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ち‐のう【知能／×智能】

読み方：ちのう

１ 物事を理解したり判断したりする力。「—の高い動物」

２ 心理学で、環境に適応し、問題解決をめざして思考を行うなどの知的機能。

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知能

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2025/02/10 23:12 UTC 版)

心理学
ギリシア文字(プサイ)
基礎心理学
応用心理学
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知能（ちのう、英: Intelligence）は多くの方法で定義されてきた。それは、抽象化、論理学、理解、自己認識、学習、心の知能指数、理性、企画、創造性、批判的思考、問題解決の能力である。また、情報を知覚または推論し、それを知識として保持し、環境や文脈の中で適応行動に適用する能力として説明することができる[1]。

この用語は1900年代初頭に注目を集めるようになった[2][3]。ほとんどの心理学者は、知能が様々な領域や能力に分けられると考えている[4]。

知能は長年にわたってヒトにおいて、そして多くの分野にわたって研究されてきた。また、動物の認知（英語版）においても観察されている[5]。一部の研究者は植物が知能の形態を示すと示唆しているが、これは依然として議論の的となっている[6][7][8]。

コンピュータやその他の機械における知能は人工知能と呼ばれる。

語源

→詳細は「ヌース」を参照

「intelligence」という単語はラテン語の名詞「intelligentia」または「intellectus」に由来し、これらは理解または知覚することを意味する動詞「intelligere」から派生している。中世において、「intellectus」という単語はギリシャ哲学用語「nous」の翻訳として、理解を表す学術的な専門用語となった。しかし、この用語は、魂の不滅性の理論や能動知性（英語版）（能動知能としても知られる）の概念を含む、目的論的なスコラ学の形而上学的および宇宙論的理論と強く結びついていた。この自然研究へのアプローチは、近世哲学者であるフランシス・ベーコン、トマス・ホッブズ、ジョン・ロック、デイヴィッド・ヒュームらによって強く否定され、彼らは英語の哲学著作において「intellectus」や「intelligence」の代わりに「understanding」を好んだ[9][10]。例えばホッブズは、ラテン語の著作『物体論（英語版）』において、論理的な不条理の典型的な例として「intellectus intelligit」を使用し、英語版では「the understanding understandeth」と訳されている[11]。したがって「intelligence」は英語圏の哲学では使用頻度が低下したが、後にそれが含意するスコラ学的理論とともに、より現代的な心理学で取り上げられるようになった[12]。

定義

知能をどのように定義するかについては議論がある。学者たちはその構成要素となる能力を様々な方法で説明し、知能を定量化可能なものとして捉える程度も異なる[13]。

アメリカ心理学会の科学問題委員会が1995年に発表した『知能：既知と未知（英語版）』という合意報告書では、以下のように述べている。

複雑な考えを理解する能力、環境に効果的に適応する能力、経験から学ぶ能力、さまざまな推論を行う能力、思考によって障害を克服する能力は、個人によって異なる。 このような個人差はかなり大きいが、完全に一致することはない。ある人の知的能力は、さまざまな場面で、さまざまな領域で、さまざまな基準によって判断される。 知能」の概念とは、この複雑な一連の現象を明確にし、整理しようとする試みである。 いくつかの分野ではかなりの明確化が達成されているが、そのような概念化はまだすべての重要な疑問に答えてはいないし、普遍的な同意を得ているものもない。 実際、最近20人の著名な理論家に知能の定義を尋ねたところ、彼らは20通りの、やや異なる定義を示した。

