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無意識の思考における 対称性

無意識の思考における 対称性. 中野昌宏 (大分大学). 本報告の狙い. 人間の思考,推論,コミュニケーションをいかにして「説明」 するか(いかにして「モデル化」するか) 統合失調症者の言説,子どもの言説,比喩,ジョークなどに「対称性」の表れを見る これらは正常な成人にも部分的に見られる(疾患に特有のものとは考えない) そこから,人間の意識的・無意識的思考に迫りたい(少なくともその方法論だけでも). 2 つの考え方. コンピューター・プログラムのようなもの(純粋な形式論理)と考える 「実行可能な手続き」( effective procedure )

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無意識の思考における 対称性

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Presentation Transcript


  1. 無意識の思考における対称性 中野昌宏 (大分大学)

  2. 本報告の狙い • 人間の思考,推論,コミュニケーションをいかにして「説明」 するか(いかにして「モデル化」するか) • 統合失調症者の言説,子どもの言説,比喩,ジョークなどに「対称性」の表れを見る • これらは正常な成人にも部分的に見られる(疾患に特有のものとは考えない) • そこから,人間の意識的・無意識的思考に迫りたい(少なくともその方法論だけでも)

  3. 2つの考え方 • コンピューター・プログラムのようなもの(純粋な形式論理)と考える • 「実行可能な手続き」(effective procedure) • それ以上のもの(+α)と考える • 文脈,発話状況,語用論的な要素などを考慮に入れる • 人間の思考は純粋論理で捉えきれない?

  4. われわれの方針―中を取る • いちおう純粋論理に基づいた構成的アプローチ(constructive approach)に賭ける • それがうまくいく保証はないが,そちらに賭けないと認識利得は少ない • 純粋論理で捉えきれない部分(一回性を含む)を,抽象的パターンや確率論的なかたちで考慮に入れなおす • 誤り方(非合理性)にもパターン・傾向性がある • これ自体が一種の仮説的演繹(hypothetical deduction, abduction)

  5. 非論理的バイアス(篠原ほか 2007) • 「対称性バイアス」 • 「p→q」という情報から,「q→p」を導き出す • 「相互排他性バイアス」 • 「p→q」という情報から,「¬p→¬q」を導き出す • これらによって純粋な論理的演繹を「歪める」ことによって,より人間に近い推論過程を再現できるのではないか?(もう少しでできそう) (これが結論です)

  6. 誤謬推理 fallacy • 「p→q」が正しいからといって,必ず「q→p」が正しいわけではない • 「p→q」が正しいからといって,必ず 「¬p→¬q」が正しいわけではない • でも何となく正しいような気がする。実際人間はそういう推論をすることが多々ある⇒「認知的バイアス」と捉える

  7. 非論理的バイアスの効用?(1) • (対称性)因果関係の把握……結果qから原因pをたどることができる • (相互排他性)幼児の語彙獲得……よく知らない対象とよく知らない名前を対応させることができる • 要するに,これのおかげで「一対一対応」(全単射)を効率よく見つけられる(因果関係についての仮説として)

  8. 非論理的バイアスの効用?(2) • 論理的に考えるだけでは行き詰まってしまう(硬直的なアルゴリズム) • 行き詰まったときに状況を打開するには「飛躍」が必要 • かといってつねに飛躍があっても困る→あるときは論理的で,あるときは非論理的なのが「自然」

  9. 誤謬推理としての認知的バイアス • 「p→q」から「q→p」と考えてしまう傾向 →「対称性バイアス symmetry bias」  (「逆もまた真なり」) • 「p→q」から「¬p→¬q」と考えてしまう傾向 →「相互排他性バイアス mutual exclusivity bias」  (「火のないところに煙は立たず」)

  10. 対称性バイアス 相互排他性バイアス 逆・裏・対偶     「p→q」   「q→p」(逆)    「¬p→¬q」(裏) 「¬q→¬p」(対偶)

  11. 死ぬもの 人 草 「述語的同一視」 • von Domarusの原理 • 人は死ぬ。草は死ぬ。∴人は草である。 • SはMである。PもMである。∴SはPである。(ウソ) • 「中名辞不周延の誤謬」(ある意味典型的な誤謬) • 統合失調症という疾患の核心?(Arieti)

  12. 「正常な」述語的同一視(1) • 3歳9カ月の女の子が,2人の尼がいっしょに歩いているのを見て,「お母さん,あの双生児をごらんよ」と言った。彼女は尼たちが同じ服装をしているので双生児だと考えた。双生児がよくやっているように,同じ服装をしているという特徴が,尼たちの同一視を招いたのである。(Arieti 1957) • Arietiは,未開民族や子ども,統合失調症患者の思考の中に同じ推論形式を見出す→「古論理 paleologic」

