「音読」のオフ会やります

お薦めの作品を持ち寄って、まったり熱く語り合うオフ会―――それがスゴ本オフ。

お薦めの作品は何でもOK。小説、ノンフィクション、マンガといった「本」に限らず、映画や動画、ゲーム、イベント、舞台など、なんでもあり。

「これは面白い」と熱量高く語れば語るほど、波及効果が素晴らしい。未読なら興味がワキワキしてくるし、既読なら「それイイよねー」と共感しまくり、あるいは「それがイイならコレなんてどう？」なんてさらなるお薦めが出てくる。

テーマ：音読

声を出して文章を読む「音読」がテーマ。

「ここは皆に聞いて欲しい」という描写や、「何度も声に出して読んできた」という箴言、あるいは「ここは皆で声を合わせて読み上げたい」というセリフなど、色々あるだろう。

優れた心理描写、気の利いた会話、決めゼリフ、刺さった寸鉄など、音読したい所をお薦めし合おう。

日時：10/14（土）13:00～17:00

受付　13:00～13:30
開始　13:30
終了　17:00

流れはこんな感じ。

　1. 受付を済ませたら、作品をテーブルに並べる
　2. ひとり5分くらいでお薦めプレゼンする
　3. 最後は、ブックシャッフルして解散

ブックシャッフルとは……誰かにあげてもいい作品を交換すること。ただし、誰に渡るかはジャンケンによる争奪戦となる。「お薦めとしてプレゼンはするけれど、誰かにあげるのはダメ」という作品は、2.の終わりで回収できるのでご心配なく。

場所：株式会社HENNGEの11階ラウンジ（渋谷駅徒歩10分）

参加費：1,000円（軽食、飲料込み）

参加方法：facebook スゴ本オフ「音読」 より申込み

参加される方は、事前アンケートをどうぞ（お薦め作品を記入してくださいませ）

わたし自身、このオフ会で教えてもらって出会えたスゴ本が沢山ある。まさに、「わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる」を実践する現場なんだ。

「これはイイぞ！」というあなたの熱い語り、待ってますぞ。

知覚できないが実在するもの『天然知能』

お掃除ロボット「ルンバ」は、段差のないフローリングを自在に動き回り、人の代わりにキレイにしてくれる。小さな紙切れから、大事にしていた指輪まで、吸い込めるものは全て吸い込もうとする。

では、ゴミとは何なのか？

ルンバの発明者であり、MITの人工知能研究所の所長でもあるロドニー・ブルックスは、これ以上ない明確な回答をする。

「ルンバが吸い込んだものがゴミだ」

これは、人工知能の本質を見事にいい当てているという。ルンバにとって、自分では吸い込めない、大き目の紙コップや空缶は、ゴミとして認識されない。故にゴミではない。

もちろんルンバが改良され、カメラによって紙コップや空缶を認識し、正しく分別できる時代が来るかもしれない。だが、そのルンバが認識できない、粗大ゴミやネズミの死骸は、やはりゴミではない。さらに改良を重ねても同様で、自分が扱えないものはゴミとして認識できない……そういう思考様式だ。

一方で、天然知能は別の見方をする。自分が吸い込めるもの（＝認知できるもの）が全てではないと考える。

自分の認知が及ばない外部があるのではないかという予感を抱こうとする。さらに、いったんは吸い込んだものも、ゴミであり、かつ、ゴミではないのかもしれないという猶予を抱く。いま吸い込んだのは大事なレシピをメモした紙きれかもしれないし、婚約指輪から転がり落ちた宝石かもしれない。

認識し得ないものも含め、常に「何かある」という余白を保ちながらゆるやかに繋がる―――天然知能という新しい概念を紹介したのが本書になる。現象学や量子論、決定論を援用しながら、奇妙かつユニークな説を展開する。

面白いのは、天然知能への理解が深まることで、自分が持っている人工知能の定義が書き変わるところ。いま私たちが人工知能と呼んでいるものは、天然知能を実装することによって、より人間に近い存在になる……そういう予感を抱かされる。

人工知能の限界

人工知能は、自分にとって意味のあるものだけを自らの世界に取り込み、自らの世界や身体を拡張し続けようとする。そこでも「外部」という世界が存在し、その世界とやり取りしているように見える。

だが、人工知能が「外部」と呼んでいるものは、自分にとって都合が良いものが集められた「世界」になる。自分が認識でき、自分の役に立ちそうなものだけが知覚されたものになる。自分にとって意味のないもの、邪魔なものはノイズとして処理され、目に入らない。

自分の世界に組み入れられるか否かが議論され、不要なものはそもそも存在しないことになる―――こうした見方は、物理学を始めとした自然科学的な態度に見える。世界とは、観測したり操作するものであり、観測や操作ができないものは、ガン無視するか、既知の現象に置き換えるか、新しい名前を付けて解決しようとする。

その結果、科学から逸脱した、どこまで想定してよいのか分からないような現象は、決して現れることはない。

この思考は、私が自然科学に抱いている考え方と近似している。ヒトが知覚できる範囲の数値として計測できるものや、最終的にヒトが理解可能な範囲内に留めて分析できるものだけが、「世界」となる。

例えば、2億年周期で発生する事象は、2億年前の観測データもないし、2億年後まで研究が引き継がれることも無いため、その事象がどれほど重大であっても認知され得ない。ヒトが開発した装置で観測できないほど巨大な、あるいは微細な事象は、それがどれほど重要であっても、無かったことにされる。

これらは単純な時空間のスケールでの例だが、全く異なる軸でしか観測できない存在だとしても同様だ。実は光には固有の強度があり、テラディア（teradia）の単位で表すことができるのだが、どれほど優れた計算機を用いても、ヒトが理解できるレベルの数式や理論で証明することができない（テラディアは私が作った架空の概念だ）。

どれほど科学が進歩しても、あくまでヒトに分かる範囲でしか世界を把握することができない。にもかかわらず、人工知能的な思考様式では、把握も認知もできない外側を「ないもの」として扱おうとする。人工知能の限界は、ここにある。

天然知能との接続

ヒトに理解できる数量に置き換え、計算することで意識や生命を理解する―――そのようなアプローチでは限界がある。その通りなのだが、そう言い切ってしまうと、現実の生命や意識はいつまでたっても逃げていってしまう。

だから、数量的な評価や計算主義に対抗する概念として、天然知能が定義されている。自然に根付いた知性を意味する「天然」というよりも、ピントのずれた感覚を揶揄する「てんねん」に近いニュアンスがある。

本書では、「太平洋を泳ぐイワシは実在するのか」「中国語を理解する中国語の部屋の作り方」といった思考実験を用いながら天然知能を紹介する。入口はお馴染みかもしれないけれど、間違いなく予想外のところまで連れて行ってくれる。

「太平洋をイワシの大群が泳いでいますか？」という質問に対し、人工知能であれば、蓄積されたイワシのデータを参照し、「太平洋」のデータから推定し、「イエス」と答えるに違いない。「イワシ」という記号をキーとして検索し、ヒットしたら検索を終了し、答えを生成する。

一方、天然知能にとってのイワシは、定義としてのイワシに限定されない。生きたイワシのイメージや、それ自体が一つの生物のように振舞う大群や、子どもの頃に見たフナの記憶や、激しい風に揺れる木の葉の映像が付いて回る。

押し寄せてくるイメージの総和がイワシの理解ではない。イメージは刻々と変化し、膨らみ続けることになるため、特定の「これがイワシ」という結果に留まらない。そのため、「何かあるぞ」という外部がつねに付きまとうことになる。

もちろんキリがない話だ。「質問-回答」が成立する範疇を、とっくに逸脱している。しかし、逸脱したイメージによって、イワシの実在を確信することができる。データにあるから「ある」という回答ではなく、自分とつながった存在として「はっきり分かる」⇒だから「いる」という回答なのだ。

