「わからない」は一種類ではない――制約・再入・相互浸透を診断する多軸動力学
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「わからない」は一種類ではない
――制約・再入・相互浸透を診断する多軸動力学
※2026年8月18日全面改稿
以前、私は「わからない」をいくつかの型に分けようとした。
A型――規約依存。
B型――構造的・定理的不能。
P型――遂行的構成。
E型――接近限界。
この区別は、今でもかなり使える。
しかし、考え続けるうちに一つの不整合が見えてきた。
A・B・EとPは、そもそも同じ軸の分類ではなかった。
A・B・Eは、
なぜ、いま答えが決まらないのか。
を診断している。
ところがPは、
私たちが認識し、分類し、評価し、介入したことが、その後の対象へ戻るか。
を診断している。
前者は制約の由来である。
後者は認識と対象の時間発展である。
つまりPだけは、最初から時計を持っていた。
そこで本稿では、「三類型」「四類型」という考え方そのものをやめる。
代わりに、
U――未決
↓
A／B／E――制約由来の診断
×
P――認識介入の再入深度
×
H₁／H₂――認識・記号系と物質・実践系
×
時間発展
という多軸の診断座標へ組み直す。
さらにPを、
P⁰ 非再入
P¹ 遂行的再入
P² 再帰
P³ 相互浸透
へ分ける。
この改訂によって、これまで別々に扱ってきたディーツゲン、三浦つとむ、庄司和晃、遂行性、ループ効果、弁証法、AIとの相互作用を、一つの時間発展モデルとして接続してみたい。
1 完全には分からない。しかし、何も分からないわけではない
まず出発点を確認する。
人間が世界の一部分であることから、
人間には世界全体を完全に把握することが論理的に不可能である。
と直ちに証明できるわけではない。
そこまで強く言う必要もない。
必要なのは、
有限で、身体を持ち、特定の感覚器官・言語・測定装置・歴史的条件の中にいる認識主体が、世界全体を無条件に完全把握できるという保証はない。
という留保である。
私が「不可知論的唯物論」と仮に呼んでいる立場では、現実は人間が考える前から存在している、と作業仮説として置く。
同時に、人間の認識もその現実の内部で起こる物質的過程である。
したがって、
現実へ接触できる。
しかし、
接触できることと、完全に把握したことは同じではない。
この二つを同時に保持する。
不可知論とは、
「何も分からない」
という断念ではない。
むしろ、
分かった範囲を、世界そのもの全部と取り違えない。
という方法上の留保である。
2 ディーツゲン――部分的に正しいからこそ、誤る
この問題を考えるとき、ヨーゼフ・ディーツゲンの認識論には今でも使える部分がある。
原著『Das Wesen der menschlichen Kopfarbeit』は1869年に刊行され、Ernest Untermannによる英訳を含む英語版は1906年に刊行された。
ディーツゲンは、人間の思考能力を自然の外部にある超越的能力としてではなく、自然過程の内部に位置づけようとした。
ここから私が引き出してきた作業命題は、
認識は、ある条件・ある範囲では妥当でも、その適用範囲を越えれば誤謬へ転化しうる。
というものである。
これは、
すべての誤りは部分的真理の越境である。
という万能説明ではない。
単純な計算ミスもある。
記憶違いもある。
虚偽もある。
重要なのは、
正しいか、間違っているか。
という二分だけでなく、
どの条件で、どの範囲まで妥当なのか。
を問うことである。
ここから、後のA型、E型、そして「特殊仮説」の問題が出てくる。
3 三浦つとむ――認識は表現され、外へ戻る
次に重要なのが、対象・認識・表現の過程である。
時枝誠記の言語過程説では、言語は対象―認識―表現という過程的構造として捉えられ、三浦つとむはそれを発展的に継承した。後続研究でも、三浦系の言語論はこの対象・認識・表現の関係を中核として紹介されている。
ここで重要なのは、
認識は頭の中だけで終わらない。
ことである。
対象を見る。
考える。
分かったと思う。
ここまでは主体内部の状態である。
しかし、それを、
言葉
図
数式
模型
身振り
プログラム
制度
として外へ出した瞬間、認識は再び検査可能になる。
説明しようとしたら説明できない。
図にしたら矛盾が見える。
文章にしたら飛躍が見える。
プログラムにしたら動かない。
