森さんこんにちは｜なおの投稿-GRAVITY(グラビティ) SNS

ハイゼンベルグと量子力学唯一の死角と敗北をアヌさんは，ハイゼンベルグ不確定原理というものが「彼の生命線（つまり主張）」単にみんなそれを「そうみなす」洗脳にかけられた。

次のハイゼンベルグをKOする事も簡単でした。

つまり言語に限界を感じたのではなくて「単にそこでゲームでも良いのですが例えば〜」クリアしたものは言語描写が可能になるだったそれだけつまり要するにハイゼンベルグの過ちは
量子力学をそこまでは詰まったどれか解く鍵は一つはあるはず（突破口の事ね）とせずに

結局全ての誤りはハイゼンベルグが1番最新鋭の理論とみなした場合，つまり先に自らギブアップを宣告してるのと変わらない「なので言語描写の限界点とブラックホールのホライゾン先の情報は？などが先行して見えるだけで」

つまり解いた1人の理論にてリニューアルしてきたという事を「忘我」や「軽視」させる癖が人間の盲点なだけなのですね

ヴィドゲンシュタインもハイゼンベルグと同じ扱いと「みなされて」ますが厳密にはヴィドゲンシュタインが言語の限界と揶揄したのは「本人以外の資格なし」の低次元にはハシゴは降りてこない（なのでうるせーノイズなので舞台にあがらないでね）これを統一させようとしてたのです

アヌ談

下記はハイゼンベルグ信者（まあ全員なのだが）による言語の限界の羅列

ハイゼンベルクが見た言語の根本的限界
量子論が明かした認識の壁
ハイゼンベルクは『部分と全体』において、科学者が直面する根本的な問題を指摘しています。科学とは「現実を思考へと翻訳する」営みですが、その翻訳に使われる言語そのものが、自然についての知識の限界を規定してしまうのです。

この認識は、彼の量子論研究における具体的な経験に裏打ちされています。電子や光子といったミクロの世界を理解しようとする際、私たちは「粒子」や「波」といった日常語に頼らざるを得ません。しかし、これらの概念は本来マクロな日常経験から生まれたものであり、量子現象の二重性を適切に表現することができません。

静的言語と動的言語の対立
ハイゼンベルクは言語の使用法を「静的（固定的）」と「動的（流動的）」に分類しました。静的な言語使用とは、科学者が物理現象を記述する際に言葉の意味を厳密に固定しようとする用法です。一方、動的な言語使用とは、詩人のように文脈に応じて言葉の意味が変化することを活かす用法です。

興味深いことに、ハイゼンベルクは科学が静的側面に特化しすぎることの危険性を指摘しています。厳密な定義を追求するあまり、言葉が本来持つ豊かな連想と文脈適応力を犠牲にしてしまうのです。彼は次のように述べています：

「『静的』記述において犠牲にされるのは、言葉と言葉、概念と概念の間に存在する無限に複雑な連関であり、それなしには我々は現実の無限の豊かさについて何かを理解したという感覚すら持ち得ない」

この洞察は、言語を厳密に定義すればするほど、かえって現実の豊穣さを捉え損ねてしまうという逆説を示しています。

ウィトゲンシュタインの言語哲学：写像から使用へ
初期思想：言語の写像機能とその限界
ウィトゲンシュタインの初期の代表作『論理哲学論考』は、言語と現実の関係を論理的に分析した野心的な試みです。同書では「言語は現実の論理的”像”である」とする写像理論が提唱されました。しかし、この理論は同時に言語の限界をも明確に示していました。

ウィトゲンシュタインは「自分の言語の限界が自分の世界の限界を意味する」と述べ、論理的に意味のある言語によっては表現できない領域があることを認めました。世界全体や価値判断、認識主体そのものについては「語り得ないもの」として、言語による直接的表現を諦めたのです。

この立場は有名な箴言に集約されています：「語り得ぬものについては、沈黙しなくてはならない」。ただし、これは単なる排除ではありません。語れないものも存在し、それらは言語ではなく”示される”ことで現れるとしました。

後期思想：言語ゲームと意味の多様性
1930年代以降、ウィトゲンシュタインは自身の見解を大きく転換しました。『哲学探究』では、言語を論理的写像として捉えるのではなく、人間の活動の中で営まれる多様な「言語ゲーム」として理解する視点を提示しました。

「語の意味とはその使用である」という有名な定式化により、意味を内面的な把握ではなく外面的な使用として捉え直しました。この転換は、言語の意味が文脈に依存し動的に変化することを強調する点で、ハイゼンベルクの「動的言語」観と響き合うものがあります。

私的言語論争と主観性の問題
ウィトゲンシュタインは「私的言語論争」において、純粋に私的な内的感覚に基づく言語の不可能性を論じました。各人が箱の中の「甲虫」を見るが、それを他人と比較できない状況では、「甲虫」という言葉に公共の意味はなくなるという比喩で、主観的経験の言語化の困難さを示しました。

