物理的記号システム（ぶつりてききごうシステム、）（形式体系とも呼ばれる）は、物理的なパターン（記号）を取り込み、それらを構造（表現）に組み合わせ、（プロセスを用いて）操作することで新たな表現を生み出すシステムである。
物理的記号システム仮説（PSSH）は、アレン・ニューウェルとハーバート・サイモンによって提唱された人工知能の哲学における立場である。彼らはこう述べた。この主張は、人間の思考がある種の記号操作であること（記号システムは知性にとって必要であるため）と、機械が知的になりうること（記号システムは知性にとって十分であるため）の両方を含意している。
この考えの哲学的な源流は、トマス・ホッブズ（推論は「計算に他ならない」と主張した）、ゴットフリート・ヴィルヘルム・ライプニッツ（人間の全観念の論理的計算法を構築しようとした）、デイヴィッド・ヒューム（知覚は「原子的印象」に還元できると考えた）、さらにはイマヌエル・カント（すべての経験は形式的規則によって制御されると分析した）にまで遡る, 。 この考えの最新版は心の計算理論と呼ばれ、哲学者のヒラリー・パトナムとジェリー・フォーダーに関連している。
例 物理記号システムの例としては以下が挙げられる。
形式論理学: 記号は「かつ」「または」「ではない」「すべてのxについて」などの語である。表現は形式論理の命題であり、真または偽をとりうる。プロセスは論理的演繹の規則である。 代数学: 記号は「+」「×」「x」「y」「1」「2」「3」などである。表現は方程式である。プロセスは、数式を操作してその真理を保つことを可能にする代数の規則である。 チェス: 記号は駒であり、プロセスは合法的なチェスの指し手であり、表現はすべての駒の盤上の位置である。 プログラムを実行しているコンピュータ: 記号と表現はデータ構造であり、プロセスはデータ構造を変化させるプログラムである。
物理記号システム仮説は、次の両方もまた物理記号システムの例であると主張する。
知的な人間の思考: 記号は脳内にエンコードされている。表現は思考である。プロセスは思考という精神的操作である。 英語（自然言語）: 記号は語である。表現は文である。プロセスは話す・書く・読むという精神的操作である。
仮説の根拠 アレン・ニューウェルとハーバート・サイモンが「記号操作」が人間と機械の知性の本質であると示唆した根拠は二つある。すなわち、人間に対する心理学的実験と、人工知能プログラムの開発である。
心理学的実験とコンピュータモデル ニューウェルとサイモンは心理学的実験を行い、論理・計画・あらゆる「パズル解き」における困難な問題に対して、人々が慎重に一歩一歩進み、複数の可能な進路を検討し、最も有望なものを選択し、行き詰まったらバックトラックすることを示した。各候補解は語・数値・図などの記号を用いて視覚化された。これが「記号操作」であり、人々はパズルを解くマッチングパターンを探して形式体系を反復的に探索していた。 ニューウェルとサイモンは、人々のステップバイステップの問題解決能力をコンピュータプログラムでシミュレートすることができた。彼らは人々と同じアルゴリズムを使ったプログラムを作成し、同じ問題を解くことができた。
実験心理学とコンピュータモデルの両方を使用したこの種の研究は、ヒューバート・ドレイファスによって「」と呼ばれた。 彼らの研究は深く影響を与えた。1960年代の認知革命に貢献し、認知科学と心理学における認知主義 (心理学)の諸分野の創設にも貢献した。
この研究分野は、人間の問題解決が主として高水準の記号の操作から成ることを示唆した。
1950年代・60年代の人工知能プログラム AI研究の初期の数十年間には、高水準の記号処理を使用するプログラムが数多く存在した。これらのプログラムは非常に成功を収め、当時多くの人が機械には不可能だと思っていたスキルを実証した。たとえば、代数文章問題の解法（）、論理定理の証明（ロジック・セオリスト）、競技レベルのチェッカーの習得（アーサー・サミュエルのチェッカー）、自然言語でのコミュニケーション（ELIZA、SHRDLU）などがある。
これらのプログラムの成功は、記号処理システムがあらゆる知的行動をシミュレートできることを示唆した。
注意点 物理記号システム仮説は、三つの区別を認識しない限り、些細なもの・非一貫的なもの・無関係なものになってしまう。すなわち、「デジタル化された信号」と「記号」の区別、「狭い」AIと汎用知能の区別、そして意識と知的行動の区別である。
