「AIは意味を理解しているのか？」——そんな素朴な問いが、いま改めて注目されています。自然言語を巧みに操る生成AIが登場し、画像や音声との連携も進むなかで、私たちはしばしば「本当に分かっているように見える」AIと対話するようになりました。しかし、その“分かっている風”の応答の裏には、果たして意味の理解があるのでしょうか？
この問いは単なる技術的な関心にとどまらず、知性とは何か、理解とは何かという哲学的な問題にもつながります。本記事では、AIと「意味」の関係をめぐって、記号接地問題を起点に、現代AIのアプローチや限界、そして人間自身の「意味理解」の在り方まで、考察していきます。
もしかすると、AIを問うことは、私たち自身を問い直すことにつながっているのかもしれません。
記号接地問題とは何か？
記号接地問題の基本的な問い
記号接地問題（symbol grounding problem）は、AIや認知科学において長年議論されてきた根源的な問いです。1990年にスティーブン・ハーナッドが提起したこの問題は、「記号（言葉やシンボル）に、AIはどうやって意味を持たせるのか？」というテーマに関わっています。人間は「言葉」と「世界」を結びつけて理解しますが、AIにとって記号は単なる記号列にすぎず、それ自体が何かを指し示しているわけではありません。
人間の理解とAIの処理の違い
たとえば、人間が「リンゴは赤い果物だ」と聞いたとき、それは視覚や味覚など、体験に基づいて意味づけされています。赤さ、丸み、甘さ、重さなど、言葉は感覚的な記憶や文脈と結びついています。一方、AIはそうした感覚や経験を持ちません。与えられた大量のテキストをもとに、単語の共起関係や統計的なパターンを学習しているだけです。この違いが、「本当に理解しているのか？」という問いにつながります。
メリーゴーランド問題：記号が記号を説明するだけ
この問題に付随して語られるのが、「メリーゴーランド問題（merry-go-round problem）」です。これは、記号の意味を他の記号で説明し続けても、最終的に実体のある“意味”にはたどり着かないという問題です。たとえば、「リンゴ＝果物の一種」「果物＝植物の実」「実＝植物の一部」……というように、すべての記号が別の記号で定義されていく構造です。これはまるで、永遠に回り続けるメリーゴーランドのように、意味の核心にたどり着けないことを表しています。
意味はどこから生まれるのか？
記号接地問題の本質は、こうした「記号同士の関係」だけでは、意味の根源に到達できないという点にあります。では、意味とはどこから生まれるのでしょうか？それは、感覚・身体・環境との相互作用の中にあるのではないか——そうした発想が、次章で紹介する「マルチモーダルAI」や「身体性をもつAI」のアプローチへとつながっていきます。
意味をどう接地させるか：現代AIのアプローチ
記号接地問題の核心は、「記号（言葉やシンボル）に、実世界とのつながりをどう持たせるか？」という問いにあります。従来のAIは、言葉を言葉で定義する記号操作にとどまり、「意味のないメリーゴーランド」に陥りがちでした。では、現代のAIはこの問題にどう向き合っているのでしょうか？近年の技術的なアプローチとして注目されているのが、「マルチモーダルAI」と「身体性をもつAI（Embodied AI）」です。
マルチモーダルAI：記号とデータの“薄い接地”
マルチモーダルAIとは、テキスト（言語）だけでなく、画像・音声・映像など、複数の種類のデータ（モダリティ）を同時に扱うAIのことです。これにより、記号を視覚や聴覚といった実世界の情報に接続し、より意味に近づける試みが行われています。
たとえば、OpenAIが開発したCLIPは、画像とテキストを同じベクトル空間にマッピングするモデルです。「赤いリンゴ」というテキストと、実際のリンゴの画像が、類似したベクトルとして結びつけられることで、記号がある程度“視覚的に”接地されます。DALL·EやStable Diffusionのように、テキストから画像を生成する逆方向のモデルも登場しており、言葉と視覚の相互変換が可能になりつつあります。