他人へ伝えたら、まったく違う意味に読まれる。
つまり表現とは、
完成済みの認識を運ぶ容器
であるだけではない。
認識を外部化し、現実との関係へ戻して再検査する装置
でもある。
そこで私は三浦の過程的把握を、本稿では次のように拡張して使う。
対象
→ 感覚・観察
→ 認識
→ 表現
→ 実践・検証
→ 現実からの反作用
→ 認識修正
↺
これは三浦自身の図をそのまま引用したものではない。
本稿の再構成である。
そしてここから、さらに次の問いが生まれる。
表現を現実へ戻したとき、変わるのはこちらの認識だけなのか。
そうではない場合がある。
こちらが外へ戻した表現そのものが、対象を変えてしまう。
そこからP型が始まる。
4 庄司和晃――三段階ではなく、二つの軸として読み直す
庄司和晃には『認識の三段階連関理論』があり、増補版は1989年に刊行されている。
庄司は、
感覚
表象
概念
を分断された階段ではなく、相互に連関する認識過程として扱い、「のぼり・おり・よこばい」という往復を重視した。
この「認識は一方向の階段ではない」という洞察は残したい。
しかし私は別稿で、庄司理論をそのまま採用せず、二軸へ分解する改訂を試みた。
第一軸は、
個別 ↔ 特殊 ↔ 一般
である。
これは対象を、
どの範囲・どの条件で切っているか
という軸である。
第二軸は、
感覚 ↔ 表象 ↔ 概念
である。
これは、
どの認識形式で捉えているか
という軸である。
両者は一致しない。
目の前の一人について概念的に分析することもできる。
一般理論を図や比喩で表象することもできる。
したがって、
個別＝感覚
特殊＝表象
一般＝概念
とは置かない。
これは庄司理論そのものではなく、庄司から出発した改訂案である。
5 「特殊」は世界に最初から置かれた中間棚ではない
さらに「特殊」も固定的な階層とは考えない。
特殊とは、
ある個別具体を、ある問いのために別の個別具体と比較するとき、その比較に必要だと暫定的に抽出した条件構造
とする。
たとえば、
Aさんが今日、分数の問題を間違えた。
という個別具体がある。
そこから、
学習段階
既習事項
語彙理解
教師の説明
授業人数
睡眠
教材
時間帯
などを抽出する。
しかし、何が重要条件なのかは最初から決まらない。
そこで、
特殊仮説S
として仮置きする。
比較する。
予測する。
外れる。
直す。
その過程は、
個別₁
→ 条件抽出
→ 特殊仮説₁
↔ 他事例
→ 一般仮説
→ 条件復元
→ 特殊仮説₂
→ 個別₂
→ 不一致
→ 修正
↺
となる。
この回路はすでに、固定された認識段階論ではない。
時間発展する仮説更新系である。
6 旧分類には、異なる次元が混ざっていた
ここで旧分類へ戻る。
以前は、
A――規約依存
B――構造的不能
P――遂行的構成
E――接近限界
と並べていた。
しかし、A・B・Eはすべて、
「なぜ答えを確定できないのか」
に答えている。
Aなら、
規約・目的・分類基準を固定しないと決まらない。
Bなら、
指定された要求集合の内部では解が成立しない。
Eなら、
現在の証拠・計算・概念資源では届かない。
である。
ところがPだけは、
観測・分類・評価・介入によって対象が変わる。
と言っている。
これは原因類型ではない。
因果回路の構造である。
したがって、同じ列から外す。
7 UはUnderdeterminationではなく、Unresolvedとする
以前はUを、
Underdetermination
と呼んでいた。
これは修正する。
科学哲学で underdetermination は、利用可能な証拠と競合理論との関係について用いられる専門概念であり、「解なしが証明されたB型」まで含める一般警告語として使うと範囲が広すぎる。
そこで本稿では、
U――Unresolved／未決マーカー
とする。
意味は、
現在の問いについて、答えの確定方法または確定可能性がまだ整理されていない。
である。
Uは原因ではない。
「まだ診断が終わっていない」という警告灯である。
本来の意味で証拠が複数理論を選別できない問題が出たときには、その場合に限って underdetermination と呼べばよい。
8 制約由来軸――A・B・E
A・B・Eは「静的類型」と呼ぶのもやめる。
AもEも時間の中で変わりうるからである。
ここでは、
現在の未決・限界を生んでいる制約の由来
を診断する軸とする。
しかもA・B・Eは必ずしも排他的ではない。