「面白い」を生み出す天然知能

本書の範囲からはみ出るが、小説や映画を「面白い」と感じるのは天然知能の成せる技だと思う。

「面白い」を人工知能的に感じるのであれば、人類が面白いと感じる膨大なリストがあって、その検索上位にヒットしたら面白がるような仕組みになる。あるいは、「面白さ」を属性に分けておき、文脈に応じて最も近しい属性を数多く併せ持つものが、「面白い」ことになる。

一方、天然知能が感じる「面白い」は、自分の中にある匂いや触感、音や味も交えた体験を呼び覚まし、そのつながりの太さ・複雑さによって惹起される感情になる。想起されるイメージはとめどなく広がる一方で、「その」小説や「その」映画のそれぞれの具体的なストーリーにつながっており、新しいのに懐かしい感覚が押し寄せてくる。

進んでゆくストーリーと並走しながら、「まだ何かあるはずだ」という予感が絶えずつきまとい、プロットや登場人物から予想できない先を期待する。予想を上回る意外性を持ちつつ、かつ、その展開が自分の中の思いもよらない記憶や経験とつながるとき、人はそれを「面白い」と感じる。

天然知能は、認識の外から「やってくる」のを待ち受けるような存在になる。見ることも聞くこともできない、予想できないにも関わらず、その存在を感じ、現れたときに受け止めることができる。

たとえ紙コップや粗大ゴミを認識できなくても、太平洋を泳ぐイワシを見たことがなくても、認識の外側が「ある」ことが分かっている。吸い込んだ紙切れが、ゴミであり、かつゴミでないことの両方を受け入れることができる。押し寄せる過去のイメージから、イワシの存在を確信することができるのだ。

むりやり天国つくるなら、たいてい地獄ができあがる、完全無欠のユートピア『われら』

完全な社会秩序が実現された理想的な国家のことを、ユートピアと呼ぶ。

「ユートピア」は多義性がある。

まず、eutopia、つまり eu-（良い）場所という意味でなら、プラトンの『国家』やガリヴァーの 『フウイヌム国」、今なら『ハーモニー』の「生府」になる。富や格差は存在せず、「みんな」が平等で公平な社会であり、何よりも教育と健康が優先される。

一方、utopia、つまり u- （否定辞）になると、「どこにも無い場所」になる。本来はこちらが正しく、eutopia は誤用らしいが、二つを掛け合わせて、「どこにもない理想社会」と解釈する向きもある。

この解釈にはヒヤリとさせられる。なぜなら、造語したトマス・モアによると、utopia は格差がない代わりに人間の個性を否定した管理社会の色彩が強く、全体主義の文脈で語られるものだからだ。

「ユートピア」の極限＝ディストピア

では、この「どこにもない理想社会」を極端まで推し進めたなら、どんな社会ができあがるか。科学技術こそ至上であり、「みんな」が一致団結し、多様な答えは求められない世界―――それが、『われら』である。

全ての個人は「ナンバー」で識別され、名前というものは存在しない。

食事、睡眠、運動といった活動は厳密にスケジューリングされ、「タブレット」が定めるタイミングで同一秒にスプーンを口に運び、同一秒にウォーキングに出かけ、同一秒に眠りに就く。健康は義務であり、身体に害を与える嗜好品は制限されている。不健康な生活は、処罰の対象となる。

各部屋はガラス張りで互いに丸見えの状態となっており、相互に監視しあうことによって、悪を未然に防ぐことができる。プライバシーというものは言葉すらない。

ただし唯一の例外は、性行為になる。性愛局の検査に基づきセックス日程表が作成され、配布されたピンククーポンにより相手を指名することができる。コトに及ぶときのみ、窓にブラインドが下ろされる仕組みだ。

そこには「私」という個人は存在しない。代わりに、「私」の一つ一つの細胞が集まった有機体のような社会だ。肉体に違和感を覚えるのは、目にゴミが入ったときや、虫歯になったときなど、異物を感じるときであり、健康な状態であれば「自分」を感じることはない、という理屈である。

そして、「自分」という個人を感じ、声をあげようとする者は、ナンバーを剥奪され、皆が見守るなか、数十万ボルトの電気によって「無」にされる。

びっくりするほどディストピアである。オーウェル『一九八四年』やハクスリー『すばらしい新世界』よりもディストピアかもしれぬ。両極端は一致する。行き過ぎた理想社会はディストピアの形をとるが、どの「理想社会」も近似してくるのが面白い。むりやり作った天国は、だいたい地獄と近似する。

現実に「ユートピア」を見つける

『われら』が書かれたのは第二次世界大戦より前の、1920年代だとされている。ソ連が成立し、スターリンが社会主義国家を邁進させていた時代だ。粛清や強制労働が表立っていなかった頃である。

主人公は Д‐503 というナンバーが振られた男性だ（ Д はデー）。宇宙船の建造設計士であり、科学技術を至上とする思想に凝り固まっている。

本書は手記の形式を取っており、日々の思考の変化を追うことでストーリーが進む。「彼」という個体が社会にとっての「異物」になってゆく過程が面白い。

というのも、私自身が、 Д‐503 の世界から見ると「異物」だからだ。自分のことは自分で決め、個人の考えを尊重し、自由でいたいと思う。これを異端であり狂気の沙汰と考える彼がとまどい、うろたえ、何とか言語化しようとする（自分の身に起きていることを「病気」と見なそうとするのが滑稽だが、ある意味で正しいのかも）。

ただし、『われら』をディストピア小説の元祖だと単純に断ずることはできない。ユートピアの話を進めていくとディストピアの世界になるように、両者はつながっており、境界はグラデーションになっているのだから。

代わりに、物語と現実を比べて、違和感を抱く共通項を見つけたのなら、それは「異物」となりうる。物語と現実はゆるやかにつながっており、境界はグラデーションになっている。

現実社会に抱く違和感の感度は、ディストピアの物語に触れることで磨かれる。

例えば、「オルタナ・ファクト」（alternative facts）という言葉を耳にしたとき、『一九八四年』の「ダブル・シンク」を想起することで警告スイッチをONにできる。

『われら』に出てくる、「健康は義務である」や「選挙は象徴である」というセリフと重なる現実を見出すとき、同様にアラートが上がる。あるいは、各人が常に持ち歩き、眺め、行動を律せられている「タブレット」を見るたびに、現実と「ユートピア」は地続きであることが分かる。

ファンタジーの最高峰『氷と炎の歌』からテイラー・スウィフトの泣けるラブソング「Death By A Thousand Cuts」まで、4年ぶりにオフ会したら、みんなのお薦めが積み上がった

推しの作品を持ち寄って、まったり熱く語り合うオフ会、それがスゴ本オフ。

本に限らず、映画や音楽、ゲームや動画、なんでもあり。なぜ好きか、どう好きか、その作品が自分をどんな風に変えたのか、気のすむまで語り尽くす。

SF、愛、ホラー、お金、食など、その時その時のテーマがあって、そのテーマに沿ったお薦めならなんでもOKになる（テーマ一覧）。今回は4年ぶりの開催ということで、「久しぶりにお薦めしたい作品」、要するにノンテーマで集まった。

推しへの熱量にアテられて、思わずこっちも身を乗り出す。知らない作品を身近に感じ、思わず手に取って見たくなる。自分のアンテナがいかに狭いかを思い知る。読みたい本、観たい映画、聴きたい音楽、行きたい展覧会ばかりで、次のアクションへとつながってくる。

作品を知るというよりも、行動（範囲）を広げるオフ会なのだ。

渋谷にあるHENNGEさんのラウンジをお借りして、30人で4時間、たっぷり語り合ったので、その一部をここで紹介する。実況ツイートは[togetter]にまとめた。

徹夜しても絶対に終わらない作品

まず私から。

あまりの面白さに「寝食を忘れる」という言葉があるが、徹夜しても絶対に終わらない作品を2つ紹介した。

ひとつはジョージ・R・R・マーティン『氷と炎の歌』だ。ファンタジーの皮を被った冒険活劇であり青春＆恋愛小説であり、歴史・紀行文学であり、陰謀と戦争が詰まった傑作になる。いろいろ読んできたが、ファンタジーの最高傑作と断言していい。