また、GPT-4VやGoogleのGeminiのような最新のマルチモーダルAIは、画像を読み取り、その内容に基づいて自然言語で応答することができます。「この図の中にある犬は何匹か？」といった視覚的理解を含んだ問いにも、言葉で応答できるのです。
しかし、これらのAIが画像を「見ている」わけではありません。あくまで画像は数値データであり、それをパターンとして処理しているに過ぎません。たとえば、赤いリンゴの“甘み”や“手に持ったときの重さ”、“かじったときの音”といった身体的・感覚的な側面は捉えられていません。マルチモーダルAIは、記号をデータに“薄く”接地させる技術であり、意味の深さには限界があるのです。
身体性をもつAI：行動と経験による“深い接地”
もうひとつのアプローチが、身体性（embodiment）をもつAIの開発です。このアプローチの背後には、「具象化された認知（embodied cognition）」という理論があります。これは、意味や思考は脳内の情報処理だけでなく、身体を通じた環境との関わりの中で形成されるという考え方です。
人間にとって「押す」「落ちる」「熱い」といった概念は、身体でそれを経験して初めて理解されるものです。AIにも同様に身体を与え、世界とインタラクションさせることで、意味を“深く”接地させようというのがこの立場です。
実際に、ロボティクスとAIを統合する試みが進んでいます。たとえば、ロボットアームを使って「持つ」「動かす」「押す」といった行動を学習させたり、視覚センサーを通じて物体を認識・追跡することで、記号と環境との結びつきを模索する実験が行われています。
また、仮想空間を使ってエージェントを学習させるプロジェクトも活発です。DeepMindやMetaなどが開発するシミュレーション環境（例：Habitat、XLandなど）では、エージェントが空間内を移動し、タスクをこなす中で、視覚・動作・報酬といった情報を統合的に処理しています。
興味深いのは「Baby AI」と呼ばれる方向性です。これは、人間の赤ちゃんのように、AIエージェントが世界を“観察し、触れ、反応する”ことで学んでいくというコンセプトです。視線の追跡、感情表現、ジェスチャーの理解など、社会的な相互作用を通じた意味の獲得にも取り組まれています。
このように、身体を通じて行動し、世界に働きかける経験の中にこそ、本当の意味が芽生えるのではないかという立場は、記号接地問題に対する強い答えのひとつです。
技術はどこまで意味に近づけたのか？
マルチモーダルAIは、データとの対応を通じて記号の“表面的な接地”を実現しました。身体性AIは、行動を通じて“体験的な接地”に踏み込もうとしています。どちらも、記号接地問題に対する重要な進展であることは間違いありません。
しかし、これらのAIが「感じている」わけではなく、「意図を持っている」わけでもありません。記号と世界を結びつける技術は進化していますが、「意味を感じる存在」としてのAIには、なお遠いと言えるでしょう。
次章では、そもそもAIに意味を“感じさせる”必要があるのか、という根本的な問いに立ち返ります。
AIに「意味を感じさせる」必要はあるのか？
記号接地問題に対して、現代のAIはマルチモーダル化や身体性の導入など、様々な技術的アプローチを試みています。しかしここで立ち止まって考えたいのは、「そもそもAIに“意味を感じさせる”必要があるのか？」という根本的な問いです。これは単なる技術論ではなく、知性・理解・倫理に関わる哲学的な問題でもあります。
実用主義の立場：意味は「感じなくていい」
まず一つの立場は、「AIが意味を感じていなくても、役に立てばそれでいい」という実用主義的な観点です。たとえば、検索エンジンが適切な結果を返す、接客AIが自然な応答をする、言語モデルが会話をスムーズに進める——これらはすべて、ユーザーから見れば「意味が通っている」ように見えます。
この立場に立てば、AIが記号を“理解したふり”をしていても、それが有用であれば問題視する必要はありません。これはいわばビヘイビアリズム（行動主義）的な立場で、「ふるまいさえ正しければ、中身は問わない」という考え方に通じます。