一つの問題にAとEが同時に存在することもある。
A――規約依存
Aは、
現実が存在しない
という意味ではない。
問題は、
現実のどこへ切れ目を入れるか。
である。
今日の支出総額が一万円だった。
これは比較的固い。
しかしプリンを、
食費
娯楽費
交際費
のどこへ入れるかは、家計簿の目的に依存する。
規約を決めれば、その規約内部では答えが出る。
しかし、
なぜその規約なのか。
は残る。
目的、価値、制度、利害、権力が入る可能性がある。
B――固定した条件内での構造的不能
Bはかなり狭くする。
単に、
難しい。
現実にはほぼできない。
というものをBには入れない。
Bの核は、
問題設定と要求集合を固定したとき、その要求が論理的・数学的・計算論的に同時充足不能であることが示されている。
場合である。
したがって、計算量が膨大で現実には解けないというだけなら、原則としてE₂へ置く。
まだ証明されていない強い予想も、確定したBとはしない。
B候補として留保し、現時点ではUまたはE側で管理する。
Bは珍しくてよい。
E――接近限界
Eは、
原理的不能とは確認されていないが、現在は届かない。
場合である。
少なくとも三つに分けられる。
E₁――証拠・観測へのアクセス
資料がない。
測れない。
標本が足りない。
失われた記録へ接近できない。
E₂――計算・探索・実装資源
計算量が大きい。
時間がない。
人員がない。
探索空間が広すぎる。
E₃――概念・表象資源
そもそも、
何を測ればよいか分からない。
適切な概念がない。
現象を切り分ける語彙がない。
どの変数を置けばよいか分からない。
E₃はかなり重要である。
人間はしばしば、
データがない
以前に、
何をデータとして見るべきかが分からない。
9 P型の対象を限定する――何でもフィードバックにはしない
ここからPである。
ただし、物理世界のすべての相互作用をPと呼ぶつもりはない。
物体Aが物体Bへ衝突し、BがAへ反作用した。
それだけなら普通の物理的相互作用である。
本稿のPが扱うのは、より限定した、
認識介入系
である。
つまり、
対象について作られた認識・分類・予測・評価・目標・モデル・表現が、何らかの介入経路を通じて対象系へ再投入され、その後の対象または認識条件を変える。
場合である。
この限定によって、
測定装置が対象へ物理的に影響した。
というだけの現象と、
「この人は能力が低い」と分類したため扱いが変わり、その後の行動が変わった。
という現象を同一視しない。
Pとは認識の再入である。
10 P⁰――非再入
P⁰では、
対象について作られた認識・分類・記述が、問題としている対象の後続状態へ実質的に戻らない。
遠方の恒星を、
赤色巨星
と分類しても、その分類を恒星が受け取って燃焼過程を変えるわけではない。
もちろん観測行為には物理的過程がある。
しかし本稿が追っている、
認識 → 対象変化 → 次の認識
という回路は成立していない。
11 P¹――遂行的再入
P¹では、認識・分類・評価・宣言・モデルが、介入経路を通じて対象の後続状態を変える。
形式的には、
認識・介入 Oₜ
→ 対象状態 yₜ₊₁
である。
たとえば制度が、
この人を資格保有者と認定する。
ことで、法的・制度的地位が成立することがある。
あるいは教師が、
この生徒は能力が低い。
という判断に基づいて指導方法を変え、それが生徒の学習経験へ影響する。
ただし、この時点ではまだ、
変化した対象が次の認識をどう変えるか
まで必要条件とはしない。
12 P²――再帰
P²では、対象の変化が次の認識・評価・介入へ戻る。
Aₜ
→ Bₜ₊₁
→ Aₜ₊₁
→ Bₜ₊₂
→ ↺
である。
ここではループが成立する。
イアン・ハッキングが1995年に論じた The Looping Effects of Human Kinds は、人についての分類と、分類された人々の自己理解・行動との相互作用を扱う代表的議論であり、本稿では特にP²の「解釈を媒介とする再帰」に近い先行研究として位置づける。
ただし、Hackingの議論をP型全体へ一般化した、と主張するわけではない。
本稿の射程はそれより広い。
したがってHackingは、
P²の一つの重要な先行モデル
として限定して参照する。
13 P³――相互浸透
ここからが今回の最大の改訂点である。
単なる相互作用と相互浸透を区別する。
P²では、相手によって次の状態が変化する。
しかし、基本的な応答規則は同じままでもよい。
