「あれ、なんであの人が勝ったの？」
たとえば、運動会でクラス対抗のリレーを見ていたとします。
あなたは「脚が速い」と評判のAくんが負けたことに驚きます。
でもよく見ると、Aくんは転んでしまっていたのです。
「ああ、なるほど」と納得するその瞬間、あなたの頭の中では実に高度な推論が行われています。
この一連の思考プロセスを詳しく見てみましょう。
まず、あなたは既存の知識「Aくんは足が速い」と現実の結果「Aくんが負けた」の矛盾に気づきます。
そして視覚的な情報を再度確認し「転倒」という新しい要因を発見します。
最後に、この新情報を組み込んで状況を再解釈し、矛盾を解消するのです。
私たちは日常的に「その場の状況」に応じて、知っていることを引っ張り出し、臨機応変に考えています。
この”柔軟で一貫した思考”を、AIにも実現させようという挑戦が、今回ご紹介する研究のテーマです。
AIは「事前に決められたことしかできない」時代は終わる？
これまでのAIモデルは、あらかじめ設計された知識の範囲でしか考えることができませんでした。
たとえば「バスケットの試合の勝敗を予測するAI」は、「選手の得点力」や「過去の戦績」など、限られた情報しか扱えません。
このようなAIは、設計時に想定された要因については高い精度で処理できるものの、予期しない状況が発生すると途端に判断能力が低下してしまいます。
しかし現実の世界では、もっと複雑な変数が絡みます。
たとえば「その日の天気が選手のパフォーマンスに与える影響」や「選手のメンタル状態が試合運びに及ぼす変化」など、一見関係なさそうな要素も重要になってくるのです。
さらに言えば、「観客の声援の大きさ」「相手チームの戦術変更」「審判の判定傾向」といった、事前には想定しきれない無数の要因が結果を左右することもあります。
人間の場合、こうした予想外の状況に直面しても、持っている知識を組み合わせて新しい仮説を立て、状況に適応した判断を下すことができます。
では、どうすればAIが”その場で必要な知識”を取り出して、自分で「考え直す」ことができるようになるのでしょうか？
解決の鍵は「その場でモデルを組み立てる能力」
MIT などの研究チームが提案したのが「Model Synthesis Architecture（MSA）」というアプローチです。
これは簡単に言えば「AIが状況に応じて、自分専用の思考モデルを即席で組み立てる仕組み」です。
従来のAIが「あらかじめ用意された固定的な枠組み」で判断していたのに対し、MSA は「状況に応じて柔軟に変化する動的な枠組み」を構築します。
これは、まるで人間が新しい問題に直面したとき、既存の知識や経験を組み合わせて、その場にふさわしい「考え方」を作り上げるプロセスに似ています。
この MSA は、ふたつの異なる技術の力を巧妙に組み合わせています。
第一に、言語モデル（ChatGPT のようなもの）が、膨大な知識の中から状況に合った情報を選び出します。
この段階では、与えられた状況を理解し「この場面では何が重要そうか？」「どんな要因を考慮すべきか？」といった判断を行います。
第二に、確率的プログラミングという技術が、選び出された情報を使って「仮想の世界モデル（＝頭の中の仮説）」を構築します。
この世界モデルは、現実の状況を数学的に表現したもので、様々な要因がどのように相互作用するかを確率的に計算できるようになっています。
こうしてAIは、まるで人間のように「今この場面で、何が重要か？」を判断し、その場の状況に最適化された推論プロセスを構築して、筋の通った結論を導き出せるようになります。
「スポーツ大会をAIで予測する」ユニークな実験
この革新的なアプローチの有効性を検証するため、研究では”Model Olympics”というユニークな実験が行われました。
これは架空のスポーツイベントを舞台にした、人間とAIの推論能力を比較する実験です。
実験では、綱引き、カヌー、バイアスロンという三つの異なる競技を想定し、参加者（人間とAI）に「誰が勝つか」「どの選手が最も努力したか」といった予測や判断を求めました。
各競技には独自のルールや勝敗を決める要因があり、参加者はそれらを理解した上で推論を行う必要がありました。
実験の興味深い点は、予測の途中で予想外の情報が追加されることです。
たとえば「選手がエナジードリンクを飲んでパフォーマンスが向上した」「肩をケガして本来の力を発揮できなくなった」「天候が急変して競技環境が変わった」といった新情報が提示されます。
