議論の整理
私の志望理由は、千葉大学文学部人文学科で松香 敏彦先生の公式ページに確認できる、記述的認知モデルと人工知能の開発、人間の高次認知情報処理過程を行動実験と計算モデルのシミュレーションで検証する研究を手がかりに、人の考え方を科学的に理解したいからである。人工知能が正解を出すだけでなく、人間らしい迷いや誤りをどのように扱うかに関心がある。認知を外から観察するだけでなく、実験データとモデルを往復しながら説明する姿勢を学びたい。
問題発見
過去の経験として、学習支援アプリを使った際、同じ問題を間違えても、単なる知識不足の人と、先入観で選択肢を絞ってしまう人では支援の仕方が違うと感じた。便利な技術ほど、人間の判断の癖を理解しないまま使うと、説明しにくい誤解や不信感を生む。高校の探究では、人工知能の精度ばかりを調べ、認知過程そのものをどうモデル化するのかまで考えられなかった。結果だけではなく、なぜその答えに至ったのかを扱う研究が必要だと考えた。
論証
松香先生の公式ページでは、記述的認知モデル・人工知能の開発を研究内容とし、人間の高次認知情報処理過程を、行動実験を用いて研究し、そのデータと計算モデルを用いたシミュレーションによって、認知処理についての学説や仮説を検証していることが確認できる。さらに、人並みの過ちをおかす人工知能やアルゴリズムを作ることを理想として示している。これは、正答率だけでなく、人間の思考の特徴を理解する研究である。
解決策or結論or結果
入学後に学びたいことは、認知科学、認知心理学、行動実験、計算モデル、人工知能、統計解析、シミュレーションである。ゼミでは、概念学習や意思決定の場面で、先行知識や提示方法が判断に与える影響を調べたい。学習支援アプリで感じた疑問を、誤答を責めるのではなく、どの認知過程から生じたのかを説明する研究へ発展させる。将来像は、教育技術、ユーザー支援、研究開発の分野で、人間の認知特性を踏まえた分かりやすいシステム設計に関わることだ。
解決策or結論or結果の吟味
この志望では、人工知能を人間の代替として単純に捉えないことが重要である。人間の誤りには不注意だけでなく、経験に基づく推論や環境への適応が含まれる場合がある。一方で、誤りを人間らしさとして美化すれば、支援や改善の視点を失う。行動実験のデータと計算モデルを照らし合わせ、どの仮説がどの範囲で説明力を持つのかを慎重に検討したい。松香先生の研究内容を手がかりに、人と技術の間で認知を説明できる力を身につけたい。
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