ニューラルネットと唯識の融合するところ：「人工知能のための哲学塾  ニューロフィロソフィ篇」 第零夜レポート

2025年11月21日、ゲームAI開発者の三宅陽一郎氏が哲学の枠組みから人工知能を語る連続セミナー「人工知能のための哲学塾」が再始動し「第四期 第零夜」が開催されました。ニューロフィロソフィ（神経哲学）をテーマに掲げた本セミナーは全6回を予定しており、ニューラルネットと唯識（※）の融合を図ります。FabCafe Tokyoにて第零夜が開催され、全体の概観が示されました。

※唯識：すべての存在は、視覚、聴覚、嗅覚、味覚、触覚の五感、意識、2層の無意識から成る8つの識（八識）から成り立つとする大乗仏教の思想

哲学で人工知能に取り組む

「人工知能のための哲学塾」はセミナーとワークショップの構成で、2015年から2019年にかけて「人工知能のための哲学塾」「人工知能のための哲学塾 東洋哲学篇」「人工知能のための哲学塾 未来社会篇」と3期に渡って行われました。毎回40人前後の参加者と、人工知能をどう捉えればよいのかを哲学を使って（厳密には哲学だけではありませんが）議論をしてきました。その成果は書籍にもまとめられています。

人工知能のための哲学塾（ビー・エヌ・エヌ）

それから5年が経ち、人工知能はより身近なツールとなって私たちの生活に入ってきました。多くの人たちが、ただそこにあるツールとして、いつの間にか日常の中でも使用しています。あるいは、生成AIを使えないと時代に遅れてしまうと言う人もいます。私たちは、そんなふうにやってきた人工知能というものと、この先、共生し続けていくことになります。

人工知能と共に暮らす世界をうまく構築するためにはどうすればよいか？ ブラックボックスで捉えどころがない今の人工知能をどう受け止めればよいのか？ それをまた参加者とともに考えたいという意図で再開したのが、今回の哲学塾です。

立ち止まって考える

セミナーの冒頭で、三宅氏は哲学塾の趣旨を次のように述べました。

哲学塾の趣旨は、人工知能（AI）の技術を解説する、それを習得するというより、人工知能についてみんなで考えてみようというところにあります。「一度立ち止まって考える」ことを重視しており、理解することより、むしろ「わからなくなる（当たり前だと思っていたものを再考する）」という哲学的なプロセスを大切にしています。

今期のテーマをニューロフィロソフィ（神経哲学）とした理由は、ディープラーニングが登場した2006年以降、「人間とは何か」という問いが揺らぎ始めている、人間のアイデンティティが大きく変わろうとしているのではないかと感じているという問題意識が背景にあります。たとえば、いま私たちは、AIチャットと「翻訳」という作業を介さずに意思を伝達できているように感じます。では、人間と話すようにやり取りができるAIというものは何でしょうか？ この問いは、逆に、では私たちは、何をもって「人間」としていたのだろうか？ という問いになります。

人工知能の研究は人間を研究する学問でもあります。自然科学の母体として「自然哲学」があります。人間に対する「自然哲学」は神経科学に対する哲学として考えることができます。

たとえば、唯識では次のように解釈できると提示します。

唯識論は、無意識をふくめた人間の知能構造を存在と結び付けて仏教の教えとして体系化したものです。西洋的な学問の文脈にはあまり登場しませんが、仏教や東洋の知見では「知能とはこういうものだ」という定義と構造を3000年近くにわたって記述してきました。唯識は、そういった構造について説いたものです。

阿頼耶識：世界をそのまま受け入れ、情報をミックスする

末那識：世界の中に「自分」を作り出し、執着する

意識・五識：思考や感覚

下から世界（刺激・情報）が入ってくる阿頼耶識（あらやしき）、自分と他を分ける末那識（まなしき）、そして思考や五感に対応する識があります。これは、まさにニューラルネットの基礎構造であるパーセプトロン（下から情報が入ってきて中間レイヤーがあり、出力へ流れていく）と同じ構造です。

