MIT脳認知科学部のローラ・シュルツ教授が、ARC Prize @ MITで行った講演の記録である。人間の知能を理解するためのゲームの利用について、幼児認知研究者の視点から独自の考察を展開している。一般的には、新しいスキルを効率的に習得する能力が人間の知能の中核とされるが、シュルツ教授は20年間の遊びの研究を通じて、この前提に疑問を投げかける。実験映像を交えながら、子どもたちが課題を与えられた時には効率的に行動するが、「遊んで」と言われた時には非効率的で創造的な行動を取ることを示す。教授は、真に人間に特徴的な知能とは、効率的な学習能力ではなく、全く新しい問題や目標を発明し、任意の目的関数を創造する能力であると主張する。ゲームという定義された空間での学習も重要だが、そもそもなぜ人間がそうしたゲームを発明するのかという問いこそが、人間の知能の本質に迫る鍵となる。
ゲームと遊びの本質的な違い
ローラ・シュルツはMITの脳認知科学部のジョン・アンド・ドロシー・ウィルソン教授です。私たちが今いるこの場所ですね。また学部の副学部長でもあり、幼児期の認知における第一人者でもあります。彼女の研究は、子どもたちが物理的世界や社会的世界についての核となる知識をどのように発達させるのかを、本当に魅力的な実験を通じて探求しています。
今日はその一部を見ることができると思いますし、YouTubeでもご覧いただけます。ぜひチェックしてみてください。乳幼児や小さな子どもたちを対象にした、非常に限られたデータから、いかに豊かな認知が生まれるかについての魅力的な研究です。それではローラ、よろしくお願いします。
そして主催者の皆さん、私をここに招待してくださってありがとうございます。私は少し意外な角度からこのテーマにアプローチしていますが、特に多くの講演で取り上げられているこの考え方、つまり人間の知能を理解するためにゲームを使うという考え方、そして特に新しいスキルを効率的に習得する能力が人間の知能の中核であるという概念を見ることに、とても興味を持ちました。
これはほとんど自明のことのように思えます。私たち人間は信じられないほど強力な学習者です。新しいスキルを効率的に習得します。しかし実は、このトークの大部分を使って、それが実際に人間の知能の特徴的で重要な要素であるという考えに疑問を投げかけようと思っています。遊びについて話すときでさえもです。
ちなみにこれは、ゲームが信じられないほど有用で価値のあるツールであるという概念に異議を唱えるものではありません。ゲームは学習やAIについて多くのことを教えてくれますし、洗練されたモデルを開発して進歩を遂げることができるでしょう。しかし私は実際、キャリア全体を通じて遊びを研究してきました。大学院から始めたので、もう20年になります。
効率的行動と遊びの行動の違い
このワークショップについて考えていたときに気づいたのですが、私はゲームを一度も研究したことがないんです。では、ゲームについて考えることと遊びについて考えることの違いは何でしょうか。その違いのほんの一部を、ジュニと私が数年前に行った研究で捉えることができると思います。非常にシンプルな文脈で、汎化可能な、知的エージェントによる合理的で効率的な行動の例をお見せできます。
この子どもは部屋の中でステッカーを取りに行くように言われ、信じられないほど効率的な目標指向の行動でステッカーに向かいます。これは特に驚くべきことではありません。生後18ヶ月の子どもに同じ課題を与えても、まったく同じ結果が得られたでしょう。では、この子に「ねえ、この箱の中にステッカーがあるよ。ここで遊んでくれる?」と尋ねたときに何が起こるか見てみましょう。
一つ取ってきて。そして皆さんに特に注目していただきたいのは、この子が非効率的なことをするという点です。これは効率的な行動ではありません。楽しいもののようですが、なぜなら子どもは実際に戻ってそれを繰り返し、それから逆向きにやるからです。実際には目的関数や目標を達成せず、達成を遅らせています。それが遊びなんです。
もう一つ例をお見せします。このフォームに記入する必要があります。向こうに行って鉛筆を取ってきてくれる? この子はとても優れた目標指向のエージェントです。かなり効率的に向こうに行って鉛筆を取ってきます。同じ場所です。向こうで遊んで、鉛筆を取ってきてくれる?