気を付けるべきは、作者は物語を面白くするなら何でもする。エログロなんでもあり、平気で読み手の心を折りに来るので、情緒がもみくちゃにされる読書になる。「ゲーム・オブ・スローンズ」というドラマの原作でもある。詳しくは [ここ] に書いたが、熱く語らせてもらう。ちなみに邦訳されている12巻を放流（プレゼント）した。

もうひとつはSwitchのゲーム『ゼルダの伝説 ティアーズ・オブ・ザキング』なり。

これも化け物レベルの面白さで、いつまでやっても、どこまでやっても終わることが無い傑作なり。魔物が蔓延る王国で、行方不明のゼルダ姫を探さなければならないのに、しない。代わりに、カブトムシを探したりトンボを捕ったり、宝石を掘り出したり料理をしたり、地底や天空を探索したり、困っている人を助けたりするのに忙しい。ゼルダ姫を放置してひたすらハイラルで遊ぶ、そういうゲームなり。

音読で実践する独学大全

ヨシオカさんが紹介する、『独学大全』の実践もスゴい。

学ぶことで人生を変える、いわば「独学の百科事典」ともいうべきスゴ本で、中でも第12章の「読む」にブッ飛んだという。60歳を過ぎて、本の読み方なんて変わるはずがないと思いきや、思いっきり変わった。

この「読む」という章に、13通りの読み方が紹介してあり、「刻読」や「指読」など、聞いたこともないものもあった。面白い、スゲーと思いながら、自分でできそうな「音読」を実践してみた。

ちょうどコロナが広まり始めたころ、Clubhouse（クラブハウス）という音声型のSNSが流行っていた。それに乗っかって、クラブハウスで読書会を開いてひと月かけて独学大全を全ページ音読した。

学校で先生に指名されて音読したことはあるけれど、大人になって、自分の意思で音読するという経験は初めて。音読すると、黙読したときとは異なり、初めて読む感覚になる。文字を目で見て自分の声を聞いて頭の中で再構成してまた読む体験は新鮮で、音読して初めて、全然読めていないことに気づいた。

それ以降、重要なものは音読するようになった。大学のレポートで読む論文をはじめ、トルストイ『戦争と平和』やアリストテレスの『二コマコス倫理学』を声に出して読むことで、理解の深さが点や線ではなく、面積で広がった。

順徳天皇を憑依させる

藤原さんの『順徳院』もスゴい。

800年前の鎌倉時代、佐渡に流された順徳院を描いた自著を紹介する。歌を詠み、楽人を育て、恋を知る、誰も書かなかった24年間の物語になる。

自分自身が順徳院になりきって書くために、執筆時間は雑念のわかない午前中に限定した。集中していくと、「降りてくる」という感覚があり、筆が乗って滑るように書くことができた。さらに、隠岐に流された後鳥羽院が降りてきて、また書くことになった。

後鳥羽院が流されたとき、そのお世話をした村上家の末裔がまだ存在したため、本を送ったところお会いすることができた。話が盛り上がっていつまで経っても終わらず、また隠岐に行ってお話をすることになっている。

装丁は、スゴ本オフ常連のデザイナーである加藤京子さんの手によるもの。オフ会をきっかけに、本を書き上げて出版する熱量がスゴい。

マニアトラップを回避する

お次はウツミさんイチオシのゲーム『ストリートファイター6』。ウツミさん曰く、「朝から晩までどっぷりやっている」そうな。寝る前に目を閉じると情景がうかぶくらい。

格闘ゲームである「ストリートファイター」、シリーズの歴史は長く、30年以上になる。普通、バージョンを重ねていくと、様々な技や機能が追加され、複雑になっていく。そうすると初心者が入りにくくなる。ゲームシステムはシリーズをやり続けた熟練者にウケるものになってしまい、そのゲームのプレイヤーは必然的に先細る。

いわゆる「マニアトラップ」という問題だ。

ところが、『スト6』では、このトラップを回避するための工夫が随所に凝らされている。例えば、モードを分けたところ。複雑な動作で細かい操作ができる「クラシックモード」と、ボタン1つで状況に応じて適切な技が繰り出せる「モダンモード」がある。このおかげで、格闘ゲームを全くやったことがない初心者でも、それなりに遊べるようになっている。

eスポーツ大会を定期的に開催するなどプロモーションも充実しており、初動セールス200万本に達したという（ちなみに優勝者には1億円の賞金）。

「女の子という概念」の視覚化

ハルカさんが紹介した『江口寿史美人画集 彼女』が濃ゆい。

本当はお父さんが発表する予定だったのだが、ご都合により欠席、代わりにハルカさんがお父さんの原稿を元にプレゼンすることになった。

お父さんの原稿によると、こんな感じ。

……江口寿史の描く女性像にはもちろん、個別にモチーフがあるのだが、個別のパーソナリティを描いているにもかかわらず、「女の子」という種族の持っている、かわいらしさの概念そのものが視覚化されている。

「女の子」という概念の視覚化のため、どんな女の子のどんなストーリーでもそこに代入が可能となる。従って江口寿史の女性像は非常に「自分ごと化」のハードルが低くなっており、自分ごと化を促しているとさえ思える。

「自分ごと化」とは、その女の子の物語を自分自身の物語に寄り沿わせてゆくことであり、江口アートの特徴であるポップなファッションやガジェット、リアルな街の描写が、アナログARの役割を果たしている。その結果、江口アートが二次元から三次元へ越境してゆき、実際、展覧会の帰りの京王線では、周囲の女性たち皆が江口寿史の絵に見えてしまうという経験をした……

熱量ありすぎの原稿に、ハルカさん曰く「私にもよく分かりません」とのことｗｗｗ（好きだという気持ちは伝わったなり）。

総合力で勝つアイドルグループ

あんどうさんの推しアイドルグループ「CROWN POP」もアツい。

歌もダンスも上手くて、ビジュアルもいいのに、ももクロの妹分で一番売れていないという。総合力ではどこにもひけを取らないのに、どういうわけか売れない。なぜか？ ファン同士で交流して色々話して出た結論が、「尖ったところが無い」ところになる。

20年くらい前、インターネットに乗せたコンテンツがバッと広まった時期、こうした掴みどころのない「良さ」を共有できる世界がやってくると考えていた。そのはずなのに、現在はインスタントな強みを持ったものばかりが注目を集め、その生き残りが勝ち上がっていく世界になってしまった。

そういう分かりやすい尖った強みよりも、オールラウンドに良いものは良いと言い切りたい。

他にも、700ページ越えの上下2段組みのハードカバー『世界終末戦争』（マリオ・バルガス=リョサ）や、エロスと文学が混交する宇能鴻一郎傑作短編集『姫君を喰う話』、ミもフタもない橘玲『もっと言ってはいけない』、やすゆきさんイチオシのテイラー・スウィフトまで、気になるものが大量に見つかったなり。

スゴ本オフに参加するたびに、新しい世界が見つかる感覚に陥る（それだけ自分が井のなかにいたんだろうけれど）。

次回のスゴ本オフは「音読」をテーマにするぞ。この肝心の一行は、声に出して読みたい（読んで欲しい）作品や、このセリフの掛け合いは、配役を割り当てて聞くといった、音読して推したい作品を持ち寄ろう。

