アラン・チューリングのAI最大の仮定は間違っていた可能性

2026年7月13日、テイラー＆フランシス・グループが発表した研究によると、著名なコンピュータ科学者ピーター・J・デニングは新著『チューリングの誤り：非知能機械のくびきから逃れる』の中で、アラン・チューリングが1950年に提唱した2つの基本的な仮定が人工知能研究を誤った方向に導いた可能性があると主張しています。

デニングによれば、チューリングの最初の仮定は、知能は物理的な身体から独立して存在でき、したがってコンピュータソフトウェアで再現できるというものでした。2番目の仮定は、機械が会話で人間をうまく模倣できれば知能を示したことになるというもので、後にチューリングテストとして知られるようになりました。デニングは、これらの仮定への同意が現在のAIの混乱を招いたと述べています。

デニングの議論の核心は「暗黙知」の問題です。彼は、人間の理解の大部分を占める、言葉で表現したりコンピュータが処理できる形にエンコードしたりすることが難しい知識——常識、日常生活での相互作用、感情と知覚、実践的なパフォーマンススキル、文化に埋め込まれた社会的・歴史的知識——を機械学習は捕捉できないと主張します。例として、ダグラス・レナートのCycプロジェクトを挙げ、40年の努力で約2500万のエントリを集めたものの、専門家システムを真の専門家にするのに十分な常識の背景を構築できなかったと指摘しています。

実践的なスキルについては、さらに大きな課題があるとデニングは考えています。「私たちの数千もの領域におけるパフォーマンススキルは機械に伝達できません」と彼は説明します。名ヴァイオリニストを例に、ロボットが観察して模倣できたとしても、美しい音楽を演奏するときの奏者の感覚や聴衆の感覚を理解することはできないと述べています。直感、腸内感覚、想像力、自発的な創造性も機械の手の届かない暗黙知の形態です。

デニングはこれらの限界をすべて「表現問題」に帰着させます。コンピュータは認識して処理できる物理的形式にエンコードされたデータと命令を使って計算を行うことしかできません。しかし暗黙知はその枠組みに自然に適合しません。「すべての言葉の背後には、それに意味を与える暗黙知の深い井戸があります」とデニングは言います。「言葉は意味の象徴的表現に過ぎず、意味そのものではありません。一般的に使用されている大規模言語モデル（ChatGPT、Claude、Geminiなど）は言葉を操作するだけで、自分が言っていることの意味を知ったり理解したりすることはできません。」

さらに、文脈と文化もAIにとって大きな障壁です。文脈は皮肉、ユーモア、誠実さ、感情を認識することを可能にします。文化は価値観、規範、判断、歴史、コミュニティ、気分、さらには権力やケアに関わる関係性を含みます。「人間の会話には、使用されている言葉に意味と関連性を与える背景的な仮定が染み込んでいます」とデニングは説明します。「LLMをますます大きなニューラルネットワークでスケールアップしても、文化と呼ばれる具現化された人間の知識を獲得することはできません。」

デニングは、人間とAIは最終的に互いに完全には理解できない異なる形式の暗黙知を発展させる可能性があると結論付けています。「機械は私たちの暗黙知を読めず、私たちも機械の暗黙知を読めません」と彼は書いています。「私たちは越えられない隔たりのある異星人です。」このギャップはAIの安全性に深刻な懸念を引き起こすと彼は主張します。機械が人間の意図の背後にある暗黙の文脈を解釈できない場合、高度なAIシステムを人間の目標に確実に合わせることは不可能かもしれません。「AIオートメーションを通じて、機械のエージェントネットワークは人間の一般的知能のレベルに達しないが、それでも人間に深刻な問題を引き起こす可能性のある独自の機械知能を発展させる可能性があります。この脅威は超知能機械による乗っ取りよりも大きいのです」と彼は説明します。「機械知能は私たちとは異なる関心を持ち、私たちを気にかけていないように見えます。その思考や問題解決の方法は私たちには異質に見えます。私たちはこれらの機械と安全に共存する方法をまだ知りません。」デニングは、私たち自身の人間性を再確認し、機械とは異なる点を祝うことを呼びかけています。