そして今度は、子どもは極めて非効率的な行動をします。壁に鉛筆を貼り付けたという事実を利用しようとしますが、実際には届かないところにあります。それで子どもは繰り返し鉛筆に向かってジャンプします。これは、以前に効率的に達成できたのとまったく同じ報酬のために、コストのかかる行動をしているのです。
そして実際、次の子どもは今度は1分で新しい道具を発明します。なぜなら子どもは届かないからです。あ、でも待って、子どもはすでに鉛筆を持っていますが、別の鉛筆が欲しいんです。それで、鉛筆を持つことではなく、新しい鉛筆を手に入れることが今の新しい目標だと決めたわけです。そして新しい鉛筆を手に入れるために、古い目標を今度は次の目的のための道具として使い、最終的にはその2本目の鉛筆を叩き落とすことに成功します。
これは特別なことではありません、皆さん。これは典型的なことなんです。これは実験というよりも、ほとんどデモンストレーションでした。子どもの遊びは実際にはそうではないんです。ちなみに私はキャリアを通じて、学習の計算モデルと子どもの遊びの間の橋渡しをしようと努力し、合理的な遊びを示し、それが効率的な学習である方法を示してきました。
遊び研究からの転換と再考
そして実際、私は2012年にしばらくそれを放棄しました。なぜなら、確かに私は学習について多くを学んでいる。でもこの遍在する人間の行動、世界で最も賢い生物、認知科学のすべての難しい問題を解決する地球上で唯一の生物のこの行動については、ほとんど何も学んでいないと思ったからです。
学習と遊びの間のリンクを示すモデルを構築することはできます。なぜなら遊びをあらゆることの従属変数として使えるからです。でも実際に遊びの中で何が起こっているのかは探求していません。なぜなら遊びは私がデザインで設定しているようなものには見えないからです。
刺激を子どもたちの前に置いただけでは、彼らが何をするか予測できないんです。ある子どもがある時に何をするかから、次に何をするかを予測できません。それがうまくいくように制約することはできます。でもそれは実際に幼児期に起こっていることではないんです。
ある意味、私は自分の博士論文の研究からこれを知っていました。私は箱をセットアップしました。いくつかの歯車とスイッチがありました。多くの因果関係の可能性がありました。スイッチが黄色の歯車を動かし、それが青い歯車を動かすかもしれないし、青が黄色を動かすかもしれない、などなど。そして私たちは、単に歯車のおもちゃで遊ぶだけで、子どもたちがそれを見つけ出すかどうかを知りたかったんです。
これは当時としては立派な論文になり、当時としては立派な子どもと学習のモデルがありました。でもこれらは私の博士論文のアウトテイクなんです。いいえ。さて、これらの子どもたちは証拠を生成していますが、やや混沌とした方法でです。ああ、緑だ。中で音が聞こえますが、もっとずっと大きくて、もっとばかばかしいんです。
この時点で私はよく言うんですが、もしこれがあなたの博士論文だったら笑っていられないでしょう。なぜなら、もちろん皆さんが作り上げた環境はもっと扱いやすいからです。でもこれが本物なんです。これが人間の知能なんです。そしてまた、私は最初からそれを知っていました。
あそこにいる子どもたちは、今ではいつでも観客席にいるかもしれません。彼らは今25歳か26歳です。このビデオを見せるたびに、私はそのことを心配します。でも私が諦めたのは、末っ子が生まれたときでした。
それでジョシュ・テネンバウムが提案したんです。「ああ、遊びで何をすべきかわかった。階層的推論だ。積み重ねカップを使うべきだよ」と。なぜなら、それらは遊びと行動を通して学び、効率的に学ぶかもしれないものの本当に素晴らしいモデルだからです。これらの階層を学ぶことができます。
それで私は「いいね。子どもに積み重ねカップをあげてみよう」と思いました。今ママが欲しい? うん。わかった。ママと一緒にする? うん。わかった。無理にしなくていいよ。それで、私たちはタコをママと積み重ねカップで再会させているんです。実際、それがここで私たちが設定した目標です。
ママ、遊んでるの。彼女は念のため、私が見逃した場合に備えて教えてくれます。わかった、それが遊びです。
人間の知能の真の特徴
ここで私が提示したいのは、これらのゲームやこれらの本当に扱いやすい空間の名のもとに起こっているすべての努力を強く支持し、賞賛していますが、街灯の下を探す危険性があるということです。
AIをグリッドワールドで遊ばせることができます。そして私たちが確立した目的関数でAIを遊ばせることができます。そしてそれらを達成したことに対して報酬を与えることができます。それは素晴らしいことです。
しかしこれは、私が遊びに取り組むのをやめて、ジュニが戻ってきて、さあもっと広い視野で考え始めようとなるまで、10年間社会認知に取り組み始めた理由のほんの小さな抜粋のようなものです。なぜなら、人間の知能について本当に特徴的なのは、ゲームをプレイする能力ではないと思うからです。それらは明確に定義された空間です。
最も豊かで抽象的なときでさえ、目標と問題を一緒に推論しなければならないときでさえ、私たちがわざわざそれらを発明するという事実です。これらの目的関数は、現実世界では客観的な機能を持っていないんです。つまり、今はそれらのための巨大な市場がありますから、おそらくそれらの周りに経済があります。
でも私たちは何千年もこれをやってきました。囲碁は、誰もそれらを売っていなかったときに、石の束で発明されたんです。だから私たちは、全く目的のない任意の問題を開発する動機を持っているんです。一体どういうことでしょうか? 私たちはそれで何をしているんでしょうか? なぜ私たちはそのような種類の問題に興味を持っているんでしょうか?
それで私が提案したいのは、ある時点でこれらすべての問題を解決することが有用であるということです。私は絶対に賛成です。しかしジュニとジョシュと私が昨年発表した論文で、私はこのようなより広い物事の空間について考えようとしていました。なぜなら私たちは学習において進歩を遂げるからです。私たちは効率的に行動を学び、効率的に行動計画を立てます。
実際、私は多くの動物が実際にそれをやっていると思います。そして彼らは実際にかなり柔軟にそれをやっていると思います。実際、かなり多くの環境でです。いつかニューカレドニアカラスをチェックしてみてください。
でも私たちがすることは、全く新しい問題、全く新しい目標を発明することです。私たちはゴールポストをそこまでうまく動かせるでしょうか。そしてそれは、まったく新しい目的関数を創造し発明し、それらの周りに柔軟に計画を立て、それらを変更し、再評価する私たちの能力が、人間の学習の本当に核心的な部分だと私は思います。それでは、ありがとうございました。
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