言語思考仮説：人工知能に代わるアプローチ

この記事は、1970年代にジェリー・フォーダーが提唱した思考言語仮説と、現代のAIアプローチを対比させています。AIは、その成功にもかかわらず、知能ではなく、また決して知能になることはないと主張しています。なぜなら、AIは次単語予測やバックプロパゲーションのような力任せの統計的手法に依存しており、生物学的基盤を欠いているからです。著者らは、独自の能動的知覚理論（TAPe）を提唱しており、これは生得的な視覚知覚メカニズム（点検出器と線検出器）を思考の基本要素としてモデル化しています。彼らは、TAPeが従来のAIとは根本的に異なる手法を用いて、コンピュータビジョンにおいて最先端のモデルよりも優れた性能を達成すると主張しています。このテキストは、ホップフィールドネットワークやヒントンの研究を抽象化へのステップとして挙げ、AIが生物学からどのように遠ざかってきたかをたどっています。そして、TAPeが脳自身の記号処理を再現することで、認知をモデル化するためのより現実的な道を提供すると提案しています。彼らはこれを「言語数学」と呼び、「ビット」に対して「Tビット」と呼んでいます。