「計算する」ことの意義

　「計算する（compute）」という述語はほぼ誰もが知っていて、実際に私たちは計算することができる。計算するとは、チューリング・マシーンを使うのであれば、左右に限りなく伸ばすことのできるテープの上の一つのマス目に0か1の数字、あるいは空白をつくる操作を繰り返すことによって遂行される。計算がこれほど単純な動きの集まりに過ぎないと割り切る人は少なくても、「算術（arithmetic）」は理論というより実用的な技、習得すべき技術だと思われてきた。それに対して、「考える、思考する」、「知る」といった述語は人間の誇るべき本性だと受け取られ、それを強調あるいは象徴するかのように「理性」などという概念がつくられ、人間は理性的な動物だと理解されてきた。また、「感じる、感覚する」は感覚器官を働かせる動作として、理性とは異なることを強調して「感性」という概念がつくられた。そして、感性は動物ももつが、理性は人間だけがもつという博物学的な区別はギリシャ以来の伝統的な分類だった。
　人工知能（AI）の典型的なモデルは人間。ペットでもいいのだが、私たちの関心は圧倒的に私たち自身にある。人間と同じように感じ知り、同じように考え判断する機械の仕組みは単純な計算の組み合わせから成り立っている。人工知能には感性、悟性、理性と言った区別は本質的な区別ではなく、すべては計算からなっている。
　「何かを計算する」という謂い回しは計算にはそぐわない。計算自体は盲目的で十分。計算結果が何を計算したか明らかにしてくれる。一方、「何かを知る」という表現の「何か」は不可欠で、単に知ることは無意味に等しい。だから、考える、感じる、意識するといった述語は志向的だと言われてきた。それは考える対象、感じる対象、意識する対象がないと意味不明だからである。あるいは、それが私たちに備えつけられた能力で、外の世界との関わりを保持するための工夫なのだと考えることができなくもないが、「計算する」は志向的ではなく、外界は必要ない。
　私たちはAIにどう対処すべきか戸惑っている。その理由をかいつまんで言えば、同じものなのに違った説明、理解がなされているからである。「私たちは何なのか」についてのギリシャ以来の説明は迷走だらけだったが、それでも人間を知りたいという点では一致していた。その結果、人間は心をもち、理性をもち、自由意志をもち、責任と権利をもつもので、単なる機械ではないという考えに反対はなかった。
　AIは機械であり、人間がつくる。そのAIがチューリング・テストをクリアーし、人間と同じように振舞いことができる。その基本は計算であり、単純で盲目的な計算がAIを人間並みにしているのである。
　さて、ここからが哲学的な思索。「計算する」というのは一体どのような述語なのか。むろん、それは最終的には数論に帰着するのだが、哲学者は明らかに「計算する」ことをバカにしてきた。カントもヘーゲルも計算に特段の関心を寄せたとは思えない。だが、19世紀末から数学の基礎に関する議論は一変する。フレーゲ、ラッセルらの論理学の研究はゲーデルやチューリングの数学の基礎に関する研究、つまり、計算理論へと結びつく。
　ゲーデルの不完全性定理や万能チューリングマシーンは「考えることが計算する」ことであることを説得的に説明するだけでなく、カントのアンチノミーのような推論を数学的に昇華し、人間の合理的思考のシステム（算術を含む論理システム）の不完全性を計算によって証明することになった。
　感じ、考え、決断することは、基本的に計算することである。これがAIという考えの基本中の基本である。これほど明晰にして判明な結論を20世紀になるまで私たちは知らなかった。人間の本性はかつて合理性に求められたが、計算に求めるべきである。人間とは計算する生き物なのである。