Name: 合理主義の限界：ソクラテスからニューラルネットワークまで | ダン・シッパー：フルインタビュー (The limits of rationalism: From Socrates to neural networks | Dan Shipper: Full Interview)
Uploaded: 2025-11-21T18:19:36.000Z
Duration: 57 min 47 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

to 不定詞

I get to talk to people all the time about how they use AI in their work and in their lives, and

私は、皆さんが仕事や生活でAIをどのように活用しているかについて、そして

それが人としてどのように変化したかについても、常に皆さんとお話しする機会があります。

基礎数量詞

There's many different ways of knowing things and many different ways of understanding things.

物事を知る方法や理解する方法は、たくさんあります。

What both of those ways of seeing the world are trying to do is reduce the world into a set of really clean universal laws that apply in any situation.

世界を見るこれらの両方の方法は、どのような状況にも当てはまる、非常に明確で普遍的な法則のセットに世界を還元しようとしています。

And what language models see instead is a dense web of causal relationships between different parts of the world that all come together in unique, very context specific ways to produce what comes next.

そして、言語モデルが見ているのは、世界のさまざまな部分の間の因果関係の密なウェブであり、それらがすべてユニークで非常に文脈に依存した方法で組み合わさって、次に何が起こるかを生成します。

And what's really interesting about neural networks is the way that they think or the way that they operate is a lot like human intuition.

そして、ニューラルネットワークについて本当に興味深いのは、それらが考える方法、つまり動作する方法が人間の直感に非常に似ていることです。

Human intuition is also trained by thousands and thousands and thousands of hours of direct experience.

人間の直感もまた、何千時間もの直接的な経験によって訓練されています。

The reason I love that is because I hope that it makes more visible to us the value and importance of intuitive thought.

私がそれを好きな理由は、それが直感的な思考の価値と重要性を私たちにもっと見えるようにしてくれることを願っているからです。

私の名前はダン・シッパーです。

I'm the co founder and CEO of EVERY and I'm the host of the AI and I podcast.

EVERYの共同創業者兼CEOで、AI podcastのホストを務めています。

Chapter one, the Limits of Rationalism from Socrates to Neural Networks I think rationalism is one of the most important ideas in the last 2000 years.

第一章、ソクラテスからニューラルネットワークまでの合理主義の限界。合理主義は、過去2000年で最も重要な考え方の一つだと思います。

Rationalism is really the idea that if we can be explicit about what we know, if we can really reduce what we know down into a set of theories, a set of rules for how the world works, that is true knowledge about the world and that is distinct from everything else that kind of messes with our heads, messes with how we do, how we, how we operate in society.

合理主義とは、私たちが知っていることを明確にできれば、私たちが知っていることを世界の仕組みに関する理論のセット、ルールのセットにまで絞り込むことができれば、それが世界についての真の知識であり、私たちの頭を混乱させ、私たちの行動、社会での振る舞い方を混乱させる他のすべてとは区別される、という考え方です。

And you may not have heard that word, or maybe you have, but

その言葉を聞いたことがないかもしれませんが、あるいは聞いたことがあるかもしれませんが、

it is built into the way that you see the world.

それはあなたが世界を見る方法に組み込まれています。

For example, the way computers work, or the way vaccines work, or the way that we predict the weather, or the way that we try to make decisions when we're thinking about.

例えば、コンピューターの仕組み、ワクチンの仕組み、天気を予測する方法、あるいは考えるときに意思決定をしようとする方法などです。

I don't want to be too emotional about this.

これについて感情的になりたくありません。

I want to get really precise about my thinking on this issue.

この問題についての私の考えを非常に正確にしたいのです。

Even the way that we do therapy, a lot of therapy is about rationalizing or rationalizing through what you think and what you feel.

セラピーのやり方でさえ、多くのセラピーは、自分の考えや感情を合理化したり、合理的に考えたりすることに関するものです。

All that stuff comes from an extensive lineage of ideas that started in ancient Greece, really blossomed during the Enlightenment, and

それは古代ギリシャに始まり、啓蒙時代に花開いた、広範な思想の系譜から来ています。

now is like the bedrock of our culture and the way that we think about the world.

そして今や、私たちの文化の基盤であり、世界の見方そのものとなっています。

I think the father of rationalism is Socrates, the philosopher.

合理主義の父は哲学者ソクラテスだと思います。

Socrates is one of the first people to really examine the question of what we know and how, what is true and what's not true to be able to describe what we know.

ソクラテスは、私たちが何を知っているのか、そしてそれをどう知るのか、何が真実で何がそうでないのかを、私たちが知っていることを説明するために、本当に探求した最初の人物の一人です。

And how we know it to make that clear and explicit so that only people that knew the truth, that knew how the world really works, were the ones that were steering the state.