心理学者や学習研究者らも、以下のような知能の定義を提案している：

研究者 引用
アルフレッド・ビネー 判断力、あるいは「良識」「実践的感覚」「率先性」、状況に適応する能力...自己批判[14]
デイヴィッド・ウェクスラー 個人が目的を持って行動し、合理的に考え、環境に効果的に対処する総合的または全体的能力[15]
ロイド・ハンフリーズ（英語版） 「...情報と概念的スキルを獲得し、記憶に保存し、検索し、組み合わせ、比較し、新しい文脈で使用するプロセスの結果」[16]
ハワード・ガードナー 私の考えでは、人間の知的能力は問題解決のスキルの集合を含まなければならない—それは個人が遭遇する本物の問題や困難を解決し、適切な場合には効果的な成果物を作り出すことを可能にし、また問題を発見または創造する可能性も含まなければならない—そしてそれによって新しい知識の獲得のための基礎を築くものである[17]
ロバート・スタンバーグ（英語版） & ウィリアム・ソルター 目標志向（英語版）の適応行動[18]
ルーベン・フォイヤーシュタイン（英語版） 構造的認知修正可能性理論は、知能を「人間が生活状況の変化する要求に適応するために認知機能の構造を変更または修正する固有の傾向」として説明している[19]
シェーン・レッグ（英語版） & マーカス・ハッター（英語版） 心理学、哲学、AI研究者からの70以上の定義の統合：「知能は幅広い環境で目標を達成する能力を測定する」[13]、これは数学的に形式化されている[20]
アレクサンダー・ウィスナー＝グロス（英語版） F = T ∇ S
石器を使用するカニクイザル

人間が知能研究の主な焦点であったが、科学者たちは動物の知能、あるいはより広く動物の認知についても研究を試みてきた。これらの研究者たちは、特定の種における精神能力の研究と、種間での能力の比較の両方に関心を持っている。彼らは問題解決の様々な指標と同様に、数的および言語的推論能力を研究している。課題としては、種を超えて同じ意味を持つように知能を定義すること、および種と文脈を超えて精神能力を正確に比較する操作的定義（英語版）を行うことが挙げられる[39]。

ヴォルフガング・ケーラーの類人猿の知能に関する研究はこの分野の研究の一例であり、スタンリー・コーレンの著書『犬の知能（英語版）』も同様である[40]。知能に関して特に注目され研究されている非ヒト動物には、チンパンジー、ボノボ（特に言語を使用するカンジ）やその他のヒト科、イルカ、ゾウ、ある程度オウム目、ラット（英語版）、ワタリガラスが含まれる[41]。

頭足類の知能（英語版）は重要な比較研究を提供する。頭足類は著しい知能の特徴を示すように見えるが、その神経系は脊椎動物のものとは根本的に異なる。哺乳類、鳥類、爬虫類、魚類などの脊椎動物は、種によって異なる比較的高度な知能を示している。節足動物でも同様である[42]。

非ヒトにおけるg因子

→詳細は「非ヒトにおけるg因子」を参照

一般知能因子の証拠は非ヒト動物でも観察されている。最初にヒトで記述されたg因子は、その後多くの非ヒト種でも同定されている[43]。

認知能力と知能は、人間用に開発された言語に大きく依存する尺度を使って測定することはできない。代わりに、知能はイノベーション、習慣の逆転、社会的学習理論、新奇性（英語版）への反応に焦点を当てた様々な対話的および観察的ツールを使用して測定される。研究によると、g因子は霊長目の認知能力測定における個体差の47%[43]、ハツカネズミでは55%から60%の分散を説明している（ロクルト、ロクルト）。これらの値は、ヒトにおいてg因子が説明する知能指数の分散（40-50%）と同様である[44]。

植物

→詳細は「植物知覚（生理学） § 植物認知」、および「植物認知」を参照

植物は、外部および内部環境を感知し、モデル化し、自己保存と繁殖を確実にするために形態、生理、表現型を適宜調整する能力に基づいて、知能を持つものとして分類されるべきだという主張がある[45][46]。

反論としては、知能は一般的に、学習を伴わない計算とは異なり、持続的な記憶の創造と使用を含むものとして理解されているというものがある。これを知能の決定的な要素として受け入れるならば、「機械学習」が可能なロボットの人工知能は含まれるが、多くの植物で観察できる純粋に自律的な感覚-反応の反応は除外される。しかし、植物は自動的な感覚運動反応に限定されておらず、肯定的および否定的な経験を区別し、過去の経験から「学習」（記憶を登録）することができる。また、植物はコミュニケーションを行い、状況を正確に計算し、洗練された費用便益分析を使用し、多様な環境ストレスを緩和し制御するために厳密に制御された行動をとることができる[7][8][47]。

