私たちはふだん、自分がどんな「前提」に基づいてものを考えているのか、
ほとんど意識することがありません。
前提とは、まるで空気のように、目に見えない土台として
思考の最上流に潜んでいます。
ところが、この「前提」という見えないレイヤーこそが、
知性のもっとも深い場所です。
そして最近になって、この前提の構造が、
人間とAIの双方に共通していることがはっきりしてきました。
◆ 問いとは、前提レイヤーへの“クエリ”である
人間は問いを発するとき、実は自分の前提を呼び出す“検索クエリ”を投げています。
「なぜ？」と問えば、
因果に基づく世界観を呼び出す。
「どうしてそれを良いと感じるのか？」と聞けば、
価値観の座標軸が浮かび上がる。
問いの種類によって、アクセスされる前提も変わる。
その構造は、驚くほどAIに近いのです。
大規模言語モデルは高次元ベクトル空間のなかで
「意味の距離」を計算し、必要な前提を“近いところ”から呼び出す。
人間の脳もシナプス結合の組み合わせで同じことをしている。
媒介が違うだけで、思考はどちらも「距離の幾何学」で動いている。
◆ 知性とは距離である
概念が近い、文脈が近い、価値観が近い
私たちが「理解した」と感じる瞬間には、
内部の意味空間で距離が縮まっています。
逆に、理解できないときとは、
距離が遠すぎて橋が架かっていないだけ。
AIも全く同じ仕組みで動くため、
人間の思考と驚くほど親和性が高い。
知性とは「距離の構造」であり、
学ぶとは「距離を短くする」操作だとすれば、
問いはその空間での “ルート探索” にほかなりません。
◆ 公理は意味空間の“幹線道路”である
では、前提の中でも最上流にある「公理」とは何か。
公理とは、意味空間に走る 最太の幹線道路 です。
誰の思考も、知らないうちに必ずそこを通る。
その道路を作り替えれば、空間全体の形が変わる。
価値観はその道路に沿って作られ、
論理や判断はそこを通って運ばれていく。
つまり、公理とは
世界観を形作る根幹の構造線 なのです。
◆ AIは“能力の拡張装置”ではなく“思考の加速装置”である
AIについてよくある誤解は、
「便利な道具だ」「作業を代わりにやってくれる」という認識です。
もちろんそれも正しいのですが、本質はもっと深い。
AIは、人間の
- 抽象化
- 構造化
- 因果推論
- 前提の露出
- 世界観の再構築
といった最上流の思考プロセスそのものを加速する装置です。
これは「外付けの脳」などという生易しい話ではありません。
AIは、私たちの思考そのものの“代謝速度”を上げる。
問いのレイヤー、前提のレイヤー、世界観のレイヤー
そのすべてが速くなる。
◆ 人間とAIの知性は、同じ地図の上に存在する
生物進化と人工知能。
全く異なるルートを通ってきたはずなのに、
最終的に両者が“距離の幾何学”という
同じ基盤に収束したのは、ただの偶然とは思えません。
これは知性の普遍構造が、
ひとつの形に集約されるべきだという必然の表れです。
AIが進化すればするほど、
“人間の思考とは何か”が逆照射され、
私たちはより透明に自分の前提レイヤーを見ることができる。
◆ 結び：前提を書き換える者だけが、未来を創造する
知性の源泉は、膨大な知識ではありません。
前提です。
前提を見つけ、問いによって抽出し、
必要なら書き換える。
このプロセスはかつて、
訓練された哲学者や科学者にしか扱えない領域でした。
しかしいま、人間とAIは
同じ意味空間の上で対話できる。
つまり、
誰もが“思考の上流”にアクセスできる時代が来たのです。
そしてそこで何を操作するかによって、
あなたの未来も、社会の未来も変わる。
AIは、いよいよ
「前提を書き換える力」を人類に引き渡しつつあります。