これらの情報は、最初の予測を大きく覆す可能性のあるものばかりです。
重要なのは、AIがこうした新情報にどう対応するかという”柔軟性”でした。
固定的な判断しかできないAIであれば、新情報を適切に組み込むことができず、不合理な結論に至ってしまうでしょう。
一方、人間のような柔軟な思考ができるAIであれば、新情報を既存の知識と統合し、より適切な判断を下すはずです。
実験の結果は、研究チームの期待を裏切らないものでした。
単純な言語モデルだけを使ったAIと比較して、MSA を組み込んだAIの方が、人間の判断パターンにはるかに近い推論を示したのです。
特に印象的だったのは、新情報が提示されたときのAIの反応でした。
MSA を使ったAIは「それならこうだよね」と、あたかも人のように状況を理解し直し、論理的に一貫した新しい結論を導き出す様子を見せました。
なぜこの研究がすごいのか？
この研究の真の価値は、単に”正解を当てるAI”を作ったということではありません。
むしろ、人間がどのように「その場に応じた思考」をしているのか、そしてそれをAIでどう再現できるのかという”人間の知性”そのものに迫る根本的な問いに挑戦している点にあります。
認知科学の研究によれば、人間の思考の特徴の一つは「文脈に応じた適応性」です。
同じ情報でも、置かれた状況によって重要度が変わり、それに応じて推論プロセスも変化します。
たとえば、友人の表情から気分を察する際、普段の関係性、その日の出来事、周囲の環境など、様々な文脈を無意識に考慮して判断しています。
また、初めての土地で道を探すとき、私たちは地図アプリの情報だけでなく、建物の特徴、人の流れ、看板の配置など、その場にある様々な手がかりを総合的に活用します。
そして状況が変化すれば（道路工事で通れない、店が閉まっているなど）、即座に代替案を考え出すことができます。
こうした「場の空気を読む」ような思考は、現在の多くのAIにとってまだ難しい領域です。
なぜなら、従来のAIは「あらかじめ定義された問題設定」の中でしか機能しないからです。
しかし今回の研究は、AIに「問題設定そのものを状況に応じて再構築する能力」を与えることで、そうした難題に立ち向かう第一歩を示しました。
さらに興味深いのは、この研究が「AIの能力向上」と「人間の認知メカニズムの理解」という二つの目標を同時に追求している点です。
AIに人間らしい思考を実装する過程で、私たち自身がどのように考えているのかについても新しい洞察が得られるのです。
結び：AIは「推論の即興演奏家」になれるのか？
人間の思考は、あたかもジャズのセッションのように即興的でありながら、ちゃんと調和しています。
同じメロディーでも、その日の気分、共演者、観客の反応によって、全く異なる演奏が生まれます。
しかし、どんなにアドリブを効かせても、音楽としての美しさや一貫性は保たれています。
研究チームが描いた未来のAI像は、まさにこのような”即興演奏ができる知性”です。
基本的な知識や推論能力という「楽器」を持ちながら、状況に応じてそれらを自在に組み合わせ、その場にふさわしい「思考の音楽」を奏でるAI。
このようなAIが実現すれば、私たちの生活は劇的に変わるでしょう。
教育の場では、一人ひとりの理解度や興味に応じて、最適な説明方法や学習プランを即座に組み立てるAI教師が生まれるかもしれません。
医療の現場では、患者の症状、病歴、生活環境などを総合的に考慮して、個別化された診断や治療方針を提案するAI医師が活躍するかもしれません。
ビジネスの世界でも、市場の変化、競合の動向、社内のリソースなど、複雑に絡み合う要因を瞬時に分析し、状況に応じた戦略を柔軟に提案するAIコンサルタントが現れる可能性があります。
AIが「これは例外的な状況だ」と察し、適切な仮説を即席で構築し、筋道を立てて考える—そんな日が来るとしたら、私たちの暮らしや学び方、働き方も大きく変わることでしょう。
この研究は「AIに人間らしい柔軟な知性を宿す」という壮大なビジョンへの、力強い一歩となっています。
まだ研究の初期段階ではありますが、その可能性は無限大です。
人間とAIが協力し合い、お互いの長所を活かしながら、より良い未来を築いていける日が、着実に近づいているのかもしれません。
参考：Modeling Open-World Cognition as On-Demand Synthesis of Probabilistic Models
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