  13. 安永(1960)の批判 • しかしわれわれはこの子の判断をそんなに妙だ,とは思わないであろう。二人並んで歩いてくる尼には,確かに双生児みたいなところがある(われわれは2つ並んだ星を見てさえふたご星だ,という)。 • 形式的には同じでも,正常人は「質」を捉えているが,統合失調症患者は同一視のための同一視(生きた意味のない同一視)をしている

  14. 「正常な」述語的同一視(2) • 比喩 • 隠喩(metaphor) 〔類似性〕 • 類似するものでたとえる • 「貴女は僕の太陽だ!」(太陽は美しく偉大だ,貴女も美しく偉大だ)(安永, 1960) • 換喩(metonymy)〔隣接性〕 • 随伴するもので実物に換える(容器を中身に,原因を結果に,原料を製品に,作者を作品に,etc.) • 堤喩(synecdoche) • 部分を全体に換える

  15. 「正常な」述語的同一視(3) • ある種のジョーク • なぞかけ • ○○とかけて××ととく。そのこころは?どちらも△△でしょう。 • 「腐った卵」とかけて「夜道」ととく。そのこころは?どちらも「きみが悪い」でしょう。 • 駄洒落 • 「黄身」と「気味」はどちらも「きみ」と発音 • 表面的な共通点で無関係なものを統合する

  16. 「正常な」述語的同一視(4) • 類比による発見の論理(G. Polya) • 仮説形成(アブダクション)(C. S. Peirce) • 結果から原因を推定する場合 • 「述語的同一視」も使いようでは有効に機能 • かといって,いつもこのように考えるのは問題 • 使ったり,使わなかったりしているはず

  17. C. S. Peirce:3種類の推論 (1) • 演繹 deduction (ルール) AならばB (事例) A (結果)   ∴ B • 帰納 induction (事例) A (結果) B (ルール)   ∴ AならばB Modus ponens 演繹定理 多くの経験科学

  18. C. S. Peirce:3種類の推論 (2) • 仮説形成 abduction (ルール) AならばB (結果) B (事例)   ∴ A • (独り言)本当は,この3つは横並びなのではなく, • 帰納をするときには仮説形成を使っている? • 仮説形成をするには演繹を知らなければならない? 仮説を作ること 探偵の推理

  19. G. Polya:基本的な帰納的パターン • 科学的発見における「類比」「帰納」の重要性に着眼 • 基本的な帰納的パターン (ルール) AはBを含蓄する(AならばB) (結果) Bは真である (事例)   ∴ Aは信頼が増す • 「結果の確証は推測の信頼性を増す」

  20. 死ぬもの 人 草 von Domarusの原理の含意 • 個体-小集合-大集合(個別-特殊-普遍)という階層(論理階型)がある • 対称性が効きすぎる(「人は死ぬものであり,死ぬものは人である」) • 小さい集合と大きい集合の外延が同じ(一対一対応)に • 階型が崩れる • 非対称性が確保できないと,たとえば妄想と現実の区別がつかなくなる

  21. 議論の拡張 • あらゆる概念について,オイラー図で考える(集合論で考える――I. Matte Blanco) • 条件文(前件と後件) • 主語と述語(von Domarusの原理,命題論理から述語論理へ~要素と集合) • 非対称な二項関係全体に拡張できる? • 主語と目的語(M. Klein「投射」~「妄想」)

  22. M. Klein: 投射と妄想 I love him He loves me (被愛妄想) I hate him He hates me (被害妄想) • 本来自分の感情であるものを相手の感情と見なす,またその逆→「投射(投影) projection」 • 投射は妄想/感情移入の基盤(→対称性)

  23. 「パターン」(Wauchope=安永)

  24. 「パターン逆転」の理論(安永) • 一つのものを眺めていても,A面で捉えるか,B面で捉えるか,2通り捉え方がある • Aの強さ=a,Bの強さ=bとすると,正常人はa≧bとなり,統合失調症患者はa<bとなる(逆転) • すなわち,AがBに優越するのが普通なのに,何らかの事情でBがAに優越してしまっているのが統合失調症

  25. 対称原理(Matte Blanco) • 対称モード(均質モード,不可分モード)と非対称モード(非均質モード) • 対称モードの思考では,本来反転してはいけない非対称関係(主体と対象,全体と部分,能動性と受動性,etc.)が反転される(「錯論理的 paralogical」) • 非対称モードの思考は,究極的には純粋論理そのもの

  26. 対称モード:無意識の思考(Freud) • 圧縮(condensation) • 置き換え(displacement) • 無時間性(timelessness) • 相互矛盾の不在(absence of mutual contradiction) • 外的現実の内的現実による取り違え(replacement of external by internal reality)