日程などはfacebookにUPするので、ふるってご参加あれ。

「お久しぶり」の回の推し作品

• ジョージ・R・R・マーティン『氷と炎の歌』
• Nintendo Switch『ゼルダの伝説 ティアーズ・オブ・ザキング』
• 読書猿『独学大全』
• 藤原真由美『順徳院』
• ハーラン・コーベン『WIN』
• CAPCOM『ストリートファイター6』
• 神山 理子『女子大生オナホを売る』
• J・K・ローリング『ハリー・ポッターと賢者の石』
• 江口寿史『江口寿史美人画集 彼女』
• ジェラルド・ダレル『虫とけものと家族たち』
• マリオ・バルガス=リョサ『世界終末戦争』
• 川口雅幸『幽霊屋敷のアイツ』
• 荒川弘『百姓貴族』
• 戸田真琴『そっちにいかないで』
• 津村記久子『水車小屋のネネ』
• 津村記久子『君は永遠にそいつらより若い』
• 盛口満『めんそーれ！化学――おばあと学んだ理科授業』
• 竹内早希子『巨大おけを絶やすな！ 日本の食文化を未来へつなぐ』
• 劉慈欣『円』　劉慈欣短篇集
• 宇能鴻一郎『姫君を喰う話　宇能鴻一郎傑作短編集』
• サトシ・カナザワ 『知能のパラドックス』
• 橘玲『もっと言ってはいけない』
• 前野ウルド 浩太郎 『バッタを倒しにアフリカへ』
• エイブラハム・フレクスナー『「役に立たない」科学が役に立つ』
• ショーン・タン『いぬ』
• アイドルグループ「CROWN POP」（クラウンポップ）
• （アニメ版）『北斗の拳』
• Taylor Swift “Death By A Thousand Cuts”

BRUTUSのホラーガイド444を使って最も怖い作品を探す

【自分にとって】一番怖い、最恐のホラー作品に出会える方法を紹介する。

まず、どんな話が怖い？

恨む怨霊？ マスクを被った殺人鬼？ 走れるゾンビ？ 見ると呪われるビデオ？ 暴走したAI？ 全員狂っている村？ 

次に、どんなメディアで怖がりたい？

ホラー映画？ ネット怪談？ 怖いマンガやアニメも沢山あるよね。心臓に悪いホラーゲームも浮かぶし、怖い話専門のYoutubeもある。

これだけホラーが満ち溢れている中で、自分に合ったメディアで、自分にとって怖いストーリーを探すのは一苦労だ。

そんなときにお薦めなのが、まず①既知の作品を取っ掛かりに人を探す。次に②その人のお薦めする未知の作品に手を出す。そうすることで、未見の最恐に出会うことができる。

BRUTUSのホラー特集を例に実践する。

2023/9/1号では、「めくるたびに怖くなるホラーガイド444」と銘打って、怖いものマニア14名が集めてきた究極のホラーガイドを紹介している。

しかも、集めた444作品の恐怖度を数値化している。あんまり怖くない作品は1.0ポイント。次が1.1ポイント……で、最も怖いものが5.0ポイントになる。そして、怖くない順に並べて紹介している（「めくるたびに怖くなる」というのはつまりそういう意味）。

怖さの波長の合う人を探す

怖いものマニア14名のラインナップは以下の通り。かっこ（）内は担当になる。リンク先はブログやらSNSやらYoutubeになる。

自分が知っている人や、自分が好きなメディアで当たりを付ける。わたしの場合、人間食べ食べカエルさんがtwitterでお薦めする映画をかなり信頼しているので、目安になる。

森直人（映画）
人間食べ食べカエル（映画、Youtube）
朝宮運河（小説）
門賀美央子（小説、書籍）
緑の五寸釘（漫画）
吉田悠軌（怪談）
深津さくら（怪談）
人生つみこ（ゲーム）
向江駿佑（ゲーム）
DIZ（ドラマ）
劔樹人（ドラマ）
藤津亮太（アニメ）
皆口大地（心霊ドキュメンタリー）
ジェットコ社会人（お化け屋敷）

知ってる人がいなくても大丈夫。自分が好きなジャンルを担当している人をガイドにして行けばいい。わたしの場合、読むホラーが好きなので、小説・漫画担当のお薦めを重点的に見た。

既知の作品から人を探す

怖くない順にならんでいるので、怖さ1～3ポイントぐらいじゃ怖くないだろうと多寡をくくる。

ところがである。

　　ミッドサマー（映画）　3.0
　　The Last Of Us（ゲーム）　3.0
　　隣の家の少女（小悦）　3.4
　　ファニーゲーム（映画）　3.8

ポイント低すぎ。『ミッドサマー』『ファニーゲーム』がこんなに低いなんて、早送りで観たの!? と疑いたくなる（あるいは、これらを怖さで凌駕する作品が大量にあるの？と期待したくなる）。自分が怖い思いをした作品が「あまり怖くない」認定されていることに違和感がある。何をもって「怖い」と感じるかは、人によりけりなので、担当のセンスと合わないのかもしれぬ。

逆パターンもある。

　　リング（小説）　4.1
　　ねじの回転（小説）　4.5
　　シャイニング（映画）　4.7
　　リング（映画）　5.0 （最高点）

5.0が最高点になる。確かに怖い作品だけど、そんなに怖い!? とツッコミを入れたくなる。怖さというよりも、有名な作品だったり、他の作品への影響が大きかったりすると、「怖い」判定している人がいる。

「どんなものを食べているかを言ってみたまえ。君がどんな人であるかを言い当ててみせよう」 というブリア＝サヴァランの名言を思い出す。これを改変すると、「どんな作品が怖いか言ってくれれば、君がどんな人か言い当ててみせよう」だね。メジャーどころを挙げれば文句は無かろうという性根が透けて見える。

そういう中で、自分が怖いと思う作品を「怖い」と評価し、そうでないものは「怖くない」とする人を探す。わたしと恐怖センスが合うのは、朝宮運河さん。小野不由美の『残穢』を5.0（恐怖MAX）なので、この人は信用できる（『屍鬼』も入れてほしかったけど、無かった……）

怖い波長が合う人のお薦めを探す

では、その朝宮さんがお薦めするのはどれ？ という見方で、再度リストを眺めなおす。すると、未読・未見がぞろぞろと出てくる。わたしが知らない怖い本は、朝宮さんが読んでいる。

そこで出会ったのがこの2冊なり。

『青蛙堂鬼談』岡本綺堂

『ぼぎわんが、来る』澤村伊智

朝宮さんによると、『青蛙』は、文章で人を怖がらせる技術を究めており、本当に怖い話は100年経っても古びないことを実感するとのこと。また、『来る』は、得体のしれない化け物と出くわすというプリミティブな恐怖が、圧倒的な筆力で描写されているらしい。これは期待していいかも。

444作品を足がかりに探索する

恐怖ポイントの高い作品は知っているものが多かったが、それでも未知なる作品に出会えると嬉しい。5.0（最恐）を獲得した中で、かなり気になるのはこの3つ。

ダーク・アンド・ウィケッド（今アマプラで観れる）

Madison（ゲームで最恐とのこと。P.T.じゃなくてこれ!?）

かわいそ笑（必ず「紙」で読めとのこと）

紙面の都合もあるかと思うが、いわゆるホラーとして有名なやつを集めてみましたという企画であり、知る人ぞ知る作品は少なかった。雑誌の役割とは、そういうものなのかもしれぬ。

もっと怖い作品があるのに、載ってないのが沢山ある。それに5.0を付けるなら、これはどうなる？というやつだ。

例えば、映画なら『REC』『女優霊』が無い。ゲームは『沙耶の唄』『かまいたちの夜』『Dead Space』が無い。小説は『真景累ケ淵』『ジェローム神父』『鬼畜』『獣儀式』が無い。漫画は『百物語』（杉浦日向子のやつ）『ブラッドハーレーの馬車』『真・現代猟奇伝』が無い。そしてホラーとして味わえるノンフィクションが丸ごと無かった（例えば『消された一家』『死体のある光景』『プレシャス』）。定番ばかりに5.0を付けた担当は、これらを読んで／観て／プレイすることをお薦めしたい。

ちなみに、怖い作品を怖くない順に紹介するやり方は、『わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる』の付録「禁断の劇薬小説」の通り。わたしからのお薦め3作品を怖くない順に並べるとこうなる。

『獣儀式』（友成純一）

『隣の家の少女』（ジャック・ケッチャム）

『消された一家』（豊田正義）

みんなの最恐ホラー作品を持ち寄ったオフ会もやったので、こちらもお薦めする。

この本が怖い！スゴ本オフ＠ホラー報告

その作品が怖ければ怖いほど、観終わったり読み終わったあと、「生き延びた！」というカタルシスの脳汁があふれ出る。そして、優れたホラーであればあるほど人生に爪痕を残し、読んだ／観た／出会ったことを後悔し、いつまでも後を引く。

