お茶の水女子大学シラバス

思想情報学［26R3019］

科目名 Course Title	思想情報学［26R3019］ Computational Philosophy
授業言語 Language	Japanese
科目区分・科目種	文化情報工学科	クラス	文化情報工学科
コンピテンシー	◎批判的思考力，◎問題解決力，○創造的思考力	ｶﾗｰｺｰﾄﾞ
単位数	2.0単位	履修年次	2～3年

担当教員

佐藤　有理

学期

前期

曜日・時限・教室

金曜

～

限

①共通講義棟1号館106室

②共通講義棟1号館107室

受講条件・その他注意
論理学の基礎レベルを習得していること、後期開講の「思想情報学演習」と合わせて履修することを想定しています。本科目と「26B0131 哲学演習A I」は科目名が異なりますが同じ授業です。どちらの単位が必要か、履修ガイド等を確認のうえ履修登録してください。

授業の形態
講義

教科書・参考文献
主な文献の情報共有です（買い揃える必要はありません） [1]『認知科学をはじめる：「人間らしさ」の読み解き方』本田秀仁ほか、有斐閣 (2025) 978-4641200227 [2]『はじめての認知科学』日本認知科学会監修、新曜社 (2016) 978-4788514584 [3] "Human Problem Solving." Allen Newell & Herbert Simon (1972) [4] "Syntactic Structures." Noam Chomsky (1957) （邦訳「統辞構造論」978-4003369517） [5] "Quantifiers and Cognition: Logical and Computational Perspectives." Jakub Szymanik. Springer (2016) [6] "Cognitive wheels: The frame problem of AI." Daniel Dennett (1984) (邦訳：現代思想15巻5号) [7] "Vector-space models of semantic representation from a cognitive perspective." Fritz Günther et al. Perspect.Psychol.Sci. 14(6) 1006-1033 (2019) [8] "Using cognitive psychology to understand GPT-3." Marcel Binz & Eric Schulz. PNAS 120(6) e2218523120 (2023) [9] "Computing machinery and intelligence" Alan Turing, Mind, 59(236), 433-460 (1950) (邦訳「コンピュータ理論の起源第1巻チューリング」978-4764904545) [10] "Minds, Brains and Science" John Searle. Harvard University Press (1984) (邦訳「心・脳・科学」978-4000288200)

教科書・参考文献

主な文献の情報共有です（買い揃える必要はありません）
[1]『認知科学をはじめる：「人間らしさ」の読み解き方』本田秀仁ほか、有斐閣 (2025) 978-4641200227
[2]『はじめての認知科学』日本認知科学会監修、新曜社 (2016) 978-4788514584
[3] "Human Problem Solving." Allen Newell & Herbert Simon (1972)
[4] "Syntactic Structures." Noam Chomsky (1957) （邦訳「統辞構造論」978-4003369517）
[5] "Quantifiers and Cognition: Logical and Computational Perspectives." Jakub Szymanik. Springer (2016)
[6] "Cognitive wheels: The frame problem of AI." Daniel Dennett (1984) (邦訳：現代思想15巻5号)
[7] "Vector-space models of semantic representation from a cognitive perspective." Fritz Günther et al. Perspect.Psychol.Sci. 14(6) 1006-1033 (2019)
[8] "Using cognitive psychology to understand GPT-3." Marcel Binz & Eric Schulz. PNAS 120(6) e2218523120 (2023)
[9] "Computing machinery and intelligence" Alan Turing, Mind, 59(236), 433-460 (1950) (邦訳「コンピュータ理論の起源第1巻チューリング」978-4764904545)
[10] "Minds, Brains and Science" John Searle. Harvard University Press (1984) (邦訳「心・脳・科学」978-4000288200)

ＡＬＨ区分
ＡＬＨ（自発的な学習時間枠）※を実施する

評価方法・評価割合
期末試験=50%，授業への参加態度=30% (リアクションペーパーに書かれた意見や内容等で判断)，ALH(自発的な学習時間枠)=20%

主題と目標
認知科学は、情報を基礎として認知に関わる現象を理解しようとする学際分野（人工知能、心理学、神経科学、言語学、哲学などが含まれる）です。本科目は高次認知（i.e., 思想情報学）、前期はとくに言語理解に焦点を当て、方法論的基底であるシンボリック・合理主義アプローチとサブシンボリック・経験主義アプローチについて解説します。授業は、理論的基盤を扱うパート [基盤]、具体的な研究事例を扱うパート [研究]、方法論を揺さぶる哲学的原理的課題を扱うパート [問題]に分かれていて、それぞれ知識習得【専門知】を目標とします。さらに、ALHレポートの作成を通して知識の応用をはかります【発見力、発想力】。「専門知」の習得度については期末試験により評価します。「発見力」「発想力」についてはALHレポートにより評価します。