人工

→詳細は「人工知能」を参照

人工知能を研究する学者たちは、機械が示す知能を含む知能の定義を提案している。これらの定義の一部は、人間や他の動物の知能も包含するのに十分な一般性を持つことを意図している。知的エージェントは、環境を認識し、成功の可能性を最大化する行動をとるシステムとして定義することができる[48]。アンドレアス・カプランとハーンラインは人工知能を「外部データを正しく解釈し、そのようなデータから学習し、柔軟な適応を通じて特定の目標とタスクを達成するためにそれらの学習を使用するシステムの能力」と定義している[49]。人工知能の進歩（英語版）は、ゲームからタンパク質の折りたたみのような実用的なタスクまでの様々なベンチマークで実証することができる[50]。既存のAIは、「広範なタスクを遂行する方法を学習する能力」として時々定義される一般知能の点で人間に遅れを取っている[51]。

数学者のオーレ・ヘーグストロム（英語版）は、知能を「最適化能力」の観点から定義し、これはエージェントの選好に従って世界の効率的な領域横断的な数理最適化を行う能力、あるいはより単純に「未来を選好順序の中で高くランク付けされた可能性の領域に導く」能力として説明している。この最適化の枠組みでは、ディープ・ブルーは、ガルリ・カスパロフが未来を別の方向に導こうとする試みにもかかわらず、「チェス盤の未来を『勝利』とラベル付けされた可能性の部分空間に導く」力を持っている[52]。ハッター（英語版）とレッグ（英語版）は、文献を調査した後、知能を「幅広い環境で目標を達成するエージェントの能力」と定義している[53][54]。認知能力は時として1次元のパラメータとして測定されるが、異なる知的タスクに長けたシステムを比較するために、「多次元空間における超曲面」として表現することもできる[55]。一部の懐疑論者は、「単に自分たち自身を指し示す」以外に、知能を定義する意味のある方法はないと考えている[56]。