良いホラーで、良い人生を。

「あ」は「い」より大きく、「ネー」と鳴く可愛い子だからネコ『言語の本質』

次の問題をやってみよう。発音しながらやれば、全問正解だろう。

【問題】

1. デンマーク語の「テット tæt」と「ラント langt」、「近い」のはどちら？
2. パプアニューギニアのグラス・コイアリ語の「ゴムゴ gomugo」と「イハ iha」、「汚い」のはどちら？
3. オセアニア・ソロモン諸島のサヴォサヴォ語における「ボボラガ boboraya」と「セレ sere」、どっちが黒でどっちが白？

答えはこの記事の末尾に記すが、いま感覚的に選んだのが正解だ。未知の言語であっても、音と意味のつながりを感じ取ることができる。

日本語でも同様だ。「あ」は「い」より大きい。

試しに、「あーあー」「いーいー」と声に出してほしい。「あ」の方が口を大きく開け、大きな音になる。「パン」は平手で叩く打撃音だし、「ピン」は指で弾く音だ。「パチャパチャ」の方が「ピチャピチャ」より飛び散る水は多いだろう。

イメージの大小は、口の開け方や音の大きさによって左右される。大きいものは、「あ」や「お」の音が入り、小さいものは「い」の音が入る。「大きい（ookii）／小さい（tiisai）」を音として聞くと、大きく／小さく感じられる。これは日本語に限らないらしい。

　英語：large（ラージ）とteeny（ティーニー）

　フランス語：grand（グラン）とpetit（プティ）

　ハンガリー語：nagy（ナーヂ）とkicsi（キツィ）

big と small といった例外もあるが、こうした傾向は広く見られる。言語は身体的であることがよく分かる。

言語はオノマトペから進化した

音の響きから意味が定まってくるものは、オノマトペが特徴的だという。

例えば、「のろのろ」「にょろにょろ」「ぬるぬる」「ねばねば」「ねちゃねちゃ」といったオノマトペに共通する語頭のnという音の響きは、遅い動き、滑らかさや粘り気のある意味が感じられる。同じくnから始まる「塗る」「練る」「舐める」などの動詞や形容動詞の「滑らか」、「ぬめり」「ねばり」といった名詞にも共通する感覚だ。

あるいは、「コロコロ」より「ゴロゴロ」の方が大きくて重いし、「トントン」より「ドンドン」が強い打撃音になる。「サラサラ」より「ザラザラ」の方が荒くて不快な手触りになる。gやzやdのような濁音の子音は程度が大きくなるという。

この傾向はポケモンの名前研究でも報告されているという。進化が進むにつれて名前に濁音を持ちやすくなる（ヒトカゲが進化するとリザードンと濁音が増える等）。言われてみれば確かにそうだし、リザードンの方が大きく感じる。

オノマトペではない一般語にも、音と意味のつながりが見えてくる。

「叩く」「吹く」「吸う」といった動詞は、「タッタッ」「フー」「スー」という擬音語を元に作られた語で、末尾の「く」は古語では動詞化するための接辞だったという説が紹介される。

「カラス」は、鳴き声を写した擬音語「カラ」に、鳥であることを示す接辞「ス」がついてできた名前だし、ヒヨコは「ヒヨヒヨ」と鳴く声に「コ」が付いたものになる（この「コ」は可愛いものにつける接辞になる）。猫は「ネーネー」と鳴く可愛い「コ」だから「ネコ」になる。猫よりも新しい「にゃんこ」も同じだね。

オノマトペの例を見ていくと、口唇や舌と連動した知覚や、耳や皮膚を通して響いてくる感覚に焦点が当たる。言語とは身体的なものだということが分かってくる。

音と意味のつながりからオノマトペが生じ、作り出されたオノマトペから概念を結びつけ、言語がチューニングされてきたという説は、非常に強い説得力がある。音と意味の乖離している抽象的な言葉は、メタファーを通じて意味が拡張され、体系化されていった結果だという。

これは、本書の後半で紹介される、子どもが言語を習得していくプロセスと軌を一にしている。子どもが最初に覚える「ブーブー」や「ワンワン」は車や犬といった意味以前に、口の形や音の響きといった感覚的な形で身体とつながっているのだ。

身体の無いChatGPTは「意味」が分かるのか？

言葉の概念的な意味と、それを発したり耳にする物理的な知覚はつながっている。これを、記号接地問題と呼ぶ。人は身体的経験を通して言語を学び、言語を通して世界を理解している。

では、身体や物理的知覚を持たないAIではどうなのか？

人間なら、知っている言葉が示す対象を経験している。「メロン」という言葉から、マスクメロンのイメージや果肉の舌触り、鼻へ抜ける風味を思い出すことができる。これは、物理的にメロンを食べたときの甘さや冷たさといった経験によるものだ。

だが、実物を見たことも食べたこともない果物の場合、どうなるか？

その画像を見せられれば想像ができるだろうし、「甘くて冷たくておいしい」という解説であれば、そういう果物なのだと思うだろう。では、イメージと解説だけで、その果物を「知っている」と言えるのだろうか。

AIにも同様のことが言える。その果物を、「甘い」「冷たくして食べる」「おいしい」という別の言葉に結び付けられたら、AIはその果物を「知った」ことになるのか。

この問題の提唱者である認知科学者スティーブン・ハルナットは、この状態を「記号から記号へのメリーゴーランド」と呼んでいる。

ある記号を別の記号で置き換えて表現するだけでは、いつまで経っても、言葉の対象についての理解は得られない。言葉の意味を本当に理解するためには、まるごとの対象についての身体的な経験を持たなければならないという。

出来の悪い辞書で「右」を引いたら「左の逆方向」と書いてあり、ならば「左」を調べたら「右の逆方向」と書いてるようなものだ。苦しい説明だが「箸を持つ手の側」「日の出を見た時の南の方向」など、身体に則して定義しようとしていることは分かる。

身体経験なしで意味を知る

人間であれば、向きや方角を意識する膨大な経験を持っている。だが、身体を持たず、物理的な経験が無い AI は、言葉の意味を真に理解しているとは言えない、という考え方だ。

本当だろうか？

試みに、GPT-4 に、「左という言葉を使わずに右を説明するためにどうすればよいか？」と尋ねたところ、「文章が左から右に進んでいく文化であれば、『右』は読み書きの進行方向と同じになります」という完璧な答えを返してくれた。

文化や共通の経験に基づいて説明するという前提であれば、他にも以下の方法があるという。

　・時計の針が12時から動く方向

　・一般的なコンピュータマウスのクリック

　・人間の心臓の位置

マウスと心臓の例は「左」だろうが、左が（右以外の言葉で）定義できるなら、その反対側として右を説明することができる。

彼女の返答を見る限り、記号接地問題はクリアしているように見える。身体を持たず、物理的な経験がなくとも、膨大な知識により「右」というものがどういうものか言い表すことができるからだ。たとえ統計的な返答だとしても、意味を把握した上で回答できている限り、「意味を知っている」と言えるだろう。

認知科学者は、「いやいや、身体がないなら、本当の意味で言葉を知っているとは言えない」と引き下がらないかもしれない。ではその「本当の意味」とは何かという問題（クオリア問題）が残ることになるだろう（あるいは、「本当のスコットランド人はそんなことしない問題」でもいい）。