意味論的記号 vs. 動的信号 物理記号システム仮説が興味深いのは、「記号」を認識可能なや指示対象を持ち、他の記号と合成して複雑な記号（例: <dog> と <tail>）を作れるものに限定する場合に限られる。デジタルコンピュータのメモリ内の単純な0と1や、ロボットの知覚装置を通過する0と1のストリームには適用されない。また、人工ニューラルネットワークやサポートベクターマシンで使用されるような未同定数値の行列にも適用されない。これらは技術的には記号かもしれないが、その記号が何を表しているかを常に特定できるわけではない。これはニューウェルとサイモンが意図したものではなく、それらを含めると議論が些細なものになってしまう。
とは、PSPHの「記号」をデジタルハードウェアの二進数と解釈した場合に何が帰結するかを検討している。この仮説の版では、「記号」と「信号」の区別がなされない。ここで物理記号システム仮説は、知性は「デジタル化」できると単に主張するだけになる。これはより弱い主張である。実際、トゥレツキとポムローは、記号と信号が同じものであれば、「[s]ufficiency is a given, unless one is a dualist or some other sort of mystic, because physical symbol systems are チューリング完全」と述べているReconstructing Physical Symbol Systems David S. Touretzky and Dean A. Pomerleau Computer Science Department Carnegie Mellon University Cognitive Science 18(2):345–353, 1994. https://www.cs.cmu.edu/~dst/pubs/simon-reply-www.ps.gz。 広く受け入れられているチャーチ＝チューリングのテーゼは、チューリング完全なシステムは、十分な時間とメモリが与えられれば、デジタル化できるあらゆる想定可能なプロセスをシミュレートできると主張している。デジタルコンピュータはチューリング完全であるため、あらゆるデジタルコンピュータは理論上、知的生物の行動を含め、十分な精度にデジタル化できるものは何でもシミュレートできる。物理記号システム仮説の必要条件も同様に回避できる。なぜなら我々はほとんどあらゆる信号を「記号」の一形態として受け入れることができ、すべての知的生物システムは信号経路を持つからである。
同様の問題が、人工ニューラルネットワークやサポートベクターマシンの行列中に現れる未同定数値にも当てはまる。これらのプログラムは力学系のデジタルシミュレーションと同じ数学を使用しており、「物理記号システム」よりも「動的システム」として理解するほうが適切である。は次のように述べた。「いかなる物理的プロセスも記号操作コンピュータ上で任意の精度でシミュレートできるが、そのようなシミュレーションを信号ではなく記号の観点から説明することは、手に負えないほど煩雑になりうる。」
汎用知能 vs. 「狭い」知能 PSPHは「一般的な知的行動」——すなわち、我々が「知的」とみなすであろう「あらゆる」活動——を指す。したがって、それは汎用人工知能が「記号的」方法のみを用いて達成できるという主張である。これは「狭い」アプリケーション（すなわち、正確に一つの問題のみを解くことを意図したアプリケーション——現在使用されているほぼすべてのAIシステムを含む）を指すものではない。
人工知能研究は特定の問題を知的に解決できる多くのプログラムを開発することに成功してきた。しかし、AI研究は今のところ汎用人工知能——人間がするように多様な新規問題を解決する能力——を持つシステムを生み出すことができていない。 したがって、PSPHへの批判は将来のAIの限界に言及するものであり、現在の研究やプログラムには適用されない。
大規模言語モデルが「一般的な知的行動」を行えると主張する論者もいるが、これは議論の余地がある。
