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「脳のリズム」をめぐる読書ノート


生物が生きている環境は多様なリズムに満ちている。一方生物もまた多様な様相で固有のリズムを形成している。そして生物は環境のリズムを引き込むなどによって環境とリズム的関係をとり結んでいる。たとえば概日リズムに対応する生物時計は人間の場合は特に意識や睡眠リズムや行動や身体機能の様々なありかたに概ね24時間の周期性を与えている。さらに、概日リズムの振動に関与する遺伝子も同定されている。

生物の持つリズムの中では特に脳のリズムは多彩で重要である。脳のリズムは電気活動の振動として計測される。この計測技術の進展が著しい。やがて、いつの日か我々は脳内で認知機能をつかさどる神経システムのリズムが美しいメロディーを奏でるのを聞くことができるかもしれない。

「脳のリズム」という著書に触れる前に、脳の電気活動の振動にどのような種類があるかの概略を示す記載を、自著「こころの風景、脳の風景」より引用しておくことにしたい。

脳の一次信号
 脳の一次信号は、EEG(脳波)、MEG(脳磁図)などで捉えられる信号である。
脳には様々な帯域の電気活動が生じて振動している。デルタ波(0.5~3Hz)
、シータ波(4~7Hz)、アルファ波(8~13Hz)、ベータ波(14~30Hz)、ガンマ波(>30Hz)、さらに遅い振動に、スローオシレーション(1~0.1HZ)、インフラオシレーション(0.1Hz以上)がある。それぞれの周波帯域の活動電位は一定の脳の機能と関連していることが想定されている。同じ帯域で振動する領域では共通の機能が想定される。また周波数の遅いものほど脳の広域に影響が及ぶと考えられている。

アルファ波は注意に関連すると言われる。その波形は大脳皮質でも視床でも形成される。大脳皮質―視床回路は様々な意識活動に関与すると言われている。特に視床は、扁桃体などの活動と連動して知覚に簡単な価値づけをして大脳皮質に送りだし注意の在り方に影響を与えているようである。ジェラルド・M・エーデルマンはこの大脳皮質―視床のループを中核にした意識のダイナミック・コア理論を展開していることは良く知られたことである。

また海馬のシータ波はエピソード記憶と意味記憶の関連を示す鍵となるかもしれないと言われている。あるいはインフラオシレーションは他の周波数帯域の電気活動が入れ子のように位相同期して、脳の全体に伝播するグローバルな振動である。脳の活性化やネットワークの連携はこの振動に左右されるとみられている。
 
   「心の風景、脳の風景1」、 精神病理学(こころの科学)と脳をめ
    ぐるメモランダム


「脳のリズム」、ジェルジ・ブザーキ著、みすず書房、2019

 本書は2006年に出版された「Rhythms of Brain」の日本語訳である 。著者のジェルジ・ブザーキは1949年ハンガリー生まれ。ニューヨーク大学教授。システム神経科学者、大規模脳計測のパイオニア、脳内の記憶形成や脳内の「リズム(振動)」が認知機能に果たす役割に関する研究で知られる。著書には本書のほかに「Tha Brain from Inside Out」2019 、がある。

本書の「はしがき」でブザーキは次ように述べている。

「本書の要点をひと言で言えば、脳は予測装置であり、その予測能力は、脳が絶え間なく生成しているさまざまなリズムから生じる、ということだ。同時に、脳活動がさまざまなリズムによって組織されたシステムであるおかげで、脳は環境の理想的な観察者になることができる」



本書は13の章Cycleからなっているが、Cycle1の「はじめに」のなかで、「外から中へ」戦略と「中から外へ」戦略というタイトルで重要な主張がなされている。

その主張をここでは、日経サイエンス(2023年10月号)の特集、神経科学の新視点として掲載された、「脳は内から世界をつくる」というブザーキの論文にもとづいてみておきたい。