ちなみに、冒頭の3つの問題を GPT-4 に解かせてみたら、全問正解だった。

【解答】

　近いのは「テット tæt」

　汚いのは「ゴムゴ gomugo」

　黒は「ボボラガ boboraya」、白は「セレ sere」

口唇も舌も喉もなく、発音をしたことすらないのに、なぜわかったのか？ という私の質問に、彼女はこう答えた。

私自体が発音する能力を持っているわけではありませんが、私のトレーニングデータには数多くの言語に関する情報や音響学、音声学、言語学に関する知識が含まれています。

私は、言語の音響的な特性や文化・歴史的背景、人間の生物学的特性を元に、特定の音が持つ可能性のある意味や感覚を予測することができます。

ただし、これはあくまで統計的な推測であり、常に正しいわけではありません。

ITスキルを「本」で高める『技術書の読書術』

ネットがあるでしょ？

わたしもそう思っていた。

ITスキルに限らず、新しい技術や分野を学ぶとき、最初にすることは検索だ。ネットで紹介されている記事やノウハウを読むことで、どんなものか把握できる。無料で最新の情報が手軽に手に入る。お金をかけずに学習できるメリットは大きい。

一方で、ネットで検索するためには適切なキーワードを入れる必要がある。

知りたいことがピンポイントで言語化できるなら、かなり便利だろう。だが、そもそもどんな用語を入れたらよいのか、その言葉すら分からない段階では、ネットを使いこなすのは難しい。自分に何が足りないのかは、自分には見えにくい。知らない知識は検索すらできない。

いわゆる探求のパラドクスだ。知らないことが何であるのか分からないのなら、「それ」を学ぶことすらできない。行き当たりばったりに学んで、「それ」に行き当たったとしても、「それ」が何であるか分からないのだから、行き当たったことに気づかない。ネットの海に「それ」の正確な情報が無いとしても、無いということすら分からない。

なぜ「本」なのか

そんなとき、「本」が役に立つ。紙媒体であれKindleであれ、本というパッケージに体系的にまとまっているのだから。ある分野について、知っておくべき用語や技術が整理されており、適切な一冊を読むだけで、ある程度押さえることができる。その本を取っ掛かりにして、検索のためのキーワードを手に入れることができる。

では、その「適切な一冊」をどうやって選べばよいのか？ その一冊をどう読めば効率的に身につけられるか？ さらにはどうすればそのスキルを自分の武器として扱えるのか？

こうした疑問に答えたのが、『「技術書」の読書術』である。

本書は、コンピュータ書やIT技術書と呼ばれている分野に絞り、探し方と読み方、血肉化のノウハウを惜しみなく開陳する。いわゆる読書術を紹介する本は多々あるが、技術書に特化している点がユニークだ。プログラミングや開発技法の習得や、IT資格試験の対策にお悩みの方に効いてくる指南本である。

どう探すか？ ⇒ 2台目の掃除機

どう探せばよいのか？ これから学ぼうとしている不案内な分野だから、「適切な一冊」にたどり着くのも一苦労だろう。

そんな初学者にとって「2台目の掃除機」という考え方が役に立つという。

家電量販店に行って「掃除機が欲しい」と言ったところで、自分が欲しいものが出てくるとは限らない。店員さんが売りたい掃除機になるかもしれないし、売れ筋のやつになるかもしれない。だが、「2台目の掃除機が欲しい」というと、対応が変わってくる。

1台目の掃除機で不満な部分があり、それを解消したいのか、あるいは、1台目では扱いにくい箇所を補うのか等、ニーズがはっきりしてくるだろう。

この考え方で探せという。今まで読んできた本では解決できなかった点を、2冊目の本を探す目的にする。単純に「Pythonの本が欲しい」よりも、「やりたいことから逆引きできる」「既存の業務（Excelやメール）を自動化するための」「画像処理を特に詳しく」といった目的が出てくる。

次の1冊を読む目的をはっきりさせることで、より「適切な一冊」に近づくことができる。

それを読むのは「いま」なのか？

「手を動かしながら読め」「再読せよ」といった鉄則が並んでいるが、特に良いなと思ったのは、サンクコストの考え方だ。

一般書と比べると、技術書は高価だ。翻訳書が多く、4千円、5千円はザラだ。そのため、自分の身の丈に合っていなかったとしても、なんとか読み通そうとしがちだ。せっかく高いお金を出して買ったのだから、勿体ないという考え方だ。

本書は、そうした考え方に対し、「それを読むのは『いま』なのか？」と疑問を突きつける。合わない本に時間をかけることの方が、より勿体ないという。

いわゆる「サンクコスト」（sunk cost、埋没費用）のことだ。〇万円も費やして育成してきたソシャゲが止められないとか、これまでの投資額が勿体なくて損切りできないとか、様々なパターンがあるけれど、読書の場合も同じことが言える。

本書は、その本を最後まで読むのにかかる時間も含めて考えよと説く。無理して読んでも身につかないことが見えているなら、そこにかける時間を別の方に費やしたほうがお得でないか、と考える。

著者は、合わないと思った時点で「いま」読まなくてもよいと判断し、残りは読み流してしまうという。技術書に限らず、これは私も実践している（懐を痛めた本だと難しいが、勿体ないのはお金よりも時間だからと割り切る）。

論文の相関をビジュアライズ「Connected Papers」

本書に教えてもらった一番うれしい情報は、Connected Papers の存在。

Google Scholar で論文を検索しても、その論文と関連する論文が見えにくい。もちろん並んだ順番にクリックして概要を読んでいけば関連は掴めるが、どこまでリンクを辿っていけばよいかキリがないし、関連の太さも類推するしかない。

これを一目でわかるように解決したのが、Connected Papers になる。

論文名を入れると、その論文を引用した論文、さらにそこから引用した論文の関連性を、ネットワークグラフで視覚化してくれる。関連性の高さが円の大きさと距離で表現されており、どれくらいの近さ（遠さ）なのかが見えてくる。

さらに、引用／被引用の連鎖のみならず、共通の引用物や参照物があるかも反映してくれる。先行研究を集めるとき、どの順番で手を付ければよいか分かるので重宝するだろう。そして、自分の研究がこの図のどこに位置することになるのかの指針にもなってくれるだろう。

“Metaphors We Live by”の検索結果

他にも、「自分に近い技術者の書評から本を探せ」「単一の技術のナンバーワンは難しいが、複数の技術のANDのナンバーワンは目指しやすい」など、学び続ける技術者にとって力になりそうなノウハウが紹介されている。

ただ漫然と読むのではなく、自分の技術を高める読み方、血肉化の仕方を探している人にはうってつけの一冊。

人は簡単だがAIには解けない問題『教養としてのAI講義』

次の問題をAIは正答できるだろうか？

"The city council refused the demonstrators a permit because they feared violence."
（市議会はデモ隊に許可を与えなかった。なぜなら、彼らは暴動を恐れたからだ）

Who feared violence?
（暴動を恐れたのは誰ですか?）

　1. The city council （市議会）
　2. The demonstrators （デモ隊）

留意してほしいのは、「AIが正答できるか」という点だ。なぜなら、人にとっては簡単だから。もちろん、あなたが 1 を選ぶことは分かっている。デモ隊が暴動を怖れるなんて普通ないからね。

他にもこんな問題がある。人なら閃くが、AIには無理とされる問題だ。

ロウソク、マッチ、画鋲があります。これらを用いて、壁にロウソクを取り付けて明るくしなさい

細いロウソクなら、画鋲で貫いて壁に刺すことができるかもしれないが、炎が壁に当たるので危険だ。では、ロウソクを横向きにして壁に画鋲で止めるのはどうか。画鋲を斜めに刺す必要があり、不安定で落ちそうだ。

様々なアイデアが浮かぶが、閃く人なら、マッチ箱を使うだろう（「マッチ」という言葉から、マッチ「棒」とマッチ「箱」が導き出せる）。画鋲でマッチ箱を壁に取り付け、その上にロウソクを置くのだ（なんなら、箱の内側から画鋲を上向きに貫いて、飛び出た針にロウソクを刺せば安定するだろう）。

しかし、本書によると、人工知能はこうした常識が苦手らしい。

they が何を指しているのかは、単純に文法だけで判別をつけるのは難しく、市議会やデモ隊の「意味」を知らないと、正答に辿り着けない。また、「マッチは普通マッチ箱の中に入っている」ことを知らないし、たとえ教えていたとしても、「箱＝マッチを格納し、擦って火をつけるもの」という知識から外れて考えることはできない。