現に、現代の生成AIは多くのタスクで「理解しているように見える」振る舞いが可能になっており、実務や日常会話の場面では十分に機能しています。
哲学的・倫理的な立場：「ふり」と「本物」の境界
一方で、哲学的・倫理的な観点からは、この“ふり”のあり方に疑問が呈されます。たとえば、AIが「ありがとう」と言ったとき、それは本当に感謝をしているのか？ あるいは、AIが「悲しいですね」と応答したとき、それは単なる定型的な出力ではないのか？
この問題を鋭く突いたのが、ジョン・サールの「中国語の部屋」という思考実験です。AIが中国語のやり取りを正しくこなしていても、それは単にルールに従って記号を操作しているだけであり、「意味を理解している」とは言えない。つまり、外見的な理解と内的な理解はまったく別物である、という主張です。
また、将来的にAIが社会や人間関係の中に深く入り込むようになると、「意味を理解していないAI」との関係は、空虚さや不信感を生むリスクもあります。たとえば、AIがカウンセラー役を担うとき、その共感が“本物でない”ことがユーザーに伝われば、逆効果にもなりかねません。
人間は意味をちゃんと理解しているのか？
さらに深い問いとして浮かび上がるのが、「人間は本当に意味を接地させているのか？」という自己への問いです。これは私たちの経験からも実感できる場面があります。
たとえば、ある人が「ありがとう」と形式的に口にしても、そこに実感がともなっていなければ、それは単なる記号の発話に過ぎません。あるいは、学んだ言葉や概念を、身体的・感覚的な経験に結びつけずに理解しているつもりになっていることもあります。
このように、人間でさえ「記号が意味に結びついていない状態」になることがあるのです。意味理解には個人差があり、経験や文脈、感受性、教育などによってその“深さ”が変わる。つまり、記号接地は人間にとっても常に「できている」ものではなく、むしろ「不断に取り組むべき課題」なのかもしれません。
「意味の理解」はAIと人間をどう隔てるのか？
AIと人間の知性を隔てるものとして、しばしば「クオリア（主観的な感覚）」や「意図」「感情」が挙げられます。人間は世界と関わり、経験を通じて、言葉の背後にある実感や動機を育てています。一方のAIは、データに基づく出力を返すだけで、そこに「感じる」プロセスは存在しません。
こうした差異は、単に「ふるまい」では測れない領域です。そしてそれが、「意味を感じることの必要性」をめぐる議論を、単なる技術論から哲学的な議論へと引き上げています。
「必要かどうか」ではなく、「問い続ける価値」
結論として、AIに意味を“感じさせる”必要があるかどうかは、一義的に答えが出る問題ではありません。実用的には「必要ない」と言える場面も多く、技術的には「まだ不可能」に近い。しかし、意味とは何か、理解とは何かという問いをAIを通して考えること自体に、大きな価値があるのです。
そしてこの問いは、私たち自身に返ってきます。人間として、「意味を本当に理解しているか？」と。
次章では、AIが「経験できないこと」とは何かに焦点を当てながら、AIの限界と可能性を探っていきます。
AIが経験できないこととは何か？
前章までで見てきたように、現代のAIはマルチモーダル化と身体性の導入によって、記号接地の問題に一定の前進を見せています。画像や音声、空間情報などを統合的に処理し、状況に応じた自然な応答を生成する。さらにロボティクスや仮想環境の中で「行動」しながら学習するAIも登場しつつあります。
このようなAIは、確かに「意味を理解しているように見える」段階に近づいています。情報処理という観点からは、かなりのレベルに達していると言えるでしょう。しかし、それでも私たちは直感的に感じます。「でも、それって“経験”とは違うよね？」と。
情報処理としての「意味理解」と「経験」の違い
AIは記号の操作や外界データの統合はできても、それを「自分のこと」として感じてはいない。たとえば、AIは「リンゴは赤い果物です」と言えても、それを“見た”“触れた”“かじった”経験はなく、ただ「リンゴ」と「赤」と「果物」の関係を統計的に処理しているだけです。