そしてそれを明確かつ明示的にすることで、真実を知っている人、世界が本当にどう機能するかを知っている人だけが、国家を導く者となるようにしました。

That really became the birth of philosophy is this idea that if you inquire deeply into what is usually kind of like the inexplicit intuitions that we have about the world, you can identify a set of rules or a theory about what the world is like and what's true and what's not that you can lay out explicitly and that you can use to decide the difference between true and false.

これは哲学の誕生であり、通常は暗黙の直感である世界についての考えを深く探求すれば、世界のあり方や真実かどうかについての規則や理論を特定でき、それを明確に示し、真偽の区別を判断するために使用できるという考え方です。

I think that you can trace the birth of rationalism to this dialogue Protagoras.

合理主義の誕生は、このプロタゴラスとの対話に遡れると思います。

And in the dialogue, it's a debate between Socrates on the one hand and Protagoras.

そしてその対話では、一方のソクラテスとプロタゴラスとの間の議論です。

And Protagoras is what we call a sophist.

そしてプロタゴラスは、私たちがソフィストと呼ぶものです。

And it's where the term sophistry, which means like kind of, you know, someone who says really compelling things but is actually full of shit.

そしてそれは、人を惹きつけることを言うが、実際は空っぽだという意味のソフィストリーという言葉の由来です。

What Protagoras and Socrates are debating is can excellence be taught?

プロタゴラスとソクラテスが議論しているのは、卓越性は教えられるのかということです。

And excellence, the word is often translated in English as virtue, but

そして卓越性、この言葉は英語ではしばしば「virtue」と訳されますが、

I think a more appropriate translation is excellence.

より適切な訳は「excellence」だと思います。

And in ancient Greece, like that kind of excellence was, was really prized.

そして古代ギリシャでは、そのような卓越性は非常に重んじられていました。

It's sort of like, it's sort of like a general ability to.

それは、人生や社会における重要なことに対して、

Be good at important things in life and in society.

優れた能力を発揮できるような、一般的な能力のようなものです。

And they approach it from very different angles.

そして彼らは非常に異なる角度からそれにアプローチします。

Protagoras believes that everyone has the capacity, every human has the capacity to be excellent.

プロタゴラスは、誰もが、すべての人間が卓越する能力を持っていると信じています。

And he tells this big myth about how we as humans gained the capacity to be excellent.

そして彼は、人間がどのようにして卓越する能力を得たのかという壮大な神話について語ります。

And Socrates is saying, no, no, no, I don't want any of that.

そしてソクラテスは、「いやいや、そんなものは欲しくない」と言っています。

I want you to say explicitly what it is and what it's not and what are the components of it.

それが何で、何でないのか、そしてその構成要素は何なのかを明確に言ってほしいのです。

And that's a really big moment, at least the way that Plato writes it.

そしてそれは、少なくともプラトンが書いている通りなら、非常に大きな瞬間です。

Socrates kind of like takes apart Protagoras and it's pretty clear by the end that Protagoras doesn't know, doesn't have any way to define in a non contradictory way what excellence is, what it means to be good.

ソクラテスはプロタゴラスを解体し、プロタゴラスは卓越性とは何か、善であるとはどういうことかを矛盾なく定義する方法を持っていないことが、終わりにはかなり明らかになります。

And the implication is that then he doesn't know it.

そしてその含意は、彼がそれを知らないということです。

And that sort of set Western society on this path of trying to find really clear definitions and theories for the things that we talk about and to identify knowledge, the ability to know something, or whether or not you know something with whether or not you can really clearly define it.

そしてそれは西洋社会を、私たちが話すことについて非常に明確な定義や理論を見つけようとし、知識、何かを知る能力、あるいは何かを知っているかどうかを、それを明確に定義できるかどうかで特定しようとする道に乗せました。

And that idea became incredibly important in the scientific enlightenment thinkers on the philosophy side, like Descartes and on the science side, like Newton and Galileo, took this idea and used it as a new method to understand and explain the world.

そしてその考えは、啓蒙時代の科学者たちにとって非常に重要になりました。哲学者のデカルトや、科学者のニュートンやガリレオのような人々は、この考えを取り入れ、世界を理解し説明するための新しい方法として使用しました。

So what it became is can we use mathematics to explain and predict different things in the world?

それで、それは数学を使って世界中のさまざまなことを説明し予測できるか、ということになりました。

And from Socrates, the Galileo to Newton, they continually reinforced this idea that in order to truly know something, you have to be able to describe it explicitly, you have to have a theory about it, you have to be able to describe it mathematically.

