科目名 Course Title	思想情報学演習［26R3020］ Exercises in 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	後期
曜日・時限・教室	金曜 9 〜 10 限 �@共通講義棟1号館201室 �A演習室（IACS)（人間文化研究科棟508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、前期開講の「思想情報学」のあとに履修することを想定しています。演習では基本的には既存のコードを追う程度にする予定なので、それほど高度なpythonのプログラミング技術は要求しません（初心者でも問題ありません）。 本科目と「26B0132 哲学演習A II」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，演習

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] 『Python 3年生 ディープラーニングのしくみ』森巧尚. 翔泳社 (2023) 978-4798174983 [4] 『ウィトゲンシュタインはこう考えた-哲学的思考の全軌跡1912~1951』鬼界彰夫. 講談社（2003）978-4061496750 [5] 『属性叙述と総称性』鈴木彩香. 花鳥社（2022）978-4909832542 [6] 『ピクチャレスクとイギリス近代』今村隆男. 音羽書房鶴見書店（2021）978-4755304262 [7] 『音楽・数学・言語 : 情報科学が拓く音楽の地平』東条敏 & 平田圭二. 近代科学社 (2017) 978-4764905382 [8] "Things that makes us smart" Donald A. Norman (1993). (邦訳「人を賢くする道具」978-4480511270) [9] 「論理の図形表現」佐藤有理 & 峯島宏次. 認知科学, 28(1), 139-152. (2021) [10] "The Visual Language of Comics." Neil Cohn. Bloomsbury Academic. (2013). (邦訳「マンガの認知科学」978-4762831089) [11] 『認知脳科学』嶋田総太郎. コロナ社 (2017) 978-4339078121 [12] 『モラルの起源：実験社会科学からの問い』亀田達也. 岩波新書 (2017) 978-4004316541

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、後期はとくに画像理解に焦点を当て、素朴な人文学的アイデアを科学・工学的手法にのせて研究する実践ステップをフォローしてもらいます。そのために、[基盤]パートと[研究]パートに加えて、モデル実装の演習パート [演習] を設けます。高次認知科学（思想情報学）の知識の習得、基礎的なAIモデリング（ニューラルネットワークおよびディープラーニング）のスキルの習得【専門知、発見力】を目標とします。さらに、提案書の作成を通して知識とスキルの応用をはかります【発想力、デザイン力、対話力】。「専門知」「発見力」の習得度については期末試験により評価します。「発想力」「デザイン力」「対話力」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：認知科学のトピック [1,2] 第２回. 演習1. 単層パーセプトロンで論理回路を表す [3] 第３回. 演習2. 多層パーセプトロンでの画像認識1 [3] 第４回. 演習3. 多層パーセプトロンでの画像認識2 [3] 第５回. 演習4. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）での画像認識1 [3] 第６回. 演習5. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）での画像認識2 [3] 第７回. 研究3. 画像分類タスク応用1. 否定、時間持続 [4,5] 第８回. 研究4. 画像分類タスク応用2. 風景美、音楽 [6,7] 第９回. 基盤7. 外的表現と図的推論 [8,9] 第１０回. 研究5. マンガの文法と認知 [10] 第１１回. 基盤8. 脳機能計測・生理計測からのアプローチ [11] 第１２回. 基盤9. 社会性認知：利他性、共感、分配的正義 [12] 第１３回. ALH3：提案書の作成 第１４回. ALH4：提案書のリバイズ 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
演習では、PythonをGoogle Colaboratoryで使用する予定なので、pythonのインストールは必要としません。ただし、googleの個人アカウントは取得し設定しておてください。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][演習]の各回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。