出典

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参考文献

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  • Hughes-Castleberry, Kenna, "A Murder Mystery Puzzle: The literary puzzle Cain's Jawbone（英語版）, which has stumped humans for decades, reveals the limitations of natural-language-processing algorithms", Scientific American, vol. 329, no. 4 (November 2023), pp. 81–82. "This murder mystery competition has revealed that although NLP (natural-language processing) models are capable of incredible feats, their abilities are very much limited by the amount of context they receive. This [...] could cause [difficulties] for researchers who hope to use them to do things such as analyze ancient language（英語版）s. In some cases, there are few historical records on long-gone civilizations to serve as training data for such a purpose." (p. 82.)
  • Immerwahr, Daniel（英語版）, "Your Lying Eyes: People now use A.I. to generate fake videos indistinguishable from real ones. How much does it matter?", The New Yorker, 20 November 2023, pp. 54–59. "If by 'deepfakes' we mean realistic videos produced using artificial intelligence that actually deceive people, then they barely exist. The fakes aren't deep, and the deeps aren't fake. [...] A.I.-generated videos are not, in general, operating in our media as counterfeited evidence. Their role better resembles that of cartoons, especially smutty ones." (p. 59.)
  • Press, Eyal（英語版）, "In Front of Their Faces: Does facial-recognition technology lead police to ignore contradictory evidence?", The New Yorker, 20 November 2023, pp. 20–26.
  • Roivainen, Eka, "AI's IQ: ChatGPT aced a [standard intelligence] test but showed that intelligence cannot be measured by IQ alone", Scientific American, vol. 329, no. 1 (July/August 2023), p. 7. "Despite its high IQ, ChatGPT fails at tasks that require real humanlike reasoning or an understanding of the physical and social world.... ChatGPT seemed unable to reason logically and tried to rely on its vast database of... facts derived from online texts."
  • Cukier, Kenneth（英語版）, "Ready for Robots? How to Think about the Future of AI", Foreign Affairs, vol. 98, no. 4 (July/August 2019), pp. 192–98. George Dyson（英語版）, historian of computing, writes (in what might be called "Dyson's Law") that "Any system simple enough to be understandable will not be complicated enough to behave intelligently, while any system complicated enough to behave intelligently will be too complicated to understand." (p. 197.) Computer scientist Alex Pentland（英語版） writes: "Current AI machine-learning algorithms are, at their core, dead simple stupid. They work, but they work by brute force." (p. 198.)
  • Domingos, Pedro（英語版）, "Our Digital Doubles: AI will serve our species, not control it", Scientific American, vol. 319, no. 3 (September 2018), pp. 88–93. "AIs are like autistic savants and will remain so for the foreseeable future.... AIs lack common sense and can easily make errors that a human never would... They are also liable to take our instructions too literally, giving us precisely what we asked for instead of what we actually wanted." (p. 93.)
  • Marcus, Gary, "Am I Human?: Researchers need new ways to distinguish artificial intelligence from the natural kind", Scientific American, vol. 316, no. 3 (March 2017), pp. 61–63. Marcus points out a so far insuperable stumbling block to artificial intelligence: an incapacity for reliable disambiguation. "[V]irtually every sentence [that people generate] is ambiguous, often in multiple ways. Our brain is so good at comprehending language that we do not usually notice." A prominent example is the "pronoun disambiguation problem" ("PDP"): a machine has no way of determining to whom or what a pronoun in a sentence—such as "he", "she" or "it"—refers.
  • Sternberg, Robert J.; Kaufman, Scott Barry, eds (2011). The Cambridge Handbook of Intelligence. Cambridge: Cambridge University Press. doi:10.1017/9781108770422. ISBN 978-0521739115 
  • Mackintosh, N. J. (2011). IQ and Human Intelligence (second ed.). Oxford: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-958559-5 
  • Flynn, James R. (2009). What Is Intelligence: Beyond the Flynn Effect (expanded paperback ed.). Cambridge: Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-74147-7 
  • Stanovich, Keith (2009). What Intelligence Tests Miss: The Psychology of Rational Thought. New Haven (CT): Yale University Press. ISBN 978-0-300-12385-2. https://archive.org/details/whatintelligence00stan 
  • Blakeslee, Sandra; Hawkins, Jeff (2004). On intelligence. New York: Times Books. ISBN 978-0-8050-7456-7. OCLC 55510125. https://archive.org/details/onintelligence0000hawk 
  • Bock, Gregory; Goode, Jamie; Webb, Kate, eds (2000). The Nature of Intelligence. Novartis Foundation Symposium 233. 233. Chichester: Wiley. doi:10.1002/0470870850. ISBN 978-0471494348 
  • Wolman, Benjamin B., ed (1985). Handbook of Intelligence. consulting editors: Douglas K. Detterman, Alan S. Kaufman, Joseph D. Matarazzo. New York: Wiley. ISBN 978-0-471-89738-5. https://archive.org/details/handbookofintell0000wolm 
  • Terman, Lewis Madison; Merrill, Maude A. (1937). Measuring intelligence: A guide to the administration of the new revised Stanford-Binet tests of intelligence. Riverside textbooks in education. Boston (MA): Houghton Mifflin. OCLC 964301 
  • Binet, Alfred; Simon, Th. (1916). The development of intelligence in children: The Binet-Simon Scale. Publications of the Training School at Vineland New Jersey Department of Research No. 11. E. S. Kite (Trans.). Baltimore: Williams & Wilkins. p. 1. https://archive.org/details/developmentofint00binerich 18 July 2010閲覧。 
  • 西部邁『知性の構造』角川春樹事務所〈ハルキ文庫〉、2002年。ISBN 4-7584-3014-4。 
  • コンラート・ローレンツ 著、小原秀雄 訳『人イヌにあう』至誠堂、1968年。OCLC 673724137。全国書誌番号:68006201。 
  • スタンレー・コレン 著、木村博江 訳『デキのいい犬、わるい犬』文藝春秋〈文春文庫〉、2000年。ISBN 4167309971。 

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知能

出典:『Wiktionary』 (2021/08/14 09:42 UTC 版)

別表記

名詞

知 能（ちのう 「智能」の「同音の漢字による書きかえ」）

  1. 物事を理解したり判断したりする頭の働き。

発音(?)

ち↘のー

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