1950年、人とAIを区別するためにチューリングテストが発案された。だが、オウム返しするだけで意味を知らなくても人っぽく返答できてしまう課題があった。2011年、この課題をクリアするため、一般常識を知らないと解けないテストとして、「ウィノグラードスキーマ」が開発された。上述の1つめがそれだ。また、2つめのテストは、AIが苦手とする「フレーム問題」を扱うものとして有名な問題だ。

AIの強さと脆さ

『教養としてのAI』は、この「意味の壁」こそがAIにとっての最後の、そして最大の障壁だという。

本書は、AIの歴史を振り返りつつ、その仕組みや未解決問題、潜在的なリスクを解説する。畳み込みニューラルネットワークや自然言語処理、深層学習といった技術の原理を噛み砕いてくれる。数式を使わず、概念図だけで説明してくれるため、取っつきやすい。

特に、こうした技術を応用した知能ゲームの説明がスリリングだ。囲碁やチェスのトップクラスと対戦するAlphaGo（アルファ碁）やディープ・ブルーがどのように作られ、どうやって人を打ち負かしたかの解説は、結果を既に知っているとはいえ、胸アツになるだろう。

一方で、AIの脆さも裏付けてくれる。よくAIは「学習」するというが、何をどのように学習しているか、学習したものを「理解」しているのかについては、人と同じように考えることは危険だという。

例えば、AIに動物という概念を教えるべく、動物が写っている画像を与えて「学習」させるエピソードが紹介されている。様々な動物の画像を大量に与えられたのだが、正答率にかなりのバラつきがあった。調べてみたところ、「背景がピンボケしている＝動物が写っている」と判断していたことが分かったという。

あるいは、学習させるデータに誤りがあったり、バイアスが混じっている場合、適切でない判断をすることがある。Googleの画像AIが黒人を「ゴリラ」と分類した事件や、アジア系の顔つきを「目を細めてまばたきしている」と判定した事例が挙げられている。

私たちが学習するようには、「学習」してくれないことがあるのだ。

どう扱うとAIは危険になるのか

AIに世界を教えようとしても、その世界が歪んでいる場合、歪んだ通りに「学習」する。プログラマの格言「プログラムは、思った通りには動かずに、書いた通りに動く」は21世紀も現役だ。

プログラムならどんなに複雑化したスパゲッティになっていても、人が読み下すことができるが、深層学習の層が多重になればなるほど、AIの透明性は失われてゆく。学習が深くなればなるほど、AIが何を「学んだ」のかを説明することが困難になるというのだ。

そのため、AIが賢いように見えたとしても、システムを擬人化し、そこに高い自律性を与えてしまうことは危険だと警鐘を鳴らす。

その理由として、AIには「概念」や「メタファー」に相当するものが紐づいていないという。認知言語学の大家ジョージ・レイコフを紹介しつつ、私たちが世界を把握する仕組みは、身体的な知識に基づいたメタファーに支えられているという。

例えば、「時間」といった抽象概念は、「使う」「節約する」「無駄にする」「足りない」といったメタファーによって日常的に表現される。その結果、私たちの「時間」に対する概念として、「価値がある（時は金）」「一度きりの戻せない（覆水盆）」という要素が、知らず知らずのうちに身についている。というよりも、むしろそうした概念なしに「時間」を考えることすらできない。

そして、こうした概念メタファーを辿っていくと、私たちの身体―――物質的な重さがあり、見て、聞いて、歩くことができ、暑がったり寒がったりお腹を空かしたりするこの身体―――に繋がっている。言い換えるなら、世界を認知する仕組みの基礎として、私という身体があり、それを拡張したものが概念メタファーになる。AIにはこれが無いというのだ。

AIは狭い領域では成果を出すことができ、「知的に」振舞うことができるかもしれない。だがそれは、物質的な時空間を伴う世界で、常識的な推論を行うに程遠いとする。その結果、人間なら絶対にやらないような常識外れのことをする可能性があるというのだ。

「AIには解けない問題」をChatGPT-4に聞いてみた

本書の立場からすると、AIが「知的」に見えるのは幻想であり、過大な期待は禁物だという。深層学習や画像認識もそれなりの結果を出しているものの、バブルの徒花になる可能性はあるという。AIが一般常識を理解して、「意味の壁」を乗り越えるのはとてつもなく困難だという。

本当だろうか？

本書が世に出たのは2019年、日本語版が出たのは2021年だ。ChatGPTも Stable diffusion も膾炙していない頃の話だ。

せっかくなので、GPT-4に解いてもらった。以下が回答。

Q1 : 市議会とデモ隊

1. The city council （市議会）

即答だった。ただこれだと意味を理解した上で回答しているかどうか分からないので、これを選んだ理由を聞いてみたところ、こんな返答が得られた。

テキストからは、市議会がなぜ暴力を恐れたのか具体的な理由は明らかにされていません。しかし、一般的に、市議会はデモによる人々への潜在的な危害、財産への損害、または公の秩序の混乱について懸念するため、暴力を恐れることがあります。これらの恐怖は、過去のデモが暴力的になった例、計画された暴力の報告、または争点となる問題に基づいている可能性があります。これは仮定に基づいた説明であり、提供されたテキストから直接導き出されたものではありません。

Q2 : ロウソクとマッチと画鋲

これもあっさり正答。しかもご丁寧に、火災や換気の心配までしてくれている。

画鋲を使って壁に燭台を取り付ける方法について、以下の手順を示します。ただし、この方法は一時的なものであり、ロウソクが溶けると、壁や床を汚す可能性がありますので、注意が必要です。また、火災のリスクもあるため、火を使う際には常に安全を最優先にすることが重要です。

1. まず、画鋲をマッチ箱に挿し、マッチ箱を壁に固定します。画鋲がしっかりと壁に刺さり、マッチ箱が落ちないことを確認します。マッチ箱はこの場合、燭台の代わりになります。

2. 次に、ロウソクの底を少し溶かして、ロウソクをマッチ箱の上に固定します。マッチでロウソクの底部を短時間照らし、溶かすことができます。その後、ロウソクをマッチ箱の上に置き、ロウソクが固まるまで待ちます。

3. ロウソクが固まったら、再度マッチでロウソクに火をつけます。

ただし、このセットアップは非常に不安定で、ロウソクが完全に燃え尽きる前に監視を絶対に止めてはならないことを強調します。また、この方法は換気が良く、火災報知器がある場所でのみ行ってください。安全にロウソクを使うための適切な燭台を購入することを強くお勧めします。

本書で断言されていた「意味の壁」を乗り越えているように見える。続けて会話していくと、「市議会とは秩序の混乱を怖れるもの」「デモは暴動になる可能性がある」といった意味も把握していたし、「マッチ箱を燭台代わりに利用できる」アイデアも持っていた。これらは、教わってできるものではないだろう。

大量のデータを元に、それらしい文章を作り出しているというよりも、概念と概念に付随するメタファーも含めて、「理解」した上で回答しているように見える。ジョン・サールの思考実験「中国語の部屋」で喩えるなら、「十分に整備されたマニュアルがある中国語の部屋は、中国人と見分けがつかない」だね。

本書では、他にもボンガード問題を紹介している。2つのグルーピングされた図形から、どのようなルールでグルーピンしているかを類推するという問題だ。

引用元：Solving Bongard Problems With Deep Learning,2018

https://k10v.github.io/2018/02/25/Solving-Bongard-problems-with-deep-learning/#perfundo-untarget

左の6つのブロックの中は三角形で、右のは四角形というルールであることが分かる。このパターンを認識するというのは人には簡単でもAIには困難だという。『教養としてのAI』の著者の師匠であるダラス・ホフスタッターはこう述べる。

もし「純粋な」知能があるとすれば、ボンガルド問題を解く技能にこそその核心にきわめて近いところにある、と私は信ずる。したがって、パタンあるいはメッセージに「固有の意味」を発見する研究をしたければ、これはそれを始めるに相応しい場所である。
『ゲーデル、エッシャー、バッハ』ダグラス・ホフスタッター、白揚社　p.652

