対談において、次に問題となったのは、人々が何かを認知する際に把捉される「意味」についてであった。人工知能(AI)は「意味」を理解できているのだろうか。身体性についてと、もう1つ私がいつも引っ掛かり、よく分からないのは、「意味」についてです。ええ、分かっていません。AIがどんなに学習し因果関係を推定したとしても、意味は分かっていないとすれば、ではどうするのか、ということが知りたいのです。意味については、少し大胆な仮説があり、記号処理系RNNというものと、認知運動系RNNというものがあり、その相互作用だということです。意味は、記号処理系RNNが何らかの記号をもとに認知運動系RNNを発動させた際、何かの情報が返ってきて、その返ってきた情報のことを指しているのではないかと考えています。「リンゴ」という言葉を使ったときに、「リンゴ」を記号処理系RNNが発動すると、認知運動系RNNが「リンゴ」というものから想起される像を描きます。像を描いたものを、また記号処理系RNNが受け取って、「こういうものが返ってきた」の「こういうもの」が意味なのではないか、ということです。記号処理系RNNによって想起されることは想起されても、それがその場である特定の意味になるためには、その想起されたものの中から何かを摘み取って、別のものは選択せず、それを現在のコンテクストと結び付けなければなりませんよね。「リンゴが穴に落ちました」という文を解釈しようとすると、「リンゴ」と、「穴」を両方とも想起し、何か絵を描き、「リンゴが穴に落ちる」というのは、「このリンゴがコロコロとなって、こうなることなのね」ということを見つけ出すことです。記号処理系RNNの仕事はそのことを「そうなんだ」と解釈することなのではないかと思うのです。仮説なのですが、この図を見てください。認知運動系RNNがあり、そこにセンサーの入力が入ってきてアクチュエータの情報を出します。その上部にあるのが記号処理系RNNです。赤の矢印のように入ってきて出るのが、あまり長いプランを立てない動物のケースです。上位の動物になると、黄色の矢印のように記号処理系RNNを介します。すると、少し遠くまで行けるということだと思います。人間の場合は、青の矢印のように、記号処理系RNNから駆動して、認知運動系RNNへ行き、そして記号処理系RNNに戻ってくるというパスがあると思っています。そのとき、記号処理系RNNから見ると、認知運動系RNNはシミュレータのように使われるということです。何かの記号あるいは言葉を想起するとその像を思い浮かべるので、その結果、何が当てはまるかを決めるのは、記号処理系RNNの仕事だと思うのです。言葉の意味や相手の意図というのは、全て記号別に認知運動系RNNを発動させて、戻ってきたものがどれに当てはまるかということについての仕事は、記号処理系RNNがやっているのではないか、と考えているのです。それはとても分かる気がします。本当にそうなのではないでしょうか。情報量として非常に多くのことがあり、それを瞬時に処理しているけれども、ではなぜそういったものを取ったのかと論理的に問われると、ものすごく難しいことになるのではないかと思います。僕はどちらかというと、論理的というようなものはないと思っています。はい、だからやっていることは論理的ではないのです。それをプログラムにしてやらせようとすると、論理的に書かなければいけなくなるのではないですか。RNNから認知運動系RNNへ行くときにはイマジネーションなので、本当に絵を描くのです。絵を描いて何があるかを想像し、その中で当てはまりそうなものを見つけるという処理なのです。プログラムで書くのでかっちりした処理ではありますが、やっていることは検索のようなもので、自分が思い浮かべた像の中のどこに目的とするものが当てはまるのか、ということを探すという意味では、割と曖昧な処理になっているのだと思います。面白いのは、よく経済学者が「なぜ人間は不合理な選択をするのか」と言いますけれども、こちら(記号処理系RNN)の方が偉いとずっと思っていることです。