これまでの神経科学では脳の働きは、外界からの入力によって知覚を形成し、内部で思考決定して行為に結び付けるという、外から内へと言う認識の下で研究されてきた。しかし、ブザーキは脳の内部で起きていることから研究を始めるべきだという。脳の内部にはあらかじめ、自己組織化した膨大な神経活動の軌道のレパートリー(脳回路)が獲得されている。つまり脳内にはまだ意味を持たない膨大な神経活動のリズムが存在しているのである。知覚は外界の情報をこの脳内のリズムの一部にあてがうことで成立する。すでに学習されたものであれば極めて迅速に知覚の情報は共有できるし、未知の情報に対しても脳回路は過去の情報に照らして推論を働かすことが可能である。

さらに、知覚対象を検索する行為の発動によって、外界との相互作用が有効になされて、外界の知覚がより迅速に正確になされる。この時の行為を担う脳内の運動野からはそれ以外の大脳皮質の部位に自分の始めた行為について知らせを送る、「随伴発射」と呼ばれるメッセージである。脳の感覚野や高次の領野にも随伴発射が送られる。

神経細胞は外界に直接アクセスすることはできないが、この随伴発射のメッセージによって、感覚野の回路が外界からの入力を「接地(グラウンディング)」する。この接地によって、感覚入力によって引き起こされる神経発射パターンの変化に脳回路が意味づけをする能力を持つことができる。とブザーキはいう。つまり脳は神経活動のリズムを自ら生成し、知覚のセンサーが有効に作動するような身体の行為を通じて知覚「する」。そして知覚を接地することで世界に意味を与えるというのである。

接地という問題は最近、今井むつみ、秋田喜美著「言語の本質 ことばはどう生まれ、進化したか」の中で「記号接地問題」としてとりあげられて話題になっている。私の認識に間違いがなければここでの接地はブザーキのいう接地とほぼ同じものとみなしてもよいだろう。今井らは「少なくとも最初のことばの一群は身体に接地していなければならない」として、身体を持たないChat GPTが使用することばは「接地」できていないことにヒトのことばとの違いがあると主張している。そのうえで、しっかりと記号接地しないままに最初からAIに頼っていては、何が使えて何がだめなのか、どこを直すべきかの判断ができなくなるとしている。

ブザーキもこの論文でAIのことにも触れている。AIの主流になっている現在のモデルに代わって「内から外へ」を採用することで、自己組織化的な活動を維持して、それとの「マッチング」で学習を進めるモデルがつくられるだろう。この方法で作られた計算機は、センサーからの入力から切り離され、脳の内的な認知過程のような新たな形の計算を生み出すかもしれないとブザーキは述べている。

私はヒトのことばやAIの接地問題を興味深く感じた。しかし、私はこの脳の接地という現象についてはこれまで無知であった。

私は以前、このnoteで、私なりに脳の働きを「内から外へ」と考えてみたうえで、「幻覚」の成立をめぐる神経科学的な検討を試みた。その時にこのブザーキのいう、身体行為がおりなす脳の接地と言う現象を知っていて検討したらどうなっただろうと思いながらこの論文を読んだ。しかし、今のところいい考えが残念ながら浮かばない。もう少し考えてみようと思う。

私が書いた「幻覚」をめぐる論文は、知覚や幻覚が成立する外部の空間をバーチャルなものととらえたり、「量子もつれ」を念頭に「知覚のもつれ」というメタファーを導入したり、いささかぶっとんだ感じのものになっていた。私はその論文を今のところ間違いだったと思っているわけではないが、もう少しうまく神経科学に接地させることができないものかと思っている。

日経サイエンスの論文に関してはこのくらいにして、「脳のリズム」に戻ろう。

本書では上に述べたような神経科学のパラダイムの変換の試みもみられ、私は面白く読ませてもらった。ただ476ページの厚さがあり、内容が豊富で簡単に要約できるものではない。ここでは、私が関心を持ったCycle13に関してのみふれさせていただくことにしたい。ただその前に本書の表紙の裏面に記載されている文章が本書の優れた紹介文になっているのでその一部を引用させていただきたい。