たとえば、
aₜ₊₁ = Fₐ(aₜ,bₜ; θₐ)
bₜ₊₁ = Fᵦ(bₜ,aₜ; θᵦ)
で、θₐとθᵦが固定なら、これは結合された再帰系として記述できる。
P³では、それより一段強い条件を置く。
相手との相互作用履歴が、自己の持続的な応答方略・パラメータ・内部モデルの更新条件へ取り込まれる。
たとえば、
aₜ₊₁ = Fₐ(aₜ,bₜ; θᵃₜ)
θᵃₜ₊₁ = Gₐ(θᵃₜ, Bとの履歴)
かつ、
bₜ₊₁ = Fᵦ(bₜ,aₜ; θᵇₜ)
θᵇₜ₊₁ = Gᵦ(θᵇₜ, Aとの履歴)
となる。
ここでは、
AがBを変える。
BがAを変える。
だけではない。
AとBとの履歴によって、それぞれが「次にどう変わるか」まで変わる。
これを本稿では、
相互浸透
と呼ぶ。
14 相互浸透は融合ではない
ここは強調しておきたい。
相互浸透とは、
AとBが混ざり合い、区別不能な一つのものになる。
という意味ではない。
むしろ、
AとBは相対的独立を維持したまま、相手との履歴を自己の更新条件へ取り込む。
ことである。
人間とAIなら、人間は人間であり、AIはAIである。
教師と生徒なら、教師は教師であり、生徒は生徒である。
制度と個人なら、制度と個人には異なるローカル合理性がある。
しかし、
別々だから無関係
でも、
関係したから同一
でもない。
別々のまま、相手を自己の変化条件の内部へ持つ。
15 さらに強いP³――更新則そのものが変わる
θの更新よりさらに強い変化もありうる。
反復相互作用によって、
Fₜ₊₁ = Φ(Fₜ, 相互作用履歴)
となり、
更新規則そのものが再編される場合である。
たとえば、
新しい技能体系が成立する
制度の意思決定手順自体が変わる
AIシステムの学習方式が変わる
組織の評価基準そのものが変わる
人間の問題の切り方自体が変わる
といった場合である。
このレベルまで来れば、
単なる状態変化
ではなく、
状態空間や更新規則の質的再編
を疑う理由が出てくる。
ただし、それを自動的に「量質転化」と認定してはいけない。
後で検証する。
16 旧P分類は捨てない――深度と機構が違っていた
旧稿ではP型を、
解釈
最適化
制度的構成
などに分けていた。
これは誤りだったというより、
別の軸だった。
今回のP⁰〜P³は、
フィードバックがどこまで深く再入しているか。
を表す。
旧分類は、
何を媒介として再入が生じているか。
を表していた。
そこで、機構タグとして残す。
Int――Interpretive / 解釈
人が分類を理解し、自己理解・行動・方略を変える。
Hackingのlooping effectsは、この機構と強く関係する。
Opt――Optimization / 最適化
試験、ランキング、報酬、KPIなどへ対象が適応する。
EspelandとSauderは、法科大学院ランキングを事例に、公的指標が測定対象となる組織の行動を再編するreactivityを分析した。
Inst――Institutional / Constitutive / 制度的構成
判決、認定、登録、契約などによって制度的地位が成立する。
ただし一回の宣言で終わるならP¹-Instである。
その地位による扱いの変化が、本人・制度・次回判断を変えるところまで回ればP²以上になる。
つまり、
深度 × 機構
を分ける。
17 深度と強度も違う
さらに注意が必要である。
P²だから効果が大きい、とは限らない。
再帰構造が存在しても、効果量は非常に小さいことがある。
教師期待による自己成就効果について、JussimとHarberの35年間の研究レビューでは、教室内の自己成就効果は存在するが、典型的には小さく、時間や複数の知覚者を越えて大きく累積するとは限らず、むしろ減衰する場合もあると整理されている。特定のスティグマ化された集団では強い効果が生じる場合があるともされる。
これはP論への反例ではない。
むしろ、
再入の深度と、効果の大きさは別変数である。
ことを示す。
したがって、
P²である
＝強い社会構成効果がある
とは言わない。
18 フィードバックには符号もある
同じ再帰でも方向は違う。
分類された結果、
その分類に近づく
場合もある。
逆に、
その分類から逃れようとする
場合もある。
ランキングで上位を目指して適応することもあれば、指標自体を回避・操作することもある。
そこで必要に応じて、
σ＋――増幅・自己成就方向
