もう一つの前駆的要因は、1940年代から1950年代にかけての計算理論およびデジタルコンピュータの初期発展である。クルト・ゲーデル、アロンゾ・チャーチ、クロード・シャノン、アラン・チューリング、ジョン・フォン・ノイマンらが、これらの発展において重要な役割を果たした。現代的なコンピュータ、すなわちフォン・ノイマン型計算機は、心のメタファーとして、また研究の道具として、認知科学において中心的な役割を担うこととなった。[5]学術機関において認知科学の実験が行われた最初期の例は、J.C.R. リックライダーによって設立されたMITスローン経営大学院である。リックライダーは心理学部門に所属し、コンピュータの記憶装置を人間の認知のモデルとして用いた実験を行った。[6][信頼性要検証]
1959年には、ノーム・チョムスキーがB.F. スキナーの著書『Verbal Behavior』に対する痛烈な批判的書評を発表した。[7] 当時、アメリカ合衆国の心理学界では行動主義的パラダイムが支配的であり、多くの心理学者は内部表象を仮定することなく、刺激と反応のあいだの機能的関係に注目していた。チョムスキーは、言語を説明するためには、内部表象を仮定するだけでなく、その基底にある秩序構造を特徴づける生成文法のような理論が必要であると主張した。
「認知科学」という用語は、クリストファー・ロンゲット＝ヒギンズによって、ライトヒル報告書に関する1973年の論評の中で初めて用いられた。この報告書は、当時の人工知能研究の現状を扱ったものであった。[8]同じ1970年代には、学術誌『Cognitive Science』およびCognitive Science Societyが創設された。[9]1979年には、カリフォルニア大学サンディエゴ校で認知科学会の創設会合が開催され、これを契機として認知科学は国際的に可視性の高い学問分野となった。[10]1972年には、ハンプシャー大学がニール・スティリングスの主導により、世界初の認知科学の学部教育プログラムを開始した。1982年には、スティリングス教授の支援のもと、ヴァッサー大学が世界で初めて認知科学の学士号を授与する機関となった。[11] 1986年には、世界初の認知科学学科がカリフォルニア大学サンディエゴ校に設立された。[10]
1970年代から1980年代初頭にかけて、コンピュータへのアクセスが拡大するにつれて、人工知能研究が発展した。マーヴィン・ミンスキーのような研究者は、LISPなどの言語でコンピュータプログラムを記述し、人間が意思決定や問題解決を行う際に踏む手順を形式的に記述しようとした。これは人間の思考を理解するため、また人工的な心を創出するためでもあった。このアプローチは「記号的AI（symbolic AI）」として知られる。
やがて、記号的AI研究プログラムの限界が明らかになった。たとえば、人間の知識をすべて記号的コンピュータプログラムで利用可能な形で網羅的に列挙することは、非現実的であると考えられた。1980年代後半から1990年代にかけて、ニューラルネットワークおよびコネクショニズムが研究パラダイムとして台頭した。この観点では、ジェームズ・マクレランドやデイヴィッド・ラムルハートに帰されることが多いが、心は層状ネットワークとして表現される複雑な連合の集合として特徴づけられる。批判者は、ある種の現象は記号的モデルの方が適切に捉えられること、またコネクショニストモデルはしばしば過度に複雑で説明力に乏しいと主張する。近年では、記号的モデルとコネクショニストモデルを統合する試みが進み、両者の利点を活かすことが可能となっている。[12][13]一方で、コネクショニズムと記号的アプローチはいずれも、生物学的に現実的とは言えず、神経科学的妥当性を欠くという批判もある。[14]しかしコネクショニズムは、発達の過程において認知がどのように出現し、人間の脳内でどのように生起するのかを計算論的に探究するうえで有用であり、厳密に領域特化的あるいは領域汎用的なアプローチに代わる選択肢を提供してきた。たとえば、ジェフ・エルマン、リズ・ベイツ、アネット・カーミロフ＝スミスといった研究者は、脳内のネットワークが、それら相互の動的な相互作用と環境からの入力との関係の中で形成されると主張している。[15]
近年では、量子計算における発展、特にIBM Quantum Platformのような量子コンピュータ上で量子回路を実行できるようになったことにより、量子力学の要素を認知モデルに取り入れる研究が加速している。[16][17]