ニューロンの仕組みと計算機による実装

人間の脳は「ニューロン」という細胞からできています。これはナトリウムやカリウムイオンが入り混じった、目には見えないほど小さな袋のようなものです。頭の中にはこれが約1,000億個もつながっており、その全容は未だ解明されていません。ニューロン同士は「電気を溜めて次のニューロンに渡す」という働きをするので、電気を渡しあっています。

1930年代にイギリスのホジキン博士とハクスリー博士が示した理論によれば、ニューロン間を流れる電気の伝達速度は秒速100メートル程度と、コンピュータに比べれば非常に遅いものです。しかし、コンピュータ（CPU）が同時に計算できる数が限られているのに対し、アナログな人間は数千億のニューロンを同時に動かすことができます。

1940年代、ニューロンを順番に並べてつないでみるモデル「パーセプトロン」のシミュレーションが始まりました。当時は計算能力が低く、ごく単純な数値計算しかできませんでしたが、その後もパーセプトロン型を模して、一方向のニューロンの層のつながりの模型が探求されてきました。しかし学習としては3層以上になると効率が落ちてしまうという問題が長年ありました。2006年頃にジェフリー・ヒントン博士らが、大規模なネットワークでも学習可能な原理（深層学習）を発見しました。

これにより、現在の生成AIや言語AIが可能になりました。ニューラルネットは電気信号を扱うため、画像、映像、音声といった「言語以外のもの」も生成・処理できるようになりました。これが1つの大きな転換点です。

これまでの哲学塾では、いわゆる記号主義の人工知能（ルールベースやエキスパートシステム等）を扱ってきましたが、今回はこのニューラルネットと哲学の関係を探っていきます。三宅氏は、記号主義の人工知能とニューラルネットの発想の違い――人工知能を単純な道具やモジュールと見るのか、あるいは外部とインタラクションさせてどんどん発展・学習していく自律型知能なのか――も重要な観点だと指摘します。

神経の木、構築と解釈のクロス

三宅氏は、脳内のニューロンが張り巡らされている様子を「木」に例えて、次のように説明しました。

さまざまな神経が我々の脳の中に「木の根」のように張り巡らされています。それらがつながって、その中を情報が伝達していくわけです。これは、言ってみれば、ひとつの「神経の木」のようなものです。実際の木のように、色々なところから分岐しては統合される、それがニューロンネットワークの構造です。つまり、その木が外界からの情報を解釈するように、我々の脳の中も外界からの情報を吸い上げて、さまざまなものを形成していく。こうした構造を中空構造と呼んでいますが、ニューラルネットは、情報（刺激）を吸い上げる装置としてあるのです。

外界からの情報（刺激）が、木の根が水を吸い上げるように知能の中へ吸い上げられ、分岐したり統合されたりしながら上層へと伝わっていく、外界からの情報が通り抜けていく中空の管の集まりを運河のようなものとして捉え、その情報の通り道自体が神経の木を形成しているということになります。

この神経の木のイメージは、唯識論における情報の蓄積や循環とも重ね合わせることができます。阿頼耶識が根となり、世界からの情報が最初に混ざり合い蓄積される場所であり、情報が木の中を通る過程で世界を認識すると同時に自分自身という形が作られていくというわけです。

その上で、三宅氏は単に機能としての知能ではなく、人間や生物としての知能を人工知能に実装することを目指すためには、唯識で示されるような階層構造が必要になると考えています。物理的なインタラクションがあり、その上に身体のシミュレーションがあり、知能のシミュレーションがあり、最後に意志があるという構造です。中間の「身体」というレイヤーは知能の一部であり、同時に世界の一部でもあるという両義的な場所となります。