σ−――減衰・自己破壊方向
σ±――混合・振動
という補助記号を付ける。
これは新しい類型ではない。
ループの方向を記録する注記である。
19 AIとの対話をもう一度判定する
ここで、今回この改訂を引き起こしたAIの例へ戻る。
AIへ作品案を出させる。
人間が、
違う。
と思う。
何が違うか考える。
自分の評価基準を言語化する。
次のプロンプトが変わる。
AI出力も変わる。
さらに人間の評価基準が変わる。
人間 → AI → 人間′ → AI′ → 人間″ ↺
これは明らかに再帰である。
しかし、普通の固定されたLLMとの会話なら、AIの基盤モデルそのものがその場で持続的に学習しているとは限らない。
人間側は変わる。
AI出力も変わる。
しかしAI側の基本的応答パラメータθは固定されている。
したがって、この場合は厳密には、
非対称なP²
と見る方がよい。
以前これを「弱いP³」と呼んだが、ここは修正する。
20 AIと本当に相互浸透する場合
ではP³になるのはどんな場合か。
たとえば、
人間側の評価基準が持続的に変わる
AI側にも永続的ユーザーモデルが形成される
長期記憶が後の方略選択を変える
人間の応答を使って人工系の方略自体が学習される
その変化したAIによって、さらに人間側の思考様式が変わる
というように、
双方の持続的応答方略が、互いとの履歴によって更新される
ならP³候補になる。
さらに、モデルの学習方式・制度・人間側の思考方法そのものまで再編されるなら、強いP³を疑う。
したがって、
AIを使った
＝AIと相互浸透した
ではない。
適用条件を守る必要がある。
21 そして「育成」はPとは別の概念である
ここも重要である。
AIへ何度も、
違う。
もっとこうして。
と言ったからといって、
AIを育てた。
ことにはならない。
「育成」と呼ぶなら、少なくとも、
育成対象自身の能力・技能・行動様式に、比較的持続する発達的変化が起きたか。
を確かめなければならない。
通常の固定LLMとの会話では、
人間の自己理解
評価基準
プロンプト
会話状態
外部記録
が変わっていても、AI基盤モデルの能力がその場で発達しているわけではない。
したがって、
人間がAIを育成した
ではなく、
AIを媒介として人間側に自己形成が起きた
と記述する方が正確な場合がある。
Pと育成は別軸なのである。
22 H₁／H₂――言葉だけで世界が動くわけではない
Pを強調すると、
分類すれば現実が作られる。
という観念論へ滑りやすい。
そこでH₁／H₂を分ける。
H₁――認識・分類・記号側を主因候補とする仮説
どのカテゴリーを使うか
何を成功と呼ぶか
何を正常とするか
どの評価軸を採用するか
どの言語で自己理解するか
などである。
H₂――物質・身体・技術・資源側を主因候補とする仮説
人員
予算
身体状態
教室人数
設備
時間
アルゴリズム
物理環境
強制力
などである。
制度も一枚岩ではない。
制度の規則・資格定義・分類体系
は主としてH₁側。
それを作動させる人員・予算・建物・情報システム・制裁・資源配分
はH₂側と分けられる。
したがって、
「学力下位」という分類 H₁
↓
教材・教師時間・クラス編成 H₂
↓
学習経験 H₂′
↓
自己理解・再評価 H₁′
↺
という媒介回路を見る。
23 Pが進むとA・B・Eも変わる
A/B/EとPは別軸である。
しかし、
別軸＝互いに無関係
ではない。
時間tでの制約診断を、
Dₜ = {A, B, E₁, E₂, E₃ …}
とする。
そこでP的な介入・再帰が起きると、
Dₜ → P → Dₜ₊₁
となる。
たとえばAIとの対話によって、
自分が使っていた分類規約が不適切だった
と分かればAが変わる。
新しい測定装置を導入すればE₁が縮む。
しかし測定される側が防御的行動を取れば、新しいE₁が発生するかもしれない。
Bの場合は少し違う。
定理的不能そのものが消えたというより、
問題設定・要求条件・系境界を変更したため、別の問題へ移った。
と記述する方がよい。
したがって診断は一回で終わらない。
診断 → 介入 → 対象変化 → 再診断 ↺
である。
24 認識主体自身も状態を変える
認識主体も固定ではない。
ただし、必要な変数を最初から完全に決められるとは考えない。
暫定的な例示として、
xₜ ＝〔認識状態、問い、確信度、修正可能性、遂行能力、記憶、検証状態〕
と置いてみる。
そして、
xₜ₊₁ = F(xₜ, uₜ, wₜ, θ)