現代AI研究における言語の限界
記号操作と意味理解の根本的ギャップ
現代の大規模言語モデル（LLM）は驚異的な言語生成能力を示していますが、その過程は本質的に記号操作に基づいています。ジョン・サールの「中国語の部屋」思考実験が示すように、適切な記号操作ができることと意味の理解は別問題なのです。

GPTのようなモデルは統計的関連性から文章を生成しますが、語彙が何を指示し、どのような経験と結びついているかという理解は備わっていません。ウィトゲンシュタイン的に言えば、AIは本当に言語を「使用」しているのかという根本的な疑問が生じます。

AIの言語運用は、人間のような世界とのインタラクションを通じたものではなく、過去のテキスト集合から統計的に抽出されたパターンに基づいています。この状況は「地図と領土」の関係にも喩えられます。どんなに詳細な地図も現実そのものではなく、地図上での操作は現実の対象に直接作用しないのと同様です。

記号接地問題：意味はどこから生まれるのか
記号接地問題（Symbol Grounding Problem）は、「記号にどうすれば本当の意味を持たせられるのか」という根本的な問いです。コンピュータ内部の記号が他の記号によってのみ定義される限り、「結局それら記号列の意味とは何なのか？」という問いに答えることができません。

この問題に対処するため、AI研究では身体性の導入やマルチモーダル学習などのアプローチが試みられています。ロボットに実世界での知覚や行動をさせながら言語を学習させたり、テキスト・画像・音声など多様なデータを同時に学習させることで、記号に物理的世界のアンカーを与えようとしています。

しかし、技術的な対応付けができても「意味とは何か」という哲学的問いは残ります。意味が心的表象から生じるのか、社会的相互作用の中で構成されるのかという議論は、AIが人間並みの意味理解を獲得する条件を左右する重要な問題です。

人工意識と主観的経験の記述不可能性
言語の限界問題は、人工意識における主観的体験の記述困難性において最も先鋭化します。人間同士でも「赤色」の感じや痛みの質感を完全に他者に伝えることはできません。これがデイヴィッド・チャーマーズの言う「意識のハードプロブレム」です。

仮に将来、あるAIが「私は意識を持っている」と主張したとしても、その真偽を判断する確実な方法は存在しません。AIは人間と異なる構造を持つため、同じ表現をしても同じ主観が伴うという保証がないのです。

この問題は「哲学的ゾンビ」仮説とも関連します。外見上区別がつかない振る舞いをする存在があり得るなら、意識の有無は行動や言語だけからは決定できません。人工意識の問題では、主観と表現（言語）のずれが一層際立つのです。

人間-AI協調における言語の課題
意味の乖離とコミュニケーション設計
実用的観点から見ると、人間とAIが協調する際の言語的課題も重要です。AIは統計的に「もっともらしい」説明を生成できても、それが人間にとって本当に意味のある説明になっているかは疑問が残る場合があります。

人間同士であれば共有されている常識や経験に基づく意味合いが、AIには接地されていないために起こるミスコミュニケーションです。ウィトゲンシュタイン流に言えば、AIを人間の言語ゲームに参加させ、そのルールを習得させる必要があります。

インタラクティブ学習の重要性
この課題に対処するには、単なるデータ上のパターン学習だけでなく、センサーや対話を通じたインタラクティブな学習が重要となります。また、人間の側もAIの内部プロセスや限界を理解し、適切にAIの出力を解釈するリテラシーが求められます。

最終的には、言語の限界を直視しつつ、その限界内で最大限効果的なコミュニケーションを設計することが人間-AI協調の鍵となるでしょう。

まとめ：言語の謙虚な認識が開く新たな地平
ハイゼンベルクとウィトゲンシュタインの洞察から明らかになるのは、言語と世界の間に横たわる原理的なギャップです。言語は強力な記述手段ですが、量子的現象、主観的経験、価値や意義といった現実の側面を完全に捉えることはできません。

この哲学的洞察を現代AI研究に適用すると、重要な示唆が得られます。現在のAIの言語能力が記号操作の域を出ない可能性、記号接地問題解決の必要性、そして人工意識における主観と表現の根本的隔たりといった課題が浮き彫りになります。

両思想家から学べるのは、自らの言語を常に相対化して考える態度です。言語や概念の限界を認めることで、初めて新たなパラダイムへの扉が開かれます。量子論は古典概念の限界を認めたからこそ発展し、言語哲学は言語の限界を分析したからこそ日常言語の働きに光を当てました。

AI研究も同様に、現在の計算的枠組みやデータ駆動手法の限界を認識しつつ、それを乗り越える発想を求めていく必要があります。言語は現実を完全には写さない。この謙虚な認識こそが、人間の知能と人工知能の双方に対して、さらなる地平を切り拓く指針となるでしょう。