現在主流のAI――たとえばChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、膨大な量の文章データを学習し、入力に対して「それらしい」出力を予測する仕組みで動いています。

つまり、AIは、

• 過去の膨大なパターンから、

• 最も確率的に適切と思われる応答を

選んで提示しているにすぎません。

ここにおいて、AIが行っているのは、意味を理解することではなく、パターンに基づく反応だと言えます。

この点について、哲学者ジョン・サールの「中国語の部屋」という思考実験（Searle, 1980）は有名です。

サールは、

• たとえば中国語を理解できない人が、

• マニュアルに従って適切な中国語の応答を返していたとしても、

• その人自身は中国語の「意味」を理解しているわけではない、

と論じました。

AIのふるまいもこれに似ています。適切に応答できるからといって、そこに意味理解があるとは限らないのです。

さらに重要なのは、人間は「わからない状態」を保つことができるという点です。

私たちは、

• まだわかっていない

• もっと考えたい

• この情報をどう受け止めるか迷っている

という「もやもやした状態」にとどまることができます。そしてそのもやもやを抱えながら、新しい意味や解釈を自ら作り出していく力を持っています。

一方、現在のAIは、もやもやを保つことができず、常に何らかの確定した応答を返すという特徴を持っています。わからなさに耐えず、すぐに「答え」を出す。この違いが、AIと人間の本質的な違いの一つです。

さらに、意味を理解するとは、単に情報を受け取ることではありません。

それは、

• 世界に対する自分なりのモデルを持ち、

• そのモデルを揺さぶられたり、修正したりしながら、

• 新たな意味を立ち上げていくプロセス

なのです。

AIが本当に意味を理解するためには、単なるパターン反応ではなく、自己の内部にモデル（世界観）を持ち、それを育てていく力が必要だと考えられます。

これは、まだ現在の技術では達成されていない領域です。

意味を理解するとは、

• わからなさに耐え、

• モデルを柔軟に育て、

• 世界と能動的に関わり続けること。

それは、パターン認識だけでは到達できない、人間ならではの営みなのです。