Commonsense Thinking, Artificial Intelligence, and the Future of the Human Mind. (Simon & Schuster, 2007). https://www.amazon.co.jp/dp/B000SEKHK6 MITのサイトで全文読める https://web.media.mit.edu/~minsky/ 森山和道. 機械で「心」を作る~「AIの父」ミンスキー 氏が早稲田大学で講演(2009.6.25) https://robot.watch.impress.co.jp/docs/news/296271. html#056_s.jpg 6
28, 67–72 (2001). https://doi.org/10.4288/kisoron1954.28.67 科学的心理学と神経科学でどこまで背後のメカニズムを探るのか フォークサイコロジーを消去? ビッグデータ+大規模計算と組み合わせてフォークサイコロジーの精緻化? 神経科学の行動taxonomyもフォークサイコロジーではある Buzsáki, G. The Brain–Cognitive Behavior Problem: A Retrospective. eNeuro 7, (2020). https://doi.org/10.1523/ENEURO.0069-20.2020 Poeppel, D. & Adolfi, F. Against the Epistemological Primacy of the Hardware: The Brain from Inside Out, Turned Upside Down. eNeuro 7, (2020). https://doi.org/10.1523/ENEURO.0215-20.2020 Explainable AI として活用 9
Leblois, A. & Rougier, N. P. A natural history of skills. Progress in Neurobiology 171, 114–124 (2018). https://doi.org/10.1016/j.pneurobio.2018.08.003 12
Slow. (Penguin, 2011). ダニエル カーネマン. ファスト&スロー(上、下)(Japanese Edition). (2016). Stanovich, K. E. & West, R. F. Individual differences in reasoning: Implications for the rationality debate? Behav Brain Sci 23, 645–665 (2000). https://doi.org/10.1017/S0140525X00003435 「システム1」は、自動的に高速で働き、努力はまったく不要か、必要であってもわずかである。また、自分のほうから コントロールしている感覚は一切ない。 「システム2」は、複雑な計算など頭を使わなければできない困難な知的活動にしかるべき注意を割り当てる。システム 2の働きは、代理、選択、集中などの主観的経験と関連づけられることが多い。 一般的には二重過程理論(Dual process theory)と呼ばれる Evans, J. St. B. T. Dual-Processing Accounts of Reasoning, Judgment, and Social Cognition. Annu. Rev. Psychol. 59, 255– 278 (2008). https://doi.org/10.1146/annurev.psych.59.103006.093629 17
An Analysis of Decision under Risk. Econometrica 47, 263–291 (1979). https://doi.org/10.2307/1914185 Ruggeri, K. et al. Replicating patterns of prospect theory for decision under risk. Nat Hum Behav 4, 622–633 (2020). https://doi.org/10.1038/s41562-020-0886-xjasonacollins. Kahneman and Tversky’s “debatable” loss aversion assumption. (2019) https://www.jasoncollins.blog/kahneman-and- tverskys-debatable-loss-aversion-assumption/ 『ファスト&スロー』で、再現性がない多数の研究(社会的プライミング等)を論拠に議論を展開。 実験結果はでっちあげではないし、統計学的に見て偶然でもない。これらの研究が到達した結論は正しい、ということは 受け入れるほかないのである。 Chivers, T. What’s next for psychology’s embattled field of social priming. Nature 576, 200–202 (2019). https://doi.org/10.1038/d41586-019-03755-2 Schimmack, U. A Meta-Scientific Perspective on “Thinking: Fast and Slow. Replicability-Index (2020). https://replicationindex.com/2020/12/30/a-meta-scientific-perspective-on-thinking-fast-and-slow/ 新著『ノイズ』でも信頼性の低い研究を引用 You’re more biased than you think. UnHerd (2021). https://unherd.com/2021/05/youre-more-biased-than-you-think/ 20
of Psychology: A Manifesto for Reforming the Culture of Scientific Practice. (Princeton University Press, 2019). 【邦訳】クリス・チェインバーズ. 心理学の7つの大罪――真の科学であるために私たちがすべきこと. (みすず書房, 2019). Ritchie, S. Science Fictions: How Fraud, Bias, Negligence, and Hype Undermine the Search for Truth. (Metropolitan Books, 2020) なかむらかずや. 書評|壊れた科学に泣かないで|"Science Fictions" by Stuart Ritchie. カタパルトスープレックス (1603323000). https://www.catapultsuplex.com/entry/science-fictions 21
of social science experiments in Nature and Science between 2010 and 2015. Nat Hum Behav 2, 637–644 (2018). https://doi.org/10.1038/s41562-018-0399-z Cova, F. et al. Estimating the Reproducibility of Experimental Philosophy. Rev Phil. Psych. (2021). https://doi.org/10.1007/s13164-018-0400-9 1000回以上引用されている著名な論文の再現性がない(社会的プライミング、ステレオタイプ脅威、パワーポーズ、自我消 耗、顔面フィードバック仮説、「目」の効果、などなど)。条件によっては効果があるが、効果量はとても小さい 再現性のない研究ほど引用される。ジャーナルの「ランク」が高いほど信頼性が低い Serra-Garcia, M. & Gneezy, U. Nonreplicable publications are cited more than replicable ones. Science Advances (2021). https://doi.org/10.1126/sciadv.abd1705 Brembs, B. Prestigious Science Journals Struggle to Reach Even Average Reliability. Frontiers in Human Neuroscience (2018). https://doi.org/10.3389/fnhum.2018.00037 25