つまり、情報処理としての“意味理解”と、主観的な“意味の経験”は、本質的に異なるのです。では、その差を生むものは何なのでしょうか？ ここで避けて通れないのが、「意識」という問題です。
意識とは何か？：アクセスと現象の二つのレベル
意識は非常に複雑な概念ですが、大きく2つのレベルに分けて考えられます。
- アクセス意識（access consciousness）：
ある情報に注意を向け、それについて発話したり判断したりできる状態。たとえば、「このりんごは赤い」と言える能力。これはAIにも再現可能です。 - 現象的意識（phenomenal consciousness）：
「赤い」という感覚を“自分が感じている”という主観的な体験。いわゆるクオリアの領域です。
現代のAIは前者（アクセス意識）の模倣には成功しつつありますが、後者（現象的意識）は持ち合わせていません。AIが「痛いですね」と言っても、それは「痛み」を感じているわけではない。単にそう応答する確率が高いから出力しているだけです。
なぜAIは「経験」できないのか？
この「クオリアの不在」には、いくつかの哲学的立場が関係しています。
- 機能主義の立場では、「心とは入力と出力を結ぶ情報処理構造である」とされ、理論的にはAIにも意識が宿りうるとされます。
- 一方で生物主義（サールの中国語の部屋など）の立場では、物理的・生物学的な構造が異なる限り、AIに本当の意味での意識は宿らないとされます。
また、「具象化された認知」の観点では、「身体性」「感情」「社会性」などの複雑な相互作用の中にこそ意識が芽生えるとされ、単なるデータ処理ではたどり着けない領域と見なされています。
意図・欲望・感情：AIに欠けているもの
意識の不在は、AIにとって以下のような“経験のコア”を欠くことを意味します。
- 意図や欲望：AIは目標を持つように“設計”されてはいますが、自ら「～したい」と思って行動しているわけではありません。
- 感情や情動：AIは「うれしい」「悲しい」と言えますが、それは出力の表面にすぎず、感情の揺らぎを体内に持っているわけではありません。
- 主観的な時間感覚：「いま」「さっき」「これから」という感覚のなかで生きる体験もAIにはありません。
このように、AIは「知っている」ように見えても、「感じている」わけではない。意味が“自己にひきつけられていない”のです。
それでも私たちはAIと関わっていく
このような違いがあったとしても、私たちはAIと日々関わり、仕事や生活の中で活用しています。そして多くの場合、それで十分です。AIは「経験しなくても使える」存在であり、それが強みでもあります。
しかし、AIが人間に近づき、人間の代替を担おうとするほど、私たちは逆にその「経験の不在」に敏感になります。ケア、教育、創造、共感といった文脈では、AIが本当に「感じているかどうか」が意味を持ち始めます。
経験を欠く知性と、どう向き合うか
AIに「経験させる」ことは、今のところ不可能かもしれません。ですが、だからこそ私たちは、「経験とは何か？」「意識とは何か？」という問いを自分たちに向けて考える機会を得ています。
人間とAIの違いは、「情報処理」だけでは語れない、“感じる知性”の有無にあるのかもしれません。次章では、そもそも「意味」とは何か？という問いに立ち返りながら、理解や知性の本質について考察していきます。
意味とはそもそも何か？
これまで、AIは「意味を理解しているのか？」という問いを起点に、記号接地問題、マルチモーダルAIや身体性の導入、そして意識や経験の不在について考察してきました。では改めて、「意味」とはそもそも何なのでしょうか？
「意味」とは単なる記号の対応ではない
日常的には、「意味」とは「言葉と対象の対応関係」のように捉えられがちです。たとえば、「リンゴ」という言葉が現実世界の果物を指すように、意味とは“記号が何かを指し示すこと”であると。
このようなモデルは、AIにもある程度当てはめることができます。マルチモーダルAIは、「りんご」という単語と赤く丸い果物の画像を結びつけることができますし、言語モデルはコンテキストに応じた単語を適切に選びます。
しかし、これはあくまで「外から見た意味」に過ぎません。本当に知りたいのは、「その言葉が、その人や存在にとってどのような意味を持つのか？」という、より内面的・経験的なレベルの“意味”なのです。