  27. 対称と非対称も対称? • 対称原理は,二項関係ならどこでも適用されうる(全体と部分,原因と結果,etc.) • それは,対称な関係と非対称な関係のそのもの間にも適用されうる • Wauchope=安永では「A→B」が基本パターンとされたが,これは自明ではない(「A→B」という理論的「説明」自体はB=非対称モードによる記述にすぎない)

  28. 人間の思考とは • 対称モードと非対称モードの混合(「複論理的構造 bi-logical structure」) • 混合のメカニズムはいまひとつ不明(「無限集合」とは言うものの……) • 精神医学・精神分析の臨床経験は一回的(文脈依存性がとても大きい) • 抽象化して本質を摑むには,「構成的アプローチ」が適切?

  29. 参考文献(補遺) • Arieti, S. 1957 Interpretation of Schizophrenia, Basic Books. (『精神分裂病の心理』,牧書店) • 安永 浩, 1960 [1992] 「分裂病の基本障害について」, 『ファントム空間論――分裂病の論理学的精神病理』, 金剛出版. (了)

  30. Appendix

  31. 非論理的な推論のモデルを作る • 解かせるべき課題を設定する • 被験者実験 • コンピューター・シミュレーション

  32. 因果推論に関する被験者実験:牛乳を飲むとお腹が痛くなる?因果推論に関する被験者実験:牛乳を飲むとお腹が痛くなる? 頻度(回数) • 飲んで痛くなる回数=a • 飲んで痛くならない回数=b • 飲まないで痛くなる回数=c • 飲まなくて痛くならない回数=d 条件付き確率 • P(痛い|飲む)=a/(a+b) • P(痛くない|飲む)=b/(a+b) • P(痛い|飲まない)=c/(c+d) • P(痛くない|飲まない)=d/(c+d)

  33. 実験の手順と結果 • a, b, c, dについて,被験者に具体的な数値(痛くなった/ならなかった回数)を示す • それぞれの場合の確率をパーセント単位で答えてもらう(直感で) • この直感が人間の頭の中でどう計算されているのかが知りたい! • この結果と,「2要因ヒューリスティックス」とがよく合致する(r2=0.96,服部雅史・立命館大)

  34. Exploration(探索)とExploitation(搾取)のジレンマExploration(探索)とExploitation(搾取)のジレンマ • N-armed bandit problem(「強化学習」の課題) • N本の腕があるスロットマシンのイメージ • 腕Aと腕Bで報酬が得られる確率が予め決まっている • やっているうちにいずれどちらが有利なのか判断がつく。あとは有利な腕だけ選べばよい • 高報酬を得るため,できるだけ短期間に判断したい • 判断に際して「早く」と「正確に」が矛盾する

  35. 2本腕のスロットマシン 頻度(回数) • Aで当たった回数=a • Aではずれた回数=b • Bで当たった回数=c • Bではずれた回数=d 条件付き確率 • P(当たり|A)=a/(a+b) • P(はずれ|A)=b/(a+b) • P(当たり|B)=c/(c+d) • P(はずれ|B)=d/(c+d)

  36. 対戦 • 一定のアルゴリズムで信念を形成する(=ある命題を信じる度合いを定義する) • CP:条件確率モデル • DP:随伴性モデル(相互排他性のみ) • DFH:2要因ヒューリスティックス・モデル(対称性のみ) • RS:強い対称性モデル(両方が100%) • LS:緩い対称性モデル(両方がときどき) • 人間(未検証)

  37. CP:条件確率モデル • 過去の(条件付き)確率を,そのまま未来の予想に利用

  38. DP:随伴性モデル • 「p→q」から必ず「¬p→¬q」を推論する • 相互排他性を必ず満たす

  39. DFH:2要因ヒューリスティックス • アルゴリズム algorithm に対するもの。人間的思考のモデルとして注目されている • 完璧に正しくはないが,手早く近似的な解にたどりつける • 対称性を必ず満たすが,排中律を満たさない

  40. RS:強い対称性モデル • 「p→q」から必ず「q→p」を推論し,「p→q」から必ず「¬p→¬q」を推論する • 対称性と相互排他性の両方を必ず満たす

  41. LS:弱い対称性モデル • CPとRSの中間的なモデル • 時々ほどほどに対称性が効き,時々ほどほどに相互排他性が効く • 被験者実験(人間の感覚)と合致するように構築

  42. LSモデルの意味 (1) • 右側の列が縮小変換された形 • 係数[0,1]は定数ではダメ(被験者実験と合わない) • Sが一般形であり,この係数が0なのがP,1なのがS0とも言える

  43. LSモデルの意味 (2) • 確率の中に確率を織り込んだ形

  44. LSモデルの性質

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