そしてソクラテスからガリレオ、ニュートンに至るまで、彼らは何かを真に知るためには、それを明確に記述できなければならず、それについての理論を持たなければならず、それを数学的に記述できなければならないという考えを絶えず強化しました。

Ideally, the world around us is shaped by this framework.

理想的には、私たちの周りの世界はこの枠組みによって形作られています。

So everything from smartphones to computers to cars to rockets to cameras to electricity, every appliance in your house, vaccines, everything in our world is shaped with this idea or this way of seeing the world.

ですから、スマートフォンからコンピューター、車、ロケット、カメラ、電気、家中のあらゆる電化製品、ワクチン、私たちの世界のあらゆるものが、この考え方、あるいはこの世界の見方によって形作られているのです。

それは信じられないほどの影響力がありました。

And you can find this too in the rest of culture.

そして、文化の他の部分にもこれを見つけることができます。

Anytime you see a book or a movie or a blog post or whatever, talking about the five laws of power or the five laws of negotiation, all that stuff is ways that physics and rationalism in general has sort of seeped into the everyday, everyday way that we think about the world.

本や映画、ブログ記事などで、権力の五つの法則や交渉の五つの法則について語られているのを見たときはいつでも、それらはすべて、物理学や一般的な合理主義が、私たちの日常、日常の世界の考え方に染み込んできた方法なのです。

And to be clear, it's been super successful.

そしてはっきり言っておくと、それは非常に成功しました。

But in areas of the world like psychology or economics or neuroscience, it has been really hard to make progress in the same way that physics has made progress.

しかし、心理学や経済学、神経科学のような分野では、物理学が進歩したのと同じように進歩するのは非常に困難でした。

I think if you look, for example, at the social sciences, a lot of the way that the social sciences are structured is inspired by physics.

例えば社会科学を見てみると、社会科学の構造の多くは物理学に触発されていると思います。

What we're trying to do is take very complex higher level phenomena, so like maybe psychology or economics or any other branch of social science, and

私たちがやろうとしているのは、非常に複雑な高次の現象、例えば心理学や経済学、あるいは社会科学の他のあらゆる分野のようなものを、

we're trying to reduce it down to a set of definitions and a theory and a set of rules for how things in that domain work.

その分野の物事がどのように機能するかについての定義のセット、理論、そしてルールのセットにまで還元しようとすることです。

And what's really interesting is if you look at those fields.

そして非常に興味深いのは、それらの分野を見てみると、ということです。

So like psychology, for example, it's in the middle of a gigantic replication crisis.

ですから、例えば心理学は、巨大な再現性の危機に直面しています。

Even though we spent 100 years doing psychology research, the body of knowledge that we've been able to build there, in terms of its universal applicability, our ability to find universal laws in the same way that Newton found universal laws seems pretty suspect.

心理学の研究に100年費やしたにもかかわらず、そこで構築できた知識の体系は、普遍的な適用性という点において、ニュートンが普遍的な法則を見出したのと同じように普遍的な法則を見出す能力は、かなり疑わしいように思えます。

And we feel like we can't stop doing it because we have no better alternative.

そして、他に良い選択肢がないので、それをやめることはできないと感じています。

Another really interesting, an important part of the world that this way of looking at things didn't work for in many ways is AI.

この考え方が多くの点でうまくいかなかった、世界のもう一つの非常に興味深く、重要な部分がAIです。

So this is usually the part of an explanation where I try to define it.

これは通常、私が定義しようとする説明の部分です。

And what's really interesting is there's no universal, agreed upon definition for this.

そして非常に興味深いのは、これに対する普遍的で合意された定義がないということです。

We've struggled to come up with a universal definition for what it is to know something or a universal definition for what anxiety is.

何かを知るとはどういうことか、あるいは不安とは何かについての普遍的な定義をまとめるのに苦労してきました。

For example, in psychology is another really good example.

例えば、心理学における不安は、もう一つ非常に良い例です。

There are a lot of ways to kind of gesture at what AI is, but

AIとは何かを指し示す方法はたくさんありますが、

really it's like obviously, Maybe not obviously, AI stands for artificial intelligence.

それは、AIは人工知能の略だということです。

And the AI's project is to build a computer that can think and learn in the same way that humans learn.

そしてAIのプロジェクトは、人間が学ぶのと同じように考え、学ぶことができるコンピューターを構築することです。

And because of the way that computers work, for a very long time, that was a really hard problem.

そしてコンピューターの仕組みのため、長い間、それは本当に難しい問題でした。

AI started as a field in the 50s at Dartmouth.

AIは50年代にダートマスで学問分野として始まりました。

And you can actually look at the original paper, they were very optimistic.

そして、オリジナルの論文を見れば、彼らが非常に楽観的だったことがわかります。

They were like, maybe a summer's worth of work and we'll have nailed this.