主題と目標

認知科学は、情報を基礎として認知に関わる現象を理解しようとする学際分野（人工知能、心理学、神経科学、言語学、哲学などが含まれる）です。本科目は高次認知（i.e., 思想情報学）、前期はとくに言語理解に焦点を当て、方法論的基底であるシンボリック・合理主義アプローチとサブシンボリック・経験主義アプローチについて解説します。授業は、理論的基盤を扱うパート [基盤]、具体的な研究事例を扱うパート [研究]、方法論を揺さぶる哲学的原理的課題を扱うパート [問題]に分かれていて、それぞれ知識習得【専門知】を目標とします。さらに、ALHレポートの作成を通して知識の応用をはかります【発見力、発想力】。「専門知」の習得度については期末試験により評価します。「発見力」「発想力」についてはALHレポートにより評価します。

授業計画
第１回. 導入：認知科学の歴史と現状 [1,2] 第２回. シンボリック・合理主義アプローチ. 基盤1. 情報処理システム [3] 第３回. シンボリック・合理主義アプローチ. 基盤2. タスク環境 [3] 第４回. シンボリック・合理主義アプローチ. 基盤3. 問題解決 [3] 第５回. シンボリック・合理主義アプローチ. 基盤4. 言語文の文法性判断 [4] 第６回. シンボリック・合理主義アプローチ. 研究1. 真理条件的意味論と意味オートマトン [5] 第７回. シンボリック・合理主義アプローチ. 問題1. フレーム問題 [6] 第８回. サブシンボリック・経験主義アプローチ. 基盤5. 分布意味論とベクトル空間モデル1 [7] 第９回. サブシンボリック・経験主義アプローチ. 基盤5. 分布意味論とベクトル空間モデル2 [7] 第１０回. サブシンボリック・経験主義アプローチ. 研究2. 大規模言語モデル vs 人間 [8] 第１１回. サブシンボリック・経験主義アプローチ. 基盤6. チューリングテスト [9] 第１２回. サブシンボリック・経験主義アプローチ. 問題2. 中国語の部屋およびグラウンディング問題 [10] 第１３回. ALH1：論文要約の作成第１４回. ALH2：提出された論文要約にコメントをつけて返すのでリバイズをする第１５回. まとめ

授業計画

第１回. 導入：認知科学の歴史と現状 [1,2]
第２回. シンボリック・合理主義アプローチ. 基盤1. 情報処理システム [3]
第３回. シンボリック・合理主義アプローチ. 基盤2. タスク環境 [3]
第４回. シンボリック・合理主義アプローチ. 基盤3. 問題解決 [3]
第５回. シンボリック・合理主義アプローチ. 基盤4. 言語文の文法性判断 [4]
第６回. シンボリック・合理主義アプローチ. 研究1. 真理条件的意味論と意味オートマトン [5]
第７回. シンボリック・合理主義アプローチ. 問題1. フレーム問題 [6]
第８回. サブシンボリック・経験主義アプローチ. 基盤5. 分布意味論とベクトル空間モデル1 [7]
第９回. サブシンボリック・経験主義アプローチ. 基盤5. 分布意味論とベクトル空間モデル2 [7]
第１０回. サブシンボリック・経験主義アプローチ. 研究2. 大規模言語モデル vs 人間 [8]
第１１回. サブシンボリック・経験主義アプローチ. 基盤6. チューリングテスト [9]
第１２回. サブシンボリック・経験主義アプローチ. 問題2. 中国語の部屋およびグラウンディング問題 [10]
第１３回. ALH1：論文要約の作成
第１４回. ALH2：提出された論文要約にコメントをつけて返すのでリバイズをする
第１５回. まとめ

時間外学習
各回については、個々のトピックの話の流れを自分で再構成できるよう十分復習をするようにしてください。

学生へのメッセージ
期末試験では、それぞれの内容を正確に理解し、自分の言葉で説明できているかを評価します。[基盤][問題]の各回の内容を試験範囲とする予定です。

学生の問い合わせ先
オフィスアワー、連絡先は初回の授業でお伝えします。