中央大学AI・データサイエンスセンター 2025年第6回イブニングセミナー 『知能とはなにか ヒトとAIのあいだ』

https://www.chuo-u.ac.jp/aboutus/efforts/ai_and_ds/event/2025/06/80767/
日程　2025年9月24日（水） 17:30 - 20:00
場所　後楽園キャンパス 3号館14階セミナー室（オンライン配信あり）
講師　理工学部教授　田口　善弘

動画はこちら
https://youtu.be/vwFnsK_LwY0

ー講師紹介ー
バイオインフォマティクスを専門とし、遺伝子発現プロファイル解析やマルチオミックスデータ解析に長く取り組み、現在はテンソル分解を活用した教師なし学習による変数選択法を遺伝子選択に用いる研究を行う。著書や論文も多く、ISET2021基調講演やセミナー講師、ラジオ出演なども行う。
スタンフォード大学が選出する「世界の上位2%の研究者」（バイオインフォマティクス分野）として2021年から4年連続で選ばれている。

Transcript

1. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 1 知能とはなにか　－ヒトとAIのあいだ－ 中央大学理工学部田口善弘
2. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 2 現在、生成AI(ChatGPT など）の登場によって、 「知能とはなにか？」ということの定義が揺らいで いる。人間しか持ちえないと思っていた知能を生成 AI が獲得してしまったように思えるからだ。 この講演ではそもそも知能とはなにか、を生成AI が 知能のようなものを獲得してしまった現代に改めて 考えることである。
3. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 3 生成AI とはなにか？ （傍目には）文字／音声で依頼すると文章・画 像・動画・音楽などを作ってくれるAI
4. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 4 GPT-5: 「クスっと笑える小話を１００語程度で」 「 ある男が駅の改札でIC カードをタッチしたら、ピッとい う音が鳴らず、機械が静かに『お金が足りません』と表示。 慌てた男は後ろの人に聞こえるように、『あ、今日は節約 モードで歩いて行けってことだな！』と笑いながら言った。 すると後ろの人が一言。『いや、それただの残高不足で す。』男は苦笑いしながらコンビニに走った。 」 https://chatgpt.com/share/68a13418-628c-8004-913d-8ed3052bf939
5. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 5 動画生成AI Veo3 via Gemini Pro (動画ボタンを押す） 「東京を侵略する宇宙人の動画を音声付きで作ってください」 https://gemini.google.com/app?hl=ja
6. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 6 https://chatgpt.com/canvas/shared/68a13ac4ccec8191a7d8df835c982c03 GPT-5 のCanvas モー ドで作ったブロック ク崩し「ブロック崩 しゲームを作ってく ださい」だけを入力
7. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 7 こんな風に生成AI は言葉で依頼しただ けでいろんなものを作ってくれる。
8. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 8 2025 年8 月7 日（米国時間）/ 8 日（日本時間）にChatGPT の最新バージョンであるGPT-5 のリリースがあった。 博士号取得者並みの能力というふれこみ 一方で、簡単なことができないという報告も
9. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 9 一部でIQ は１４８！という報告が拡散している （が、公式な心理測定ではないため参考情報として扱う ）
10. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 10 一方でBlackberry にはb が３つあると答える。 https://chatgpt.com/share/68a07ee4-c160-8004-9567-2f3f1ec3c439
11. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 11 しかし、新しいチャットを開始して同じことを訊くと.... 。
12. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 12 https://chatgpt.com/share/68a09268-9738-8004-b52e-38214442cf16 また間違う.... 。
13. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 13 こういうもの（IQ １４８のテストをパスできるのに単語 の中のアルファベットの数も満足に答えられない）に知 能があるのかないのか、それを今日は考えてみたい。
14. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 14 人間は知能とはなにかを理解しているか？ 知能＝大脳の機能 までは異論がない。その先は？ フィニアス・P. ゲージの脳損傷 →大脳の部位を損傷したことで性格が激変した ことから「脳機能は部位依存性がある 脳機能は部位依存性がある」という 脳機能観のきっかけ →精緻化しているが現代まで変わっていない。 精緻化しているが現代まで変わっていない。
15. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 15 フィニアス・P. ゲージ（Phineas P. Gage 、1823 – 1860 ）は、米国の鉄道建 築技術者の職長である。今日では、大き な鉄の棒が頭を完全に突き抜けて彼の左 前頭葉の大部分を破損するという事故に 見舞われながらも生還したこと、またそ の損傷が彼の友人たちをして「もはや ゲージではない」と言わしめるほどの人 格と行動の根本的な変化を及ぼしたこと によって知られている。 （かなり誇張は入っているらしい）
16. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 16 現代の脳科学でも 「ある機能が働い ているときに脳の どこが機能してい るか」という研究 が主流であるが、 部位の組み合わせ まで研究は精緻化 している。 小川健二「心理学研究のツールとしての脳イメージングの最前線」（イメージ心理学研究　2017 年, 15 巻, 13−17 頁）
17. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 17 今では脳の思考パターンから何を考えているかをある程度推 定可能（この解析にもGPT が使われているからややこしい） https://neumo.jp/172574/ 文字じゃなく映像でも出来ている（次頁） 読んでいる文章 脳パターンから再構成した文章 正解 意味一致 間違い
18. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 18 https://note.com/te_ftef/n/n4cc93b57d08f 第１列：見ている画像 第２列：脳パターン「のみ」 から画像再生 第３列：脳パターンに「意 味」を当てさせてその意味 から画像再生 第４列：意味＋脳パターン
19. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 19 知能研究の現状： 刺激： 文章 画像 出力： 「美しい」 「感動的」 計算機（機械学習） ここが出来てい るだけで知能の 中身までは不明
20. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 20 この様に脳を見てもなぜ知能が発現するのか解らないという状 態でコンピュータというものが発明されて科学者はスワっと なった。 「観察して解らないなら知能を作れれば理解できるのでは？」 １９５６年ダートマス会議「人工知能」という言葉の誕生 Cf ENIAC １９４６年 要するに今風の「コンピュータ」ができて１０年後には「人 工知能」という分野が立ち上がった（早い！）。
21. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 21 しかし、「何ができたら人工知能が成功したというのか」の 基準はあいまいなまま。 Cf 人工心臓：「心臓と取り換えて生きていたら成功」 人工知能は？脳を取り換えるわけには行かない。 Cf チューリングテスト 「知能が何か」が解らない以上、「知能ができたかどうか」 は「試験」に頼るしかない→「LLM は考えているか？」の今 の混乱に繋がっている。同じことが出来たら知能なのか？
22. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 22 人工知能研究で当初優勢だったのは「古典的記号 処理パラダイム」 要するにプログラミングで知能は作れる （ハードとソフトの分離という仮説←重要！） Cf パーセプトロン（深層学習の先祖） →線形分離とよばれる簡単な問題しか解けないと いう批判で敗北。
23. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 23 「古典的記号処理パラダイム」の限界： Cf: 自動車 自動車を設計図だけで作れると思う人は居ない。部品 というハードの組み合わせが必要。 知能は「脳」というハードウェアの機能なのにソフト だけ真似ればできることになぜかなってしまった。 →「古典的記号処理パラダイム」の行き詰まり
24. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 24 モラベックのパラドックス： 「古典的記号処理パラダイム」では「常識」の学習が難しかった。 「人間にとって簡単なことはAI にとって難しく、逆に人間にとって 難しいことはAI にとって簡単」 1. 将棋やチェス vs. 歩くこと AI に得意なこと：チェスや将棋のような複雑な論理計算。コン ピュータは膨大な手を高速に計算できるため、人間トップを凌駕。 AI に苦手なこと：歩行やバランス保持。赤ん坊でも自然に学べる が、ロボットが滑らかに歩き、転ばずに段差を登るのは極めて難し い。
25. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 25 2. 数学の問題 vs. 視覚認識 AI に得意なこと：高度な数式の計算や方程式の解法。人間は時間 がかかるが、AI は一瞬で処理。 AI に苦手なこと：犬と猫の写真を見分けること。人間の子供なら 直感的にできるが、AI には膨大な学習データが必要。 3. 論理推論 vs. 家事 AI に得意なこと：論理パズルやルールベースの問題解決。 AI に苦手なこと：洗濯物をたたむ、卵を割って料理するなど日常 的な家事。物理的環境の不確定性や微妙な操作は非常に難しい。 （今の生成AI 、ロボットは相当程度これができる）
26. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 26 ２つの新しい潮流 身体性AI ：AI に体を持たせれば「常識」を理解できる→ 今の 今のPhysical AI Physical AI に繋がる流れ に繋がる流れ→成果を残せずに頓挫（高 度な知能獲得に至らず） ニューラルネットワーク： 多層化によるパーセプトロンの復権→「局所解」の問題 を越えられず衰退→今の深層学習に繋がる 今の深層学習に繋がる →人工知能研究冬の時代へ→生成AI の成功！
27. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 27 この状況で生成AI は「画像・文章を入力して解 釈する」が出来てしまっている。 刺激： 文章 画像 出力： 「美しい」 「感動的」 で、「生成AI には知能があるのでは？」という問題が生じた
28. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 28 LLM の知能がどう働いているかの理解度 は人間の頭脳がなぜ知能を発揮している かの理解と同等かそれ以下のレベル。
29. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 29 「モジュールコミュニ ティを通した大規模言語 モデルの認知的パターン の解明」 https://www.alphaxiv.org/ ja/overview/2508.18192v1
30. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 30 「５３の種類の認知スキル」 「１７４種類の多選択問題スキル」 に対してどのノードが効いているかをノードを部分 的に破壊することによる機能低下で推定 ⇒人間的の脳のような部位後の分業（◦◦野）は無 かった。鳥類や小型哺乳類の脳に似た弱い局所化 アーキテクチャ。 解説ビデオ⇒ https://youtu.be/tQ8Yw0jIYV0
31. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 31 LLM と人間の空間認知の違いの比較 「11Plus-Bench: 認知に着想を得た分析によるマルチモーダ ルLLM の空間推論の解明」 https://www.alphaxiv.org/ja/overview/2508.20068v1
32. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 32 人間の空間認知には戦略がある（難しいものは熟考する、な ど）があったがLLM の空間認知戦略はばらばらで難しいもの に簡単に答えたり、逆に簡単なものを熟考したり行き当たり ばったりだった（「LLM にとって未知のデータ」で解析した ので確度が高い） ⇒かなり今後の発展の困難を予想させる結果 解説ビデオ⇒ https://youtu.be/Uv4tqhTN8xo
33. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 33 ともかく「認知の仕組」を細かく調べると 人間とLLM は違う！というケースがボロボ ロ出てくる。 ところが、画像や動画の「理解能力」はか なり高そうに見える（現状でも）
34. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 34 この画像には、室内の学習スペースあるいは会議室のよう な場所が写っています。以下の特徴が見られます：室内の 様子　テーブルと椅子：金属フレームの長方形テーブルが 複数並べられており、その周囲には赤い立方体のスツール （椅子）が配置されています。可動式のテーブルのよう で、配置を自由に変えられる構造です。床：カーペット敷 きになっており、落ち着いた雰囲気を出しています。壁と 照明：コンクリート打ちっぱなしの壁と、シンプルな照明 が見えます。モダンなデザインの部屋です。人物と持ち物 画像奥には、黒い服を着た人物が1 人座っており、ノート PC で作業をしています。テーブルの上にはバッグやノー ト、筆記具などが置かれています。ホワイトボード 奥にホ ワイトボードがあり、うっすらと文字が書かれています。 上の行：「物理基礎 期末テスト」下の行：「本日スケ ジュール」と読めるため、授業か試験対策の場である可能 性が高いです GPT-5 による 画像要約
35. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 35 https://note.com/masaland/n/nc289188897f8 Google AI studio による動画理解
36. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 36 ＄５９００でとんぼ返り、逆立ち可能な２足歩行ロボットが発売 https://www.youtube.com/watch?v=v1Q4Su54iho （ものはつかめません！） 動画では、移動とカスタマイズを目的としたヒューマノイドロボット 「Unitree R1」が紹介されています。動画では、ロボットが屋外と屋 内のさまざまな環境で手立ちや側転などのアクロバティックな動作 を披露し、26の関節による機敏さと柔軟性を強調しています。ま た、軽量設計（約25kg）や、音声と画像に対応した大規模なマルチ モーダルモデルとの統合についても説明されています。最後に、ロ ボットのカスタマイズ可能性について触れ、さまざまな部品の色や デザインオプションを示し、最終的な出荷時の外観が変更される 可能性があると説明しています。動画は、ブランドロゴと、過酷なテ スト、機能の差異、安全ガイドライン、ヒューマノイドロボット開発の 初期段階に関する免責事項で締めくくられています。
37. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 37 生成AI はどうやってこのような機能を実現しているか？
38. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 38 GPT（文章生成の場合）がしていること 文章の「次の単語」を学んで、初めてみた文でも次に何が来るか予 想できるようにする。 「今日は晴れているので洗濯物を干そうと思ったら雨が降ってきた」 今日は 今日は晴れて 今日は晴れているので 今日は晴れているので洗濯物を 今日は晴れているので洗濯物を干そうと 今日は晴れているので洗濯物を干そうと思ったら 今日は晴れているので洗濯物を干そうと思ったら雨が
39. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 39 なんで「次の単語を当てる」という学習をするだけで人間の様 に話せるのか？ 「今日は」と来たらその次が「さつまいも」である場合より「晴れ て」である場合が圧倒的に高いだろう。 しかし、「今日は」だけではいろんな単語が来る可能性が高い。 ある程度長い文章なら次にくる単語は限られる。 今日は晴れているので洗濯物を干そうと思ったら　→　雨が
40. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 40 しかし、長い文章になると「一度も見たことがない文章」に なることが多くなる。どうする？ →　一度もみたことがない文章でもすでに学習した「見たこ とのある文章」のなかで一番似たようなものを探して使える ようにする。 あまりない文章には精度が下がる。
41. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 41 最近は更に「推論モデル」と言って自分の出力を 入力にして出力するという作業を繰り返して当た るまでやる、という学習を行っている(この部分が 「思考プロセス」とされている)。この結果間違い が劇的に減少した（推論モデルの詳細は不明）。
42. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 42 ノイズ 除去 ノイズ 付加 ノイズ 除去 ノイズから絵が生成 できるようになる 拡散過程＝物理 画像生成AI
43. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 43 生成AI はこのように人間が作った文章や画像から学ん で新しい文章や画像を生成する能力を獲得しただけ だった。これは知能と呼べるのだろうか？
44. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 44 生成AI には瑕疵がある • b の数が正しく数えられない • 赤い服の女性が二度出てくる（宇宙人侵略ビデオ） →これはただの物まねにすぎないから？ →いいえ。人間の認知も結構歪んでいる。
45. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 45 チェッカーシャドウ錯視 A とB は同じ色 → 人間は錯覚する https://persci.mit.edu/gallery/checkershadow/
46. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 46 エイムズの部屋 人間の脳も“現実を歪んで解釈”している https://archive.org/details/amesdemonstratio00itte
47. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 47 • 白いスクリーンに黒い文字が映る、というのも錯覚であ る。白いスクリーンに光を当てて黒くなるわけがない。 • 光が当たって「より明るくなった」部分に比べて相対的に 暗いので「ここは黒い色が塗ってあるので暗くなってい る」と脳が誤認しているだけである。 • 我々の知能だって、不完全な外界認知をしているが「不完 全さ」の方向が違うので生成AI の粗が見えやすいだけ • そもそも網膜には２次元画像（平面）しか移らないのだか ら３次元（立体）空間を一意的に再現できるわけがない。
48. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 48 生成AI の誤認 人間の錯視 • b の数を間違える • 赤い服の女性が２回出てくる ・影で色が変わって見える ・奥行きの大きさ誤認 ・白いスクリーンに黒い字 が見える 比較まとめ 👓 誤認＝生成の過程での推測ミス／錯視＝知覚の系統的偏り
49. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 49 結論：知能とは現実のシミュレーター 現実のシミュレーターである。 現実の世界は複雑→なんらかの情報縮約を必要→人間の錯 視＝２次元映像から３次元を推定するための適応 生成AI 　画像や文章→情報縮約→文章・画像 情報縮約は必須 情報縮約は必須 生成 生成AI AI は人間と違う→ハルシネーション は人間と違う→ハルシネーション。 生成AI は人間とは違う方法で世界を認識しているだけでそ こに優劣があるわけではない。
50. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 50 脳 AI （生成AI ） どちらも「現実を圧縮・シミュレート」して解釈 相違：縮約の方法が異なる → 誤認のパターンも異なる
51. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 51 生成AI の「中身」は２０世紀末に非線形物理学者がさんざ ん研究した非線形非平衡多自由度系の一種である。そして 非線形非平衡多自由度系が現実をシミュレート出来ること は知られていた（しかし、学習させる方法は無かった）。 http://hdl.handle.net/2115/24360 雲のシミュレーションだが(1) 浮力，(2) 粘性， (3) 拡散， (4) 非圧縮性効果， (5) 移流， (6) 断熱膨張，(7) 相転移， (8) 潜 熱， (9) 引きずり， (1 0) 液滴の落下、 のプロセスを定性的に入れただけで雲 の形状は再現される→普遍性
52. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 52 https://designers-union.com/blog/archives/4067 群衆シミュレーター
53. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 53 https://www.youtube.com/watch?v=NN0SbcReOek&t=16s 水のシミュレーター（偽物）
54. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 54 要するに「現実」を再現するのに「中身 （＝物理法則）」は真実とかけ離れてい ても構わない＝現実からリバースエンジ ニアリングしたら解はユニークじゃない
55. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 55 現実をリバースエンジニアリングして真実と違うものになって しまった例：古典力学 古典力学 F=ma と書いた時のF やa は量子力学には存在しない。量子力学 からF やa がある程度出せるのは確かだが完全ではない。 F: ポテンシャル力の場合はエーレンフェストの定理から近似的 に出せるがそれ以外は難しい a: ハイゼンベルグ表示を使えば定義はできるが、ポテンシャル 未知では計算できないので運動論的な加速度は存在しない。
56. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 56 知能とは現実のシミュレーターだと いう立場に立てば、人間の脳と生成 AI は現実を異なった方法で認識して いるが同じようなアウトプットを出 すことができる別種のシミュレー ターと思えばいい。生成AI は知能を 持っているか、という問いは往々に して「（人間と同じ）知能を持って いるか」という問いに無意識のうち に変換されているが、知能が人間の それと同じあり方で無くてはならな いとは限らない。 現実 解釈
57. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 57 「しかし、b の数を間違えたり、女性が２回出てくるとかあ りえないのでは？」 →　Physical AI といって現実世界から直接学ぶのが生成AI 研 究の最先端となっている（現実と直接接するには間違いは許 されないから） →　中国 人型ロボットのスポーツ大会 500 体超のロボットが参加 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20250815/k10014894481000.html
58. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 58 知能とはシミュレーションである： 知能とはシミュレーションである： 仕組みは違えど、目指す能力は近い 仕組みは違えど、目指す能力は近い 「人間もAI も異なる方法で現実を縮約し、シミュレーショ ンしている」 「鳥と飛行機のように、仕組みは違っても役割は同じ」
59. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 59 https://youtu.be/ii3NWdL_Vao ChatGPT が勝手に作ったシナリオをGemini StoryBoard とい う物にアップロードして出来たので人間の手は全く入って ないけどこれだけのものができる…。 忘れられた灯台
60. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 60 終わりに ２０２５年１月に「知能とはなにか」と いう本を出版しました（講談社現代 新書）。もし、お買い上げ頂いて読ん でいただけるなら光栄です。
61. AI・データサイエンスセンター第６回イブニングセミナー 61 本講演は「知能とはなにか」という問いへ の学術的なレビューを欠いています。それを 話してもつまらないからです。そこの部分を 補うためにGemini 2.5 Pro Deep Research に 概要を調べてもらいました。 https://note.com/tagtag/n/n4cb64f2c9100 また１０分の解説音声も作ってくれたので 本格的な知能研究の歴史の概観はこちらを どうぞ。 https://youtu.be/RwhNBcyQQ50