2006年に刊行された原著は、それまで”ノイズ”にすぎないとされていた脳内のリズム現象の見方を一変させ、すでに現代の古典となっている。本書はその待望の邦訳。
 脳内のリズム現象は私たちの認知機能の中核を担っている。脳の中では振動子としてのニューロンが集団的に同期しつつ、f分の1揺らぎ、時間窓によるスイッチング、確率共振といった特性を利用しながら、思考や記憶などの複雑かつ統合された能力を創発するシンフォニーを奏でているのだ。
本書は初歩から説き起こされているが、全体としては驚くほど包括的に書かれており、読み終わるころには振動ダイナミクスと認知機能の関連が具体的に見えてくる。
 たとえば後半の第11章(Cycle11)では、場所細胞のスパイクという細胞レベルの現象と、θサイクルというネットワークの振動現象によって、動物が周囲の空間を把握し、予測し、記憶しながら移動できる仕組み(空間ナビゲーション)を機械論的に解明しきっており、圧巻だ。

私がここでとりあげたいと思うCycle13のタイトルは「一筋縄ではいかない問題」である。

一筋縄ではいかない問題に、意識をめぐる脳の研究がある。それは私が最も関心を持っている神経科学的な研究課題である。神経科学の研究には目まぐるしい進歩があり、本書が書かれてから17年を過ぎた現在、本書の記述が不十分なものとなっている部分もあると考えられるが、この意識をめぐる神経科学的な研究に関しはまだ決定的なブレイクスルーがなされておらず、他の課題ほど新たな記述が必要ではないと思われる。そうはいっても、今日、意識をめぐる神経科学的な研究の進展はきわめて著明で、様々な成果もあげられている。私はできたら、この問題をいくつかの角度から私なりに理解し整理してこのnoteに記事を書くことができたらと思っている。

本書でブザーキは意識という定義すら困難である難しい課題に取り組み、興味深い記述を行っている。そのなかで、ここでは、私は二つの点に注目しておきたい。

一つは、脳のなかでは、大脳皮質のネットワークのような持続的にあるいは永続的に神経活動を示し、大きなニューロンプールをかかわらせる構造物だけが意識的経験の発生の鍵であり、意識を支えることができるだろうという主張である。

つまり、意識には長距離の結合が存在し十分な持続時間の活動が必要である。それが可能な大脳皮質のネットワークは多くの時間的スケールと、その結果としての1/fタイプの自己組織化臨界性をもつ空間的に広範な振動を支えることができる。その持続的な活動には再生型の神経活動が必要であり、その正の興奮性のフィードバックを不可欠の要素とする。従って広範な持続的神経活動にも正のフィードバックにも欠ける小脳や基底核の回路は意識を生じさせることはできないとブザーキは述べる。

再生型神経活動は、一度入力され、処理され、何かしらの出力に結び付いた神経入力が残存してほかの神経回路を活性化させることができる活動である。その再生型フィードバックは、そのシステムの現在の状態に過去を組み入れることができ、さらに入力をコンテクストの中に位置づけることができる。

大脳皮質のこの自己生成的神経活動は、感覚からの入力による神経活動に常に重ね合わされ、加算されていく。感覚によって誘発されたものであれ、自発的なものであれ、皮質の主細胞のスパイクはすべて、遠くのニューロンに達する。そしてこの大脳皮質のネットワークこそが脳の独創性と自由をもたらす。ブザーキは注の中で脳の自己組織化能力について次のように述べている

自信をもって言うが、脳の自己組織化能力は、科学の分野で最も興味深い難題だ。そのことを知らずして、どのようにして、無傷の脳の働きの狂った脳の奥深い謎が解けるか、想像だにできない

ブザーキが指摘する意識にかかわる二つ目の点は、自発的な活動だけでは、意識を生み出すことはない。脳の自発的状態として可能なすべてのもののサブセットに安定性と意味を与えるのは、体と物理的ー社会的環境に対して脳が持つ相互作用だということである。