animal research in light of biological variation. Nat Rev Neurosci (2020). https://doi.org/10.1038/s41583-020-0313-3 ニューロンやサンプルの恣意的な選択(→チェリーピッキング、二度漬け) 「サルは2頭でいいんですか」(→サンプルサイズ正当化) 効果量・検出力の分析から、ポジテイブな結果の半数以上は偽陽性と推測される(認知神経科学) Szucs, D. & Ioannidis, J. P. A. Empirical assessment of published effect sizes and power in the recent cognitive neuroscience and psychology literature. PLOS Biology (2017). https://doi.org/10.1371/journal.pbio.2000797 26
of structural brain-behavior correlations. Cortex (2015).https://doi.org/10.1016/j.cortex.2014.11.019 Kharabian Masouleh, S. et al. Empirical examination of the replicability of associations between brain structure and psychological variables. eLife (2019). https://doi.org/10.7554/eLife.43464 安静時脳活動・機能結合(resting state brain activity, functional connectivity)「バイオマーカー」の低い再現性 Noble, S. et al. Influences on the Test–Retest Reliability of Functional Connectivity MRI and its Relationship with Behavioral Utility. Cerebral Cortex (2017). https://doi.org/10.1093/cercor/bhx230 He, Y. et al. Nonreplication of functional connectivity differences in autism spectrum disorder across multiple sites and denoising strategies. Human Brain Mapping (2020). https://doi.org/10.1002/hbm.24879 BWAS (brain-wide association studies) Marek, S. et al. Reproducible brain-wide association studies require thousands of individuals. Nature 603, 654–660 (2022). https://doi.org/10.1038/s41586-022-04492-9 個人特性(認知能力、精神疾患のスコアなど)とMRI脳構造・安静時活動パターンの相関について(brain-wide association studies, BWAS)、数千人の被験者がいないと再現性のある結果はえられない。今までの研究(中央値25 人程度)はほとんど信頼できない 27
Psychology and Human-Robot Interaction: An Uneasy Marriage. ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction 13–20 (2018). https://doi.org/10.1145/3173386.3173389 HRIにおける再現研究 Ullman, D. et al. Challenges and Opportunities for Replication Science in HRI: A Case Study in Human-Robot Trust. ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction 110–118 (2021). https://doi.org/10.1145/3434073.3444652 Henschel, A., Hortensius, R. & Cross, E. S. Social Cognition in the Age of Human–Robot Interaction. Trends in Neurosciences 43, 373–384 (2020). https://doi.org/10.1016/j.tins.2020.03.013 心強いことに、人間とロボットの相互作用のコミュニティでは実験的改革が実施されており、2020年のACM/ IEEE International Conference on Human-Robot Interactionは、初めてレプリケーション研究の投稿を募集することにな った。 28
らのロボティクス 社会性認知の基盤としてのミラーニューロン 概念の曖昧さや研究の信頼性の問題が指摘されている Zwaan, R. A. Two Challenges to “Embodied Cognition” Research And How to Overcome Them. Journal of Cognition 4, 14 (2021). https://doi.org/10.5334/joc.151 実際のアプローチは多様で矛盾した内容を含む。「身体性」が新規性をアピールするためのラベルと用いられている 身体の重要性は広く認識されている。もはや非主流とは言い難い 再現性が疑問視されている研究が多い 行為・文一致効果(action-sentence compatibility effect, ACE) Glenberg & Kaschak (2002):「身体化された認知」の心理学研究で最も引用されている 「パワーポーズ」で自信が増す。暖かいカップを持つと対人的な暖かさを感じる。重いものを持つと重要だと感じる。な どなど カーネマンの書籍でも多数引用(システム1) 30
Myth of Mirror Neurons: The Real Neuroscience of Communication and Cognition. (W W Norton & Co Inc, 2014). rmaruy. 読書メモ(再掲):The Myth of Mirror Neurons (by Gregory Hickok). 重ね描き日記 https://rmaruy.hatenablog.com/entry/2017/02/02/115159 ミラーニューロン仮説の背後には「身体化された認知(embodied cognition)」という流行のアイディアがある。心理学 の流れを振り返ると、まず行動主義があり、それに対するアンチテーゼとして、「計算論的な心の理論」(あるいは「情 報処理」モデル)が出てくる。"embodied cognition"の考え方が出てきたのは素朴な「情報処理モデル」が前提とする 脳が感覚入力→高次の情報処理→運動出力という3段階の構造になっているというモデルに合わない事実が明らかになっ てきたからだった。そのような3段階の構造は"classical sandwich conception of the mind"として悪役に仕立てられた。 しかし、著者に言わせれば,「身体化された認知」は、単に抽象的な概念が「感覚」や「運動」と切り離せないことを明 らかにしただけで、本質的に「情報処理モデル」と対立するものではない 31
Nat Rev Neurosci 11, 127–138 (2010). https://doi.org/10.1038/nrn2787 Friston, K., Breakspear, M. & Deco, G. Perception and self-organized instability. Frontiers in Computational Neuroscience 6, (2012). https://doi.org/10.3389/fncom.2012.00044 Isomura, T. Active inference leads to Bayesian neurophysiology. Neuroscience Research (2021). https://doi.org/10.1016/j.neures.2021.12.003 35
(紀伊國屋書店, 2019). Seth, A. K., Suzuki, K. & Critchley, H. D. An Interoceptive Predictive Coding Model of Conscious Presence. Front. Psychol. 2, (2012). https://doi.org/10.3389/fpsyg.2011.00395 情動や自己意識は、自由エネルギー原理に 従って身体の内部状態を予測する脳内モデ ルが生み出す 意識は生成モデルが生み出す 知覚、情動、自己意識はすべて「制御され た幻覚」 脳の機能は「身体予算管理」(バレット) 情動や自己は情報処理からは導かれない 認知推論から生命論へ 39