「おそらく夏の仕事で、これをやり遂げられるだろう」と考えていました。

And the way that they defined it is to be able to reduce down human intelligence into a system of symbols that they could combine together based on explicit rules that would mimic human intelligence.

そして彼らが定義した方法は、人間の知能を、人間の知能を模倣する明示的なルールに基づいて組み合わせることができるシンボルのシステムに還元することでした。

And so there's a really clear through line from Socrates original project to the Enlightenment to the original approach that AI theorists took called symbolic AI.

そして、ソクラテスのオリジナルのプロジェクトから啓蒙時代、そしてAI理論家がシンボリックAIと呼んだオリジナルのアプローチへと、非常に明確な共通点があります。

The idea that you could embody thinking in essentially like logic, logical symbols, and

思考を、基本的に論理、論理的なシンボルに具現化できるという考え方で、

transformations between logical symbols, which is, it's very similar to just basic philosophy.

論理記号間の変換は、基本的な哲学に非常によく似ています。

And there are actually a lot of early successes.

そして、実際に多くの初期の成功がありました。

For example, the two founding fathers of AI, Herbert Simon and Alan Newell, built this machine that they called the general problem solver.

例えば、AIの創始者であるハーバート・サイモンとアラン・ニューウェルは、「汎用問題解決機」と呼ばれる機械を開発しました。

And what's really interesting is it wasn't even built as a computer because computers were extremely expensive back then.

そして非常に興味深いのは、当時のコンピューターは非常に高価だったため、コンピューターとして作られたわけではないということです。

They originally codified the general problem solver on paper and then executed it themselves by hand.

彼らは当初、汎用問題解決機を紙に書き起こし、それを自分たちで手作業で実行しました。

Actually, I think one of them had their family do it with them to try to, to try to simulate how a computer would work to solve complex problems.

実際、一人は家族にも手伝ってもらって、コンピューターが複雑な問題をどのように解決するかをシミュレートしようとしたと思います。

And the General problem Solver, they tried to reduce down complex real world situations into simple logical logic problems that look a little bit like games.

そして、汎用問題解決機では、複雑な現実世界の状況を、ゲームに少し似た単純な論理問題に還元しようとしました。

And then they tried to see if they could build a computer that would solve some of those games.

そして、それらのゲームのいくつかを解決できるコンピューターを構築できるかどうかを試しました。

And they were actually quite successful at first.

そして、最初はかなりの成功を収めました。

What they found was it worked really well for simple problems.

彼らが発見したのは、単純な問題には非常によく機能したということです。

But as problems got more and more complex, the search space of possible solutions got really, really, really, really big.

しかし、問題がどんどん複雑になるにつれて、可能な解決策の探索空間が非常に、非常に、非常に、非常に大きくなってしまいました。

And so by representing the problem in that way, the systems that they built started to fail as soon as they moved away from toy problems to more complex ones.

そして、そのように問題を表現することで、彼らが構築したシステムは、おもちゃのような問題からより複雑な問題へと移行するとすぐに失敗し始めました。

I think a really interesting and simple example of this is thinking about how you might decide whether an email in your inbox is spam or whether it's important.

これの非常に興味深く、簡単な例は、受信トレイのメールがスパムなのか、それとも重要なのかをどのように判断するかを考えることだと思います。

And you might say something like, if it mentions that I won the lottery, it's spam, right?

そして、「宝くじに当たったと書いてあれば、それはスパムだ」のように言うかもしれませんね？

And so that sort of like if then rule is a lot like the kinds of rules that early symbolic AI theorists were trying to come up with to help you solve any problem is to codify.

ですから、そのような「もし〜ならば」というルールは、初期の記号的AI理論家たちが、あらゆる問題を解決するのを助けるために考え出そうとしていた、コード化するような種類のルールとよく似ています。

Like, if XYZ is true, then here are the implications.

たとえば、XYZが真であれば、ここにその結果があります。

What happens is, if you look at that really closely, there are always lots of little exceptions.

それを非常に注意深く見ると、常に多くの小さな例外があることがわかります。

So an example might be if it says emergency, maybe you want to put that at the top of your inbox.

たとえば、「緊急」と書いてあれば、受信トレイの一番上に置きたいかもしれません。

But very quickly you'll have spammers, obviously, being like, just put emergency in the subject line and they'll shoot to the top.

しかし、すぐに、明らかに、スパマーは「件名に緊急とだけ書けば、一番上に表示されるだろう」と言うようになります。

So then you have to kind of like, create another rule, which is, it's emergency, but

そこで、あなたは「緊急ではあるが、」という別のルールを作成しなければならなくなります。

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