さらに脳はほかの脳の神経活動を予測することを学ぶことによって、自意識を徐々に獲得していく。言い換えると、自意識の獲得はほかの脳からのフィードバックを必要とする。自意識は学ぶものだ。とブザーキは述べている。私には納得出来る指摘である。

ここでの自意識を自我意識ととらえてみると、現在精神医学の診断基準から自我や自我意識という見方が消滅しかけていることを思い出して、私はもう消え去るのみに過ぎない老精神科医の身であるが複雑な気分にとらわれた。

ともあれ神経科学の進展に関心をもつ精神科医としてブザーキが本書の最後に記述したつぎの言葉に希望を見出したいと思う。

「自己組織化された永続的な振動と大域的な計算原理をもつ大脳皮質は、入力に依存した局所的処理によって得られるのとは根本的に異なる性質のものをつくりだすことができる。脳のリズムは精神のリズムでもあることがいずれ明らかになるだろう」


               ***


2020年 自費出版

「こころの風景、脳の風景―コミュニケーションと認知の精神病理―Ⅰ、Ⅱ」より


私の関心事の一つに、コミュニケーション過程をどうとらえるかという事がある。今回は、精神医学的な面接を念頭に置いて、一対一のコミュニケーション(対話あるいは会話)の枠組みがどう構成されるかをめぐってモデルの作成を試みた記事を取り上げてみたい。

コミュニケーションの枠組みをめぐる一試論

1 はじめに

精神医学的面接は、診断を進めると同時に治療を行う行為である。時には面接だけで治療が完結してしまうこともある。医学上の面接と言う行為は通常は、医師と患者が一対一で対面して主として音声言語を媒介にして行うコミュニケーション行為である。それは精神医学のみでなくあらゆる臨床医学の現場で医師が採用する最初の行為である。しかし精神医学におけるほどこの面接的なコミュニケーションの持つ意味合いの重要な科は他にはないのではあるまいか。

この面接的なコミュニケーションをコミュニケーション論的に分析してみるとどうなるだろうか。これまで、そうした試みは意外と少ないようだ。今回、私は面接という場面のみでなく一対一で人間が行う一般的なコミュニケーションの枠組みに関して試案的に一つのモデルを作成してみたので報告したい。そのモデルを参照枠として精神医学的面接の過程を科学的にとらえて、臨床に役立てることを考えてみたいと思っている。

2 コミュニケーションの枠組み

コミュニケーションの枠組みを考えるために、ここではその一つの手がかりを、ローマン・ヤーコブソンが「一般言語学」(みすず書房、1973)という著書の中の論文「言語学と詩学」(1960)で言語の伝達行動に含まれる構成要素としてとりあげた六つの要因に求めてみたい。

ヤーコブソンは発信者、受信者、メッセージ、コンテクスト、コード、接触(コンタクト)の六つをコミュニケーションの構成要素として、次のように図式化している。

               コンテクスト
               メッセージ
        発信者  …………………………………  受信者
                コード
                接触
 
発信者(話者)が受信者(聴者)に送るメッセージを有効にするためにその枠組みとしてのコンテクストが重要である。このコンテクストは受信者が捉えることができるもので、言葉の形をとっているか、あるいは言語化できるものである。次にメッセージはコードを要求する。これは発信者と受信者に全面的にあるいはすくなくとも部分的に共通なものでなければならない。最後にメッセージは接触を要求する。これは発信者と受信者との間の物理的、心理的な連結で、両者の間で伝達を開始し、継続することを可能にする要因である。

以上がヤーコブソンの伝達モデルの概略である。私はこのモデルを参照しながら、私なりにコミュニケーションの枠組みを考えてみた(下図)。

私は話し手と聞き手が交代しながらおこなうコミュニケーションの枠組みを一つのシステムととらえてみたいと考えた。システムの大枠をフレームと考えた。それはあるていど伸縮できる柔軟なものを想定している。そのフレームの上部にコンテキストを位置づけ、下部にエントレインメント(共振、波長合わせ)を位置づけた。さらに音声や身振りなどのノンバーバルなコミュニケーションも含めて考えてみた。またヤーコブソンのモデルでは触れらせていない、テーマや意図や推論、メタコミュニケーションを重要なコミュニケーションの要素として取り上げてみた。