意識 vs. 知的行動 PSPHは「知的行動」——すなわち機械の「振る舞い」——を指すものであり、機械の「精神状態」「心」「意識」または「経験」を指すものではない。神経科学が判断できる限り、「意識」は行為者の行動から推論できるものではない。機械は意識を実際に経験することなく、その経験をシミュレートしている可能性が常にある。これは完璧に書かれた架空の人物が意識を持つ人を模倣するかもしれない方法に似ている。
したがって、PSPHは「心」や「意識」に言及するジョン・サールの強いAI仮説などの立場には無関係である。
仮説に反する根拠 は、物理記号システム仮説が攻撃されてきた主な四つの「テーマ」または根拠を特定している。
「物理記号システム仮説がシンボルグラウンディングを欠くという誤った主張」——これは一般的な知的行動の要件と推定される。 AIには非記号的処理（たとえばコネクショニストアーキテクチャによって供給されうるもの）が必要だという一般的な信念。 脳は単なるコンピュータではなく、「現在理解されているような計算は、知性にとって適切なモデルを提供しない」という一般的な言明。 脳は本質的に無意識であり、起こることの大部分は化学反応であり、人間の知的行動はたとえばアリのコロニーが示す知的行動に類似しているという一部の論者による信念。
脳が常に記号を使うわけではないという根拠 人間の脳が知的行動を生み出すために記号的推論を使用しないならば、仮説の必要条件側は偽であり、人間の知性が反例となる。
ドレイファス
ヒューバート・ドレイファスは物理記号システム仮説の必要条件を攻撃し、それを「心理学的仮定」と呼んでこう定義した。
心は形式的規則に従って情報の断片を操作する装置とみなすことができる。
ドレイファスはこれを、人間の知性と専門知識が主として意識的な記号操作ではなく無意識的な直感に依存していることを示すことで反駁した。専門家はステップバイステップの試行錯誤的探索ではなく、直感を使って問題を素早く解決する。ドレイファスはこれらの無意識のスキルは形式的規則で捉えられることは決してないと主張した, , . 参照: および 。
トヴェルスキーとカーネマン
身体化された認知
ジョージ・レイコフ、らは、数学・倫理学・哲学などにおける我々の抽象的スキルは身体から生まれる無意識のスキルに依存しており、意識的な記号操作は知性のほんの一部に過ぎないと主張している。
記号的AIがすべての問題に対して効率的に知性を生成できないという根拠 記号的AIが一般的知性を「決して」生み出せないことを証明することは不可能だが、特定の問題を記号的AIで効率的に解く方法が見つからないならば、これはPSSHの十分条件側が真である可能性が低いことの証拠となる。
計算困難性
常識知識、フレーム問題、資格問題、波及問題
モラベックのパラドックス
非記号的またはニューロシンボリックAIプログラムが知性を生成できるという根拠 深層学習などの非記号的AIプログラムが問題を知的に解決できるならば、これはPSSHの必要条件側が偽であることの証拠となる。
記号的AIと他のアプローチを組み合わせたハイブリッドなアプローチが、どちらの技術単独よりも広範な問題を効率的に解決できるならば、必要条件側が真で十分条件側が偽であることの証拠となる。
ブルックス
MITのロドニー・ブルックスは、記号的推論を一切使わずに移動や生存に優れた能力を持つロボットを構築することができた。ブルックス（およびハンス・モラベックなどの他の研究者）は、動き・生存・知覚・バランスなどの最も基本的なスキルが高水準の記号をまったく必要としないこと、むしろ高水準の記号の使用はより複雑で成功度が低いことを発見した。
1990年の論文「象はチェスをしない（Elephants Don't Play Chess）」において、ロドニー・ブルックスは物理記号システム仮説に直接異議を唱え、記号が常に必要なわけではない理由として「世界はそれ自体が最良のモデルである。常に正確に最新の状態にある。知るべきすべての詳細を常に持っている。コツは適切に、そして十分な頻度でそれを感知することである」と主張した。
コネクショニズムと深層学習 2012年、深層学習ネットワークであるAlexNetがImageNetの画像分類において他のすべてのプログラムを大幅な差で上回った。それ以来、深層学習は多くの分野で記号的AIよりもはるかに成功していることが証明されている。
ハイブリッドAI
シンボルグラウンディング
関連項目
脚注
参考文献
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