自然言語・人工（プログラミング）言語と思考・感情をめぐる論考～心身二元論と人間機械論の狭間～

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わたしネイティブレベルまで行ってないからわからないけど、日本語喋るときは日本語脳になって、英語喋るときは英語脳になって、それぞれ言語組み立ててるなぁ。 でもプログラミングするときはJavascriptならJavascript脳とか、PHP脳とかにならずに、なんていうか、汎用的なプログラミング脳になってる

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なんていうか、その汎用的なプログラミング脳、高階層レイヤーを記述してる時はユースケース図とクラス図描くときと同じ脳領域使ってて、低階層レイヤー記述してるときはフローチャート図描くときと同じ脳領域使ってる印象ある。

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プログラミング言語は置いとくとして、本当のネイティブになると、どの言語喋るときも、汎用的な自然言語脳みたいなのに目覚めたりするんだろうか、そしてそれが、真に言語の壁が撤廃される瞬間だったりするんだろうか。

Naohiko Yamaguchi @nycity1022

おそらく言語には「思考」と「表現」の2側面があって、自然言語はこの二つが一体になるけれど、プログラムの場合にはこれが分離しているのではなかろうか。 特に最近の言語はだいたいオブジェクト指向で考えられるし。逆にSQLとかはちょっと特殊な頭の領域を使う気がする。 twitter.com/rfssica/status…

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@nycity1022 なるほど、思考と表現の二側面で考える発想とても興味深いです。 たしかに、SQLはある種のプログラミングのようにも使えますがだいぶ使う領域違う印象ありますね。

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わたし行儀のよいオブジェクト指向で何か作ることそんなにないんだけど、言われてみれば、オブジェクト指向で書いてるときも、手続型で記述するときも、ほとんど同じ脳の使い方してそう。昔はオブジェクト指向苦手だったけど、今ではそんなに苦にならなくなったかも！？進歩！？

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SQLとかは使う脳領域てきなものがだいぶ違うというのは同意で、SQLを得意になる方法って何だろ、副照会(サブクエリ)とか自在に扱えるようになるために、関数型言語に馴染んでいくことなのかなぁ。 LISP書くときと近い頭の使い方してる感じがわずかにある。

Naohiko Yamaguchi @nycity1022

@Rfssica 産まれたての赤ちゃんを閉鎖領域に連れて行き、周囲の人間がC言語でしか会話しない世界で育てたらどんな言語脳になるのか…というのは興味深い思考実験です。 論理を表現することはできても、感情を表現する手段がないのが困りものですが。

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@nycity1022 プログラミング言語、機械が内部で演算するための、コードの部分と、出力として（人間が見るために）表示される2つの部分があるのですが、C言語でお互いに会話するというのは、相手のシステムに、実行可能なコードを、出力として渡すということでしょうか、とても興味深い実験です！

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この実験すごく興味深い、人間の場合も、同じで、自分の感じていること考えていることは、自分のシステム内で完結していて、テレパシーとか受けない限り絶対に流出しないし、渡すこともできない、他人に伝わるのはあくまで出力結果である、言動だけ...

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逆を言えば、システム内部で行われている処理が完全に言語で記述できそして相互に送受信可能になれば、感情は言語化され、また1つ言語で表現/共有/演算可能な部分が増えるということになるのだろうけど、たしかに閉鎖環境でないと難しそう...お互いに内部の処理系の実装は違うので。

Naohiko Yamaguchi @nycity1022

@Rfssica バイナリ（または等価なソースコード）を渡す場合もあれば、お互いコモンセンスとして共通の処理が既に内蔵されている（API的な）なら、引数だけをJSONみたいな形で受け渡せば良いですね。

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@nycity1022 生物的なシステムにとって、どのくらいまでかはわかりませんが、詳細部分を隠蔽した受け渡しが行われるほど、試行錯誤プロセスの違いと学習結果の違いに因って、自然言語のような個性による揺らぎが発生してきちゃうのかなぁと思いました。もちろんそれは多様性の観点から言えば強みでもあるのですが。

Naohiko Yamaguchi @nycity1022

@Rfssica 人間で言えば、私が見て感じている〈赤〉と、相手が見て感じている《赤》は違うかもしれないという話ですよね…

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@nycity1022 クオリア問題ですね。クオリア問題の1つがその、錯誤プロセスと学習結果の違いによって引き起こされている（そして内部の処理系が共有できないため事後解消できない）のであれば、 極力ゆらぎを発生させない粒度と確度での共有（文字通り、Cのソースコードのような）で、軽減できると期待しました！

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@nycity1022 (ただ、課題はそれだけではなくて、人間を扱う上で、人間の発達の機序は遺伝子の違いなどによって多分にゆらぎが発生しているので、完全に同一の内部処理系を持った個体群は作ることはできなさそう、それでも、現在のような自然言語ベースでのやりとり寄りは、ずっと齟齬は減らせるようになりそう)

Naohiko Yamaguchi @nycity1022

@Rfssica ソフトウェア的な原因によるクオリア問題だけでなく、ハードウェア的な要因によるクオリア問題もあるので事態はより複雑です。同じ物体に対し、同じように「赤」とか「青」とか判断するように教育したとしても、いわゆる色弱の人であればクオリアは異なってしまう。（続く）

Naohiko Yamaguchi @nycity1022

@Rfssica （続き）同じ学習データに対して同じ出力を出すようにニューラルネットを機械学習させても、入力段に異なるバイアス量が乗ってる可能性は否定できないんですよね…。

Naohiko Yamaguchi @nycity1022

@Rfssica （この会話、面白いので後でtogetterにまとめます）

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@nycity1022 形質が違うと入力の違いになることもゆくゆくは内部の処理系の発達の違いや出力結果の違いの増幅に繋がるのでした。生物をシステムと捉えると、複雑で、内部のメンテナンスが困難なこと、入出力インタフェースが内部実装との一体性が高いことから、機械知能の調教とはかなりウエイトが変わってきますね

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@nycity1022 工業生産された義眼(入力)や義手(出力)のようなもので置き換えた身体を持った状態で生まれてきた人間(処理系である、脳だけが生体的である)は、機械と同様に調教することで、換装した部分の身体的な形質の違いは排除できそうです。生物多様性と、画一化された情報操作技能の良いところ取りをしたいです