とする。
uₜは意図的な介入。
wₜは偶発変動。
θはその時点で比較的安定した条件である。
新資料。
AIとの対話。
失敗。
練習。
疲労。
睡眠。
制度変更。
他者からの批判。
これらによって、明日の認識主体は今日と同じではない。
ただしこの7変数は理論上の最小十分集合だとは主張しない。
何を状態変数として採用すべきか自体がE₃の問題になりうる。
25 Pickeringとの接点――しかし同じ理論ではない
Andrew Pickeringは1993年の論文で、科学実践を、人間的agencyと物質的agencyが時間の中でresistanceとaccommodationを通じて相互に関与する過程として記述した。
これは、
主体が一方的に世界を構成する
モデルでも、
物質が一方的に主体を決定する
モデルでもない。
本稿のP³とは、時間的相互変容を扱う点で隣接する。
しかし同じ理論だとはしない。
Pickeringの物質的agency論を本稿へそのまま輸入するのではなく、
人間側と物質側の双方に固有の局所合理性を残し、反復的相互作用によって状態や応答条件が変化する可能性を見る。
という限定した接続に留める。
26 弁証法との接続――同一視ではなく操作化候補
ここまで来ると、別に使ってきた弁証法的回路との関係も見える。
量的蓄積
↓
相対的独立
↓
対立物の相互浸透
↓
量質転化
↓
否定の否定
↓
新しい相対的独立
↺
ただし、
P³＝弁証法そのもの
とはしない。
より限定して、
P³は、弁証法で「対立物の相互浸透」と呼ばれてきた関係を、時間発展系として操作化する一つの候補である。
とする。
これは存在論的同一視ではない。
弁証法的語彙を、
仮説生成
↓
動的モデル
↓
観測
↓
反証・修正
へ落とす試みである。
27 量質転化も自動では起きない
相互浸透があれば、必ず質的転換が起こるわけではない。
何千回相互作用しても、
同じアトラクターの周辺を動くだけ
かもしれない。
一方で、
θの持続的変化
→ 閾値超過
→ F自体の再編
→ 新しい安定状態
が生じる場合もある。
量質転化と呼ぶなら、
新しい状態空間
新しい方略
新しい更新則
新しい制度
新しい技能
新しい安定パターン
の成立を観測する必要がある。
量質転化を歴史法則として先に置かない。
状態遷移を探すための仮説として置く。
28 「何でも相互浸透」を防ぐ
相互浸透という言葉は便利すぎる。
何でも、
お互い影響しています。
と言えてしまう。
そこでP³には最低限、次の条件を要求する。
第一に、
Aの履歴がBの持続的応答方略・パラメータを変える。
第二に、
Bの履歴がAの持続的応答方略・パラメータを変える。
第三に、
それが一回限りではなく、反復的に次の相互作用へ持ち越される。
第四に、
共通外因だけで説明できないかを検討する。
つまり、
A ↔ B
を見る前に、
A ← C → B
も疑う。
さらに、
A自身の自然な時間変化だけではないか。
B自身の自己回帰だけではないか。
も見る。
相互浸透は説明語ではない。
検証すべき競合仮説の一つ
である。
29 検証できないなら、またUとEへ戻る
実際にはP³の因果同定は難しい。
人間、制度、AI、組織のような系では変数が多すぎる。
AとBの相互変容に見えても、
共通環境
制度変更
市場
第三者
選択効果
時間経過
が原因かもしれない。
十分な観測ができないなら、
「相互浸透だ」
と断定しない。
その時点では、
U――未決
へ戻す。
必要な履歴データがないならE₁。
計算・因果探索が困難ならE₂。
そもそも適切な状態変数が分からないならE₃。
つまり、このモデル自身が、
自分の診断失敗を内部に戻せる
ようにしておく。
30 このモデル自身も世界の外にはいない
最後にメタ批判を入れる。
このA/B/E/Pという分類自体も、世界の外から眺めた絶対的分類ではない。
このモデルを使えば、
人は「わからない」を別の仕方で見る。
問題の切り方が変わる。
検証方法が変わる。
制度や教育へ導入すれば、対象側の行動まで変わる可能性がある。
つまりこのモデル自身も、
認識
→ 表現
→ 実践
→ 現実
→ 認識
という回路の外にはいない。
ただし、
モデルを作っただけで対象が変わった。
とは言わない。
対象へ実際に再投入され、その後の状態へ作用したときに初めてPになる。
自分自身の理論へも、同じ適用条件を要求する。
31 新しい診断手順