• 物理法則の世界（非常に高速）
• 身体の世界（やや遅い）
• 知能・意志の世界（非常にゆっくり咀嚼する）

ここでの三宅氏の問題提起は、唯識とニューラルネットの2つをクロスさせて考えることが必要ではないかというところにあります。唯識は「知能とは、存在とは何か？」に対する偉大な思想です。しかし、知能の科学的体系からは距離がある。一方で、ニューラルネットは非常に効果的な成果を上げているが、「知能は何なのか」という本質的な解釈ができないままでいる、これらをクロスさせるわけです。

そして、「唯識をニューラルネットで組んだらどうなるか」を考え、逆に「ニューラルネットを唯識の言葉で解釈してみる」ことで、我々の知能がいかに世界を再現し、自己を形成していくのか、その生成の過程をニューラルネットで作ることが可能なのか、次回からの各論で探求していくと述べました。

参加者にAIも加わったワークショップ

後半は、FabCafe Tokyoの2階へ場所を移し、4グループに分かれてワークショップが行われました。進行は哲学塾イベント全体を総括する犬飼博士氏と、前回もワークショップを担当していたnewQの瀬尾浩二郎氏です。

ここで参加者が行ったのは、さらに考えを深めていくための「問い」の探索です。人工知能に対する新しい理解や課題に対する答えを見つけ出すことではなく、三宅氏の講演や生成AIとの対話、グループのメンバーとの対話を経て、個々人の頭の中で生成されたものを分かち合うことが目標です。下記の3つのステップでワークを進め、最終的にグループごとに、一番興味深い問いを発表しました。

1. ワーク1（5分） 誰とも話さず、自分の中にある言葉や感情を紙にペンで書き出します。今、自分の心にあることをとにかく紙に書き出すことで、思考の輪郭を確かめていきます。
2. ワーク2（10分）：手元のスマートフォンなどでChatGPTやGeminiなどのチャットAIと対話を行います。先ほど書き出した問いや感覚をAIに投げかけ、さらに深掘りしていきます。AIとどのような対話をしたか、そのメモも手元に残しておいてください。
3. ワーク3（20分） ここからがグループディスカッションです。手元の紙やAIとの対話メモをテーブルの真ん中に広げ、自己紹介を兼ねてグループ内で共有します。

哲学塾の特徴のひとつは、後半のワークショップの熱気が高いことです。今回も、初めて会ったであろう参加者たちが、休憩も忘れるほど議論に夢中になっていました。ここでは、最後の発表とそれに対する三宅氏のコメントを紹介します。

テーブル1：「人は見かけによらない」と言いますが、そもそも「見かけに対する認識」はどこから形成されるのか、という問いが出ました。例えば証明写真を見て抱く印象が、その人の本質（A）と異なる（BやC）と感じる場合、何がその認識を変化させる要因になるのでしょうか。

三宅氏コメント： 唯識では「見分（けんぶん）」という言葉があり、自分の思っているイメージと対象をどう重ね合わせるかを追求します。何かを見るときに、どういうふうに我々が主観的なものを被せているのかという、心の動きを追求するのが唯識論なので、まさに問題の核心をついたすばらしい問いです。

テーブル2：なぜ意識は、可能な速度よりも処理を遅くしないと齟齬が生まれてしまうのか。コンピュータのように高速処理するのではなく、あえて「いったん別の層に持っていってから返す」というプロセスが必要な点に注目しました。同時に「神経の木」のサイズに上限はあるのかという問いも生じました。SF的なマインドアップローディングで意識をコンピュータに移すと、サイズが無限大になり「私」という存在が溶けてしまうのではないか、という議論になりました。