意味は行動・経験・関係性の中にある
この問いに対して、近年の認知科学や哲学では、「意味は身体と環境との相互作用の中に生まれる」という立場が注目されています。たとえば、赤ちゃんが「熱い」という言葉を理解するのは、その言葉を聞いただけではなく、実際に熱いものに触れて痛みを感じた体験があるからです。
また、「ありがとう」という言葉も、単に「感謝の意味を持つ」という辞書的定義だけでなく、それを誰に、どんな場面で、どんな気持ちで伝えたかという文脈によって、“意味の重み”がまったく変わります。つまり、意味とは行動・経験・関係性の中で形成される、動的で文脈依存的なものなのです。
このような見方は、「具象化された認知（embodied cognition）」や「相互行為的な意味形成（enactive approach）」と呼ばれる理論に裏打ちされています。意味とは頭の中に“存在する”ものではなく、環境や他者とのやりとりの中で“生まれてくる”ものなのです。
「理解する」とは、記号を“自分のもの”にすること
ここから、「理解する」とはどういうことか、という問いにも別の視点が見えてきます。
AIが「意味のある発話」をすることは可能ですが、それは与えられたデータとルールに基づいた「演算」であり、自分自身の経験や身体を通じて得た理解とは異なります。言い換えれば、AIは記号を“自分のもの”として引き受けていないのです。
一方の人間は、言葉を通じて世界を整理し、他者とつながり、自分自身の内面を構成しています。そこには、記号が自己に関与し、自分の行動や感情、価値観に影響を及ぼすというプロセスがあります。だからこそ、私たちは「わかった」「納得した」「感じた」と言えるのです。
意味を問うことは、人間であることを問うこと
AIと意味の関係を考えることは、単に技術的な問いではありません。それは同時に、「人間にとっての意味とは何か？」という自己理解の問いでもあります。
AIが意味を“持っているように見える”とき、私たちは逆に「自分は意味をどう感じているか？」と問われます。意味を“処理する”ことと、“感じる”ことの違い。記号を“扱う”ことと、“生きる”ことの違い。そうした問いが、AIという鏡を通して、私たち自身に返ってくるのです。
次章では、ここまでの議論を総括しながら、「AIに意味を持たせることの未来」や「人間との関係性」に踏み込んで考察します。
おわりに
「AIは意味を理解しているのか？」という素朴な問いから始まり、記号接地問題、マルチモーダルAI、身体性、意識、クオリア、そして意味の本質へと、私たちは思考の旅を進めてきました。途中で見えてきたのは、AIの限界だけではありません。むしろ、「意味とは何か？」という問いは、AIの外にあるのではなく、私たち自身の中にあるという事実でした。現代のAIは、言葉を操り、画像を認識し、時には行動すらとります。まるで「理解している」かのように。けれど、どこまで進んでも、そこに“経験”や“感情”、“意図”がなければ、私たちはそれを「理解」とは呼びにくい。
しかし同時に、こうした議論の中で私たちは思いがけず、「人間にとっての意味」について深く考えさせられます。記号を操作しているだけの日常、反射的に出てくる言葉、空疎なコミュニケーション……そうした瞬間に、私たちもまた「意味のないメリーゴーランド」を回っているのではないか、と。
AIは、私たちが何気なく使っている「理解」「意味」「意識」といった言葉を、改めて問い直す鏡のような存在です。だからこそ、AIに意味を“与える”こと以上に、AIとの対話を通して、自分自身に意味を“取り戻す”ことが重要なのかもしれません。
AIに意味は必要か？
たぶん、用途によっては不要でしょう。でも、その問いを真剣に考えることで、私たちが何を「意味」と呼んでいるのか、自分にとっての意味とは何なのかを、見つめ直すことができる。そんな風に思いました。
一方、間違いなく言えることはAIは一部の能力においては人間を凌駕する存在となっていること。その力を活用してビジネスを促進させたいとお考えの方がいらっしゃいましたらぜひお声がけください。