私はこのモデルを十分なものと思ってはいない。少し説明を加えとぉきたいと思う。

第一にコンテクストであるが、これは言語論的にはメッセージ(テクスト)における個々の語の意味的、文法的な関連性(文脈)を指示することである。しかしここでは、コミュニケーションの意味を形成するために関与する
状況全体、場面全体と考えておきたい。さらに、これまでのコミュニケーションの流れを把握し参照できる、再帰性を帯びたフラクタル化(相似形)されたコミニケションのプロセスもコンテクストを形成していると考えておきたい。周知のようにこのコンテクストをAIは限定することが極めて困難であるが、人間の場合は話し手,聞き手の両者にさほど大きな困難を伴わずいわば暗黙の知として共有される。それがなぜなのかは人間のコミュニケーション能力の重要な部分に関連しているのだろうがよくわかってはいない。

さてコンテクストの下には、テーマや伝達への意図を位置づけてみた。それらの限定を受けながら発話がなされる。意図に関して私はコミュニケーションにおける意味伝達への志向性を担うものと考えて、本書(こころの風景、脳の風景)の中で統合失調症の「つつぬけ体験」と長井真理が命名した症状で「つつぬけ」になるのはこの意味伝達の意図あるいは意味への志向性ではないかと考察を加えた。

発話はテーマや意図のみでなく情動や身体的コミュニケーションとも協同し合って、聞き手に一定の意味や効力を送って思考を刺激し行動化をうながす。

しばしば実際の発話はコンテクストやコードからずれた形でなされたり、極めて不十分で意味のつかみずらいものである。聞き手はそのような発話を理解するために、推論や「関連性理論」のいう関連づけの能力を発動してメッセージを解釈する(この能力とその発動はメッセージを送る立場の話し手にも必要であるという記載がこのモデルでは欠けていた)。詳細は省略するが、パースはこの推論の働きをアプダクションと名づけた。推論や、関連付けのも関わらず、話が伝わらないときは、メタコミュニケーションによって確認し合う。メタコミュニケーションは自己言及的なフィードバックの機能をおびている。

コンテクストがフレームの上限で意味の形成に関与しているとすると、フレームの下限では話し手、聞き手双方で作られるリズムの引き込みによって形成される共振(イントレイトメント)がコミュニケーションを支えている。それはコミュニケーションをおこない保とうとする協力的な接触への意思を形づけるものである。

この共振と呼ばれるリズムはおそらく胎児の頃より、少なくとも生後まもなくから母子間で成立するものである。この言語獲得以前の共振に私はコミュニケーションの原型があるのではないかと思う。そして、私は精神医学でかって統合失調症の患者とのコミュニケーションのさいに言われていたプレコックス感はこの共振がうまく成立してこないことを述べたものであると考えてみている。

共振と言われるこのリズムは、話し手と聞き手の交代に見られるリズムと同様に脳の持つリズムと連動したものだろう。つまりコミュニケーションに関連したリズムは少なくとも二人の人間の相互作用で成立してくる二人の脳のリズムに強く依存している。

さて次に発話的なメッセージのコミュニケーション機能について少し考えておきたい。その手掛かりをここでもヤーコブソンに求めておきたい。

ヤーコブソンは先に述べた六つのコミュニケーションの構成要素に対応する形で、発話がもたらす機能を以下の六つに分類する。関説的(指示的)、心情的、動能的(命令的)、詩的、交話的、メタ言語的である。

はじめの、関説的(指示的)、心情的、動能的(命令的)の三機能はビューラーが言語行動のモデルとして主張した三角形の頂点に位置づけられる。すなわち関説的は第三人称(話題にされている誰か、何か)、心情的は第一人称(話し手)、動能的は第二人称(聞き手)に関連される。ヤーコブソンはさらに詩的、交話的、メタ言語的を追加して次のように図式化している。