三宅氏コメント： 人間のニューロン数は約1,000億個で、これは地球上最大級の規模と言われます。匹敵するのはクジラくらいです。おっしゃる通り、超知能は上限がないので人間を越える可能性が、もしかしたらあるかもしれませんが、それは情報空間に閉じているのでフィジカルな空間にはつながってない。フィジカルな空間につながるとそれに引っ張られてしまうため危険でもあるのです。物は物理に従います。人間の身体も従いますが、内部構造があるのでゆっくりと反応する。知能はさらにゆっくりと反応します。つまり、「ため」がないと物と同じ速度で知能を動くようになり、高度化できない。「ため」があることで反応の遅延が生まれ知能を高度化することができます。川を堰き止めることで水力が発生するように、我々は世界の流れをいったん堰き止めることで自分自身を作っています。地球上で一番遅く、かつ一番高度なのが人間の頭なのです。

テーブル3：場所の移動や立ち位置の変化によって世界をどう切り取るか、それによって生じる一人ひとりの阿頼耶識がどう変化するかに興味を持ちました。クラウドでAIを共有するように、集団的意識が人工的な層として生まれてきたとき、情報はどのように共有され、個人の阿頼耶識にフィードバックされるのでしょうか。これまで、人の気持ちを考えなさいと言われてきましたが、何か違うレイヤーに入ったように思います。それが面白そうだなと思いました。

三宅氏コメント：おそらくそれは他者の問題だと思います。ユングの集合的無意識のように、あれが何でつながっているのかというと、決して謎の電波でつながっているわけではない。我々は出会った他者を自分の中に取り込み、シミュレーションしています。一人の阿頼耶識だけれど他者がふくまれるわけです。自分の中に他者がふくまれ、他者の中に自分がふくまれるという、この複雑な相互関係は非常に重要ですので、いずれ詳しく取り上げたいと思います。

テーブル4：ニューラルネットのような入力・出力モデルだけでは説明しきれない意識の計算やメタ認知について議論しました。メタ認知と唯識がどう関係するのだろうか。また、夢は単なる記憶の整理（短期から長期への移行）なのか、それとも現実世界で起こることを事前にシミュレーションして回避するための「世界モデル」のような役割があるのか、という問いが出ました。

三宅氏コメント：人間は起きて行動しているときも、世界と世界の像を共創しています。夢の問題はなかなか難しいのですが、夢は、その続きとして脳が世界を再構築している状態と言えます。人間が形成する世界の像は単なる自由な想像ではなくて、我々は常に、現実にあるものとの関係と融合することで世界を作っています。眠っているときには、日頃、その構築をしている何かを再現している状態と言えます。つまり夢とは、起きているときに行っている世界との共創による世界の像の構築ではなく、それを休んでいるときに自分で世界とは独立に世界の像を作っているというようなところもあるのかなと思います。だから、現実の束縛を離れた世界の像の構築はあやふやなものになってしまいます。

AI研究でも、人間のようにAIに夢を見させる、ゲームを中断しても頭の中で動かし続ける研究があります。また、意識の問題は、おっしゃるように単なるパーセプトロンでは出てこないと思います。そもそも脳の構造自体まだまだわかっていません。現在のAI（パーセプトロン）はリニアな構造が主流ですが、いずれループ構造などの研究が進めばもっと多くのトポロジーの研究がされていくと思います。いずれ、色々な意識の構造が解明されていくでしょう。それが起こる前にみんなでそれについて考えてみようというのが、哲学塾の共通したテーマなので、非常に良い問いだと思います

最後に、犬飼氏が次のように述べて、イベントは終了しました。

犬飼氏：本日はありがとうございました。2015年に始めたときよりも、今はChatGPTなどが手元にあり、人工知能のリアリティが格段に増しています。より深い問いに近づいている実感があります。今日のワークショップが参加者みなさんの、これからの人生を楽しくやっていくきっかけになれば幸いです。次回からは第壱夜として順に紐解いていきます。各回完結型ですので、ぜひお知り合いを誘ってご参加ください。また次回お会いしましょう。ありがとうございました。

第壱夜は、2026年1月21日（水）です。

人工知能のための哲学塾 第四期 ニューロフィロソフィ編 第壱夜

Writer：大内孝子