パターンを認識し、固有の意味を発見すること―――茂みのイメージから猛獣が潜んでいるのか果実が実っているのかを判別したり、星辰の運動パターンから洪水の季節を導き出したり―――は、生き延びるために不可欠なものだ。

人が「知識」と呼んでいるあらゆるものは、その抽象度を上げるなら結局のところ、「世界に固有の意味を見出す」ことだ。そして、その取捨判別ができることが「知性」となる。

テキスト文で会話をする限り、GPT-4は、2021年までの知識があり、知性を持っているように振舞っている。画像認識については、2023年7月に公開が始まった「コードインタプリタ機能」が利用できるようになった。

この問題もあっさり解いてしまうかもしれない。

ITエンジニアこそ持ってほしい「自分を信頼する技術」

自信満々のITエンジニアって、あんまり見かけない。

凄い技術を持っているだけでなく、日々切磋琢磨して高水準を保ち続けているにも関わらず、「ちょっとできます」という。優秀なエンジニアであればあるほど、謙虚に振舞う人が多く、自分に足りないものを常に意識し、努力している。

ただ、自分の不足分を意識するあまり、自信を失っている人がいることも事実だ。

どんどん新しい技術が生み出されるだけでなく、それまでの体系を一変させるようなアーキテクチャが導入され、自分が積み上げてきたものの隣に別の山脈があることに気づかされることもある。吸収するスピードが追いつかず、自信喪失している人もいる。

この自信喪失の罠は、エンジニアとして優秀で、技術習得に貪欲な人ほど陥りがちだと思う。そうでない人は、営業や、マネジメントに重心を移して、「ITエンジニア」ではない存在になる傾向がある。

そんな人の力になる言葉を紹介し、自分を信じる技術が身に着く書籍を解説する。

 1. お前が信じる、お前を信じろ『自己信頼』
 2. 落ち込む自分に寄り添ってくれる『絶望名言』
 3. 弱った心がラクになる『後ろ向き名言』
 4. 悩みを手放す技術『考えない練習』
 5. 自分を支える言葉を見つける『自省録』

詳細はレバテックLABの以下からどうぞ。

技術習得に貪欲な人ほど陥る「自信喪失の罠」。ITエンジニアに持ってほしい自分を信頼する技術

苦しくて辛いとき寄り添ってくれる一冊『絶望名言』

普通、名言集といったら人を励ますものだ。

明けない夜は無いとか、出口のないトンネルは無いとか、あきらめずに頑張ればいつか夢はかなうとか。ポジティブにさせ、前を向かせてくれる言葉が並んでいる。エナドリのように気分をブーストさせるのに向いているが、ちょっと眩しすぎる。

本当に辛く苦しく落ち込んでいるときに、「ポジティブでいれば幸せしかない」なんて言われても、「せやな」としか返せない。後ろ向きのときに前向きの言葉は似合わない。失恋ソングなんてまさにそれで、悲しいときには悲しい曲を聴きたくなるものだ。

それと同様に、辛いとき、苦しいとき、自信を失って途方に暮れているときは、絶望的な言葉の方が心に沁みる。自分だけではなかったと慰められ、この気分に寄り添ってくれているように感じられる。

カフカ、ドストエフスキー、太宰治、芥川龍之介など、文豪たちが吐き出す絶望名言を紹介したのがこれである。

紹介する人は頭木弘樹さんと川野一宇さん。元はNHK「ラジオ深夜便」の人気番組だったものを書籍化したのだが、ただ名言を集めて並べるだけでなく、その言葉にまつわるエピソードや、独特の解釈も交えているのが面白い。

明けない夜もある（シェイクスピア）

例えば「明けない夜もある」だ。

落ち込んでいる人を慰める常套句として「明けない夜はない」という言葉がある。シェイクスピア『マクベス』の一節を訳したのだが、原文はこれだ。

The night is long that never finds the day.

逐語訳だと「夜明けが来ない夜は長い」になる。たとえ長くても夜明けは来るのだから、転じて「明けない夜はない」と訳するのが一般的だ。

だが、このセリフが語られたシーンから、別の解釈ができるという。

このセリフは、妻子を皆殺しにされた男に向けられた言葉だ。だが男は、それを聞かされたばかりで、ショックのあまり心臓が張り裂けそうなくらい動揺している状態だ。

妻子を殺したのはマクベスだ。マクベスが憎い、仇を討ちたい、でも悲しみで粉々になりそうだ―――そんな男に、「明けない夜はない」と励ますのに、違和感を覚えるという。

悲しいことを知って、たったいま嘆き始めた男に対し、「そのうち夜も明けるさ」なんて言葉は、早すぎやしないかと言うのだ。

そして、「朝が来ないと、夜は永遠に続くからな」という訳を紹介する。つまり、マクベスを倒さない限り、夜は永遠に続くぞと、けしかけているのだ。

時が経てば悲しみが消えると言われる。多くの場合そうかもしれないが、時が解決してくれないときもある。時間の経過だけでは、人は癒されるとは限らない。これを心に留めると、「明けない夜もある」と解釈することもできる。

重要なのは、「明けない夜はない」と「明けない夜もある」の両方の解釈を知っておくことだという。確かにそうだ。嘆きの底にいるときは「明けない夜もある」という言葉の方が、よりしっくりするだろう。

臆病な自尊心＋尊大な羞恥心＝セルフハンディキャップ

みんな大好き山月記からも紹介されている。

己は詩によって名を成そうと思いながら、
進んで師に就いたり、求めて詩友と交って
切磋琢磨に努めたりすることをしなかった。
かといって、
己は俗物の間に伍することも潔しとしなかった。
共に我が臆病な自尊心と、尊大な羞恥心との所為である。
己の珠に非ざることを惧れるが故に、
敢て刻苦して磨こうともせず、
己の珠なるべきを半ば信ずるが故に、
碌々として瓦に伍することもできなかった

何者かになりたかったのに、全力では努力しなかった。

なぜなら、自分に才能がないかもしれないから。もし才能が無かった場合、自尊心が傷ついてしまう。それが恐ろしくて、全力では努力しなかった。

一方で、才能があるかもしれないという思いもあったから、諦めることもできなかった。

この「臆病な自尊心」と「尊大な羞恥心」は、わたしにもあった。何者かになりたいと思ったものの、その「何者」が何たるやを知らず、磨くことも探すことも中途のまま日常に埋もれ人生に疲れ、ふとした拍子に輝く人を見かけて「これだったのかもしれない」と呟く。

中島敦『山月記』を読むと、わたしの場合はもっと中途半端で、虎にも人にもなりきれないままだということを思い知らされる。

「臆病な自尊心」と「尊大な羞恥心」を胸に秘めている人はいると思う。この心理には「セルフ・ハンディキャップ」という名前が付いているという。傷つかずに済むように、自分で自分にハンデを付けることだ。

よくあるのが、大事な試験の直前に、大掃除をしたくなる心理だ。本腰を入れて勉強しなければならないのに、なぜか他のことをしたくなる。あるある、期末試験の前夜にシドニィ・シェルダンを徹夜で読んだり、明日が面接なのに大酒飲んだりしたものだ。

そして、試験や面接の結果が悪かったとしても、それは本や酒のせいなのだから、わたしの自尊心は守られる。

中島敦はカフカの影響を受けていたのではないか、という指摘が面白い。実はカフカはこのような言葉を残しており、山月記にも通じるところがあるからだ。

幸福になるための、完璧な方法がひとつだけある。
それは、
自己のなかにある確固たるものを信じ、
しかもそれを磨くための努力をしないことである。

カフカが世界的に有名になる前から、中島敦は高く評価しており、一部、翻訳もしていたという。みんな大好き山月記が、カフカの苦悩から出てきたと考えると、たいへん興味深い。

辛いときには辛いことを吐き出した言葉がしっくりくる。本書を手にするなら、紙版をお薦めする。本棚に物理的にモノとして存在し、「あそこにあの本がある」というだけで、結構な慰めになるだろうから（わたしがそうだ）。

そういう、お守りのようになってくれる一冊。