             関説的機能
    心情的機能    詩的機能   動能的機能
             交話的機能
            メタ言語的機能

ここでは特に交話的機能と詩的機能に注目しておきたい。

交話的機能とは、メッセージのなかでみられる伝達を開始したり、延長したり、打ち切ったりあるいは伝わっているかどうかを確認するなどの発話である。これは身体的メッセージと協同しあって、相手との接触を保とうとする機能である。出会いや別れの挨拶、天気に関したやり取り、気配りや協調を強めるための発話などがそれにあたる。これは小児が獲得する最初の言語機能であって、小児は情報を持ったメッセージを発信や受信ができるようになる以前から、すでに伝達をおこなおうとするものであるとヤーコブソンはのべている。 

次に詩的機能は、詩の世界にだけ限定されたものではなく、メッセージのなかの全体的な文脈よりも、個々の言葉の音や意味そのものに焦点をあわせた発話機能である。それは韻をふむ文のように音や意味の類似性によって文が統合されていくもので、いわゆるサンタグムよりもパラディグム優位の発話である。こうした発話は統合失調症の妄想の中に豊富に含まれることがある。

3  おわりに

コミュニケーションの枠組みをめぐって一つのモデルを作成してみた。精神医学的面接に参考になるようにと考えてみたが、十分とはいえないものである。本論のなかで、統合失調症の患者とのコミュニケーションで問題と思われることにもふれてみたが、「つつぬけ体験」や「プレコックス感」などは若い精神科医には理解できないといわれるかもしれない。私としては自閉症スペクトラム障害のコミュニケーション障害に関しても役立つものと考えてみたいのだが、そのためにも、もう少し工夫が必要であろう。

付記

私は今回はじめて、Chat GPTとの会話を試みた。コミュニケーションに関心を持っている者であるという情報のみを伝えて、以下のように三つの質問に回答を得た。回答は質問をしたあと数秒もかからない速さで得られた。回答に対するさらなる質問は重ねなかった。ここでは質問と回答のみを記載しておくことにする。
回答をだすまでのChat GPTのあまりにも早い処理能力をみて、私はChat GPTと人間の脳の働きとを単純に比較することには慎重であるべきではないかと感じた。それにしても、AIは人間の脳とは異なる計算原理によって何らかの創発をおこなうことがあるのだろうか。人間の脳の計算原理はどうなっているのだろうか。

質問1 人間の一対一のコミュニケーションを形成する枠組みを図式化してみてください

回答 人間の一対一のコミュニケーションを形成する枠組みは複雑で多面的ですが、以下に基本的な要素を図式化したものを示します。この枠組みは、対話の流れと要素を視覚的に表現しています。

   [発信者]        [メッセージ]         [受信者]
  (Sender)      (Message)          (Receiver)
     |               |                 |
     |-----[コミュニケーションのフィードバック]---->|
     |               |                 |
     |<-----[非言語コミュニケーション]--------->|
     |               |                 |
     |<-----[声音、トーン、リズム]--------->|
     |               |                 |
     |<---------[言葉の意味と文脈]---------->|

この枠組みの要素を説明します:

1.発信者 (Sender): メッセージを送信する人または機関。情報やアイデアを伝える側。
2. メッセージ (Message): 伝えられる情報やコンテンツ。テキスト、音声、画像、ジェスチャーなどが含まれます。
3. 受信者 (Receiver): メッセージを受け取る人または機関。情報やアイデアを受け取る側。
4. コミュニケーションのフィードバック: 受信者からの応答や反応。受信者がメッセージを理解したり、意味を共有するために送信者に戻す情報。
5. 非言語コミュニケーション: 言葉以外の手段で情報を伝えること。例えば、表情、ジェスチャー、姿勢、視線など。
6. 声音、トーン、リズム: 発信者の声の特性。言葉のトーンやリズムには感情や意図が表れることがあります。
7 .言葉の意味と文脈: 言葉の実際の意味と、そのコンテキストにおける解釈。言葉の選択と配置はコミュニケーションの成功に大きな影響を与えます。


