マサチューセッツ工科大学（MIT）マクガバン脳科学研究所の認知神経科学者らによって最近米国科学アカデミー紀要（PNAS）に発表された新しい研究は、人間の論理的推論が脳の言語処理領域に依存していないことを示しています。この発見は、心、知性、人間の認知と人工知能の関係についての長年の従来の仮定に疑問を投げかけます。
哲学者、言語学者、認知科学の研究者たちは、言語が心の働きのメカニズムであるのか、それともそれを表現するために使用される単なるツールの1つであるのかについて、長い間議論してきました。ロジックと言語はどちらも小さな部分に分解し、複雑な構造に組み合わせることができるため、この 2 つは密接に関連しているように見えます。しかし、研究者らは、論理的推論には言語にはない精度が要求されることが多く、言語は線形である一方、論理的な結論に達するために利用可能な情報を評価するプロセスでは、それほど線形ではない考え方が必要であると指摘しています。
この2つが脳のメカニズムの観点から本当に独立しているかどうかを調べるために、MIT准教授エヴェリーナ・フェドレンコ氏の研究室の博士研究員であるホープ・キーン氏らで構成される科学研究チームは、神経科学者ローズマリー・ヴァーリー氏およびユニバーシティ・カレッジ・ロンドンの研究チームと協力した。研究者らは、脳卒中により脳の言語処理領域に深刻な損傷を受け、言語を理解し、発することがほとんど不可能になった2人の患者をテストに参加するよう招待した。
実験では、研究者らは聴覚や書面による指示なしで完了できるパズル課題をデザインした。あるタスクでは、参加者に 2 組の数字を見て、それらを結び付ける隠されたルールを見つけるよう求められました。別のタスクでは、数字を幾何学的なデザインに置き換え、参加者にパターンのマトリックスを研究し、パズルを完成させるために欠けているデザインを選択するよう求めました。検査の結果、両患者は言語能力に重度の障害があるにもかかわらず、ますます困難になる論理的推論のタスクを正常にコントロールして実行したことが示された。彼らは身振りや絵を通して派生したルールを伝えることもでき、言語を使用できなくても論理を完全に理解していることを証明します。
どの脳システムがこれらの推論タスクを実行しているかを解明するために、研究チームはさらに機能的磁気共鳴画像法（fMRI）を使用して、論理問題を解決する際の健康な成人の脳活動を観察しました。スキャンの結果、隠されたルールを特定する帰納的推論も、三段論的結論の妥当性を評価する演繹的推論も、脳の言語システムを活性化していないことが示された。複雑な問題解決を担う「複数要求ネットワーク」は帰納的推論では反応したが、演繹的推論には関与しなかった。
この行動研究と脳画像研究の組み合わせにより、人間の脳内では言語システムと論理システムが分離しているという強力な証拠が得られます。研究者らは、この結果は失語症などの神経疾患を正しく理解する上で非常に重要だと指摘した。臨床経験によれば、言語機能の喪失は知能の喪失と同等ではない。失語症患者の多くは、依然として家計を管理したり、チェスをしたり、数独を完成させたり、複雑な意思決定をしたりすることができます。脳卒中による失語症、発達性言語障害、または英語を母国語としないことによる言語表現の困難は、個人の知性や能力の欠如を意味するものではないことを国民は認識すべきである。さらに、この研究結果は、大規模言語モデルなどの人工知能の将来の設計と開発に新たな視点を提供する可能性もあります。