この枠組みを通じて、発信者から受信者への情報伝達と受信者からのフィードバックが行われ、コミュニケーションが成立します。非言語コミュニケーションや声音、トーン、リズム、言葉の使い方が、メッセージの効果的な伝達に大きな役割を果たします。


質問2 人と人が会話をする際にうまくいく条件にはどんなものがありますか


回答 人と人がうまく会話をするためには、いくつかの条件が重要です。以下は、効果的なコミュニケーションのための一般的な要因です:

1 .興味と共感: 相手の話に耳を傾け、共感しましょう。相手の気持ちや視点を理解しようとする姿勢は、信頼を築く基盤です。

2 .開かれた姿勢: 開かれた態度を持ちましょう。意見やアイデアに対して柔軟で受け入れる姿勢が、対話の円滑さにつながります。

3 .アクティブリスニング: 聞くことだけでなく、相手が言っていることを理解しようと努力しましょう。質問を通じてさらに深い理解を得ることも大切です。

4 .誠実さ: 正直かつ誠実に話すことは信頼を築くのに役立ちます。誤解や誤った情報を避けるためにも大切です。

5 .非言語コミュニケーション: 言葉以外の要素も重要です。表情、ジェスチャー、姿勢などを通じて感情や意図を伝えましょう。

6 .適切なトピック: 相手の興味に合ったトピックを選びましょう。共通の興味を見つけることは、会話を活性化させるのに役立ちます。

7 .エンパシー: 相手の立場に立って考え、感じることができるエンパシーは、深いつながりを築くのに役立ちます。

8 .アクティブな参加: 会話に積極的に参加しましょう。質問を投げかけ、自分の意見や経験を共有することで、対話が活発化します。

9 .コミュニケーションの明確化: 不明瞭な点がある場合、質問を通じて誤解を解消しましょう。

10 .時間と空間の配慮: 適切な時間と場所を選び、相手のスケジュールや快適さに注意しましょう。

これらの要因を考慮しながら、相手とのコミュニケーションを築いていくことは、健全な人間関係や協力的な対話の基盤を築くのに役立ちます。


質問3 人のコミュニケーションの構成のなかにコンテクストが重要な要素としてあると考えますが、AIではそれを読み取ることが難しいとよく言われますが、どう思いますか

回答 コンテキストは、人間のコミュニケーションにおいて非常に重要な要素です。情報やメッセージの意味は、その文脈や状況に大きく影響を受けることがあります。人間は言葉の背後にある意味や感情を理解するためにコンテキストを活用します。しかし、AIにとってコンテキストの理解は一般に難しい課題です。

以下はAIにおけるコンテキスト理解の難しさに関するいくつかの理由です:

1 .多義性: 単語やフレーズには複数の意味があることがあり、コンテキストに依存してその意味が決まります。AIはこれらの多義性を正確に解釈するのが難しい。
2 .情報の欠如: コミュニケーションのコンテキストはしばしば情報の欠如に対処する必要があります。AIは必要な情報を推測する能力が限られているため、不足した情報を埋めることが難しい。
3 .感情と非言語要素: コミュニケーションの成功には感情や非言語要素も重要です。AIはテキストや音声だけを処理するため、相手の感情や表情などを正確に捉えることが難しい。
4 .文脈の変化: コミュニケーションの文脈は時間と状況によって変化することがあり、AIはこれらの変化を適切に把握するのが難しい。

不適切なコンテキスト理解は、コミュニケーションの誤解や情報の誤解を引き起こす可能性があるため、AIの改善が求められています。多くの研究と開発がAIのコンテキスト理解を向上させるために行われており、自然言語処理や機械学習技術の進歩により、AIのコンテキスト理解の能力は向上していますが、まだ完全には解決されていない課題です。 AIは、特定の文脈における情報やメッセージの理解において、人間の能力に比べて限定的であることに留意することが重要です。
              


                     


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