以上を、実際に使える形へ戻す。
何かが「わからない」とき、最初に正解を探さない。
まず、
U――何が未決なのか。
を見る。
次に制約由来を診断する。
A――規約・目的・分類の問題か。
B――固定された条件内で構造的に不可能なのか。
E――証拠・計算・概念へ届いていないのか。
そして別軸で、
P――こちらの認識・分類・評価・介入が対象へ再入しているか。
を見る。
再入しているなら、
P¹――対象を変えたか。
P²――変わった対象がこちらへ戻ったか。
P³――双方の持続的応答方略まで相互履歴で変わったか。
を見る。
さらに、
Int――解釈
Opt――最適化
Inst――制度
など何を媒介しているか。
σ＋／σ−など、どちら向きのフィードバックか。
H₁／H₂のどちらが主要因候補か。
効果量はどれほどか。
共通原因はないか。
そして時間を置いて、
A/B/Eをもう一度診断する。
32 「わからない」の分類から、認識介入の座標系へ
したがって、この理論はもう、
「わからないには三種類あります」
という類型論ではない。
現在の形は、
わからなさと認識介入を診断する多軸座標系
である。
一番大きな変更はPだった。
以前は、
P＝わからない第三型
だった。
しかし今は違う。
Pは、
認識が対象へ戻る深さ
を見る軸である。
その中で、
P¹＝遂行的再入
P²＝再帰
P³＝相互浸透
と進む。
だから、
第三型＝相互浸透
と完全に同一視する必要もない。
より正確には、
第三型として曖昧に置いていた遂行的構成を時間方向へ展開すると、再帰が現れ、その最深部に相互浸透が現れる。
ということになる。
33 わからないこと自体も、時間の中で変わる
最初は、
分からない。
だけだった。
しかし調べると、
分け方の問題だった。
ことが分かるかもしれない。
あるいは、
その条件ではできない。
と証明されるかもしれない。
新技術で、
昔は見えなかったものが見える。
かもしれない。
逆に測定を始めたことで、
対象がこちらへ適応し、昨日まで使えた指標が使えなくなる。
かもしれない。
AIと議論しているうちに、
自分自身の評価基準が変わる。
こともある。
さらに相手側まで持続的に変われば、
最初に調べ始めたときの主体と対象の関係そのものが、もう存在しない。
ことさえありうる。
だから認識を、
静止した対象を、静止した主体が写し取る作業
としてだけ考えるのは難しい。
むしろ、
現実
↔ 認識
↔ 表現
↔ 実践
↔ 現実′
↔ 認識′
↺
という時間発展の途中に、私たちはいる。
完全な外部観測者にはならない。
だからといって、何も分からないわけでもない。
分かった範囲を示す。
適用条件を示す。
分からない部分を残す。
こちらが対象を変えた可能性も記録する。
そして、必要なら分類そのものをまた壊す。
今のところ、このモデルもその程度のものとして置いておく。
参考にした主要文献・接続点
Joseph Dietzgen, Das Wesen der menschlichen Kopfarbeit（1869）。英訳はErnest Untermann訳を含む1906年版。
Ian Hacking, “The Looping Effects of Human Kinds,” 1995.
Andrew Pickering, “The Mangle of Practice: Agency and Emergence in the Sociology of Science,” American Journal of Sociology, 1993.
Wendy Nelson Espeland & Michael Sauder, “Rankings and Reactivity: How Public Measures Recreate Social Worlds,” American Journal of Sociology, 2007.
Lee Jussim & Kent D. Harber, “Teacher Expectations and Self-Fulfilling Prophecies: Knowns and Unknowns, Resolved and Unresolved Controversies,” Personality and Social Psychology Review, 2005.
庄司和晃『認識の三段階連関理論』増補版、季節社、1989年。
三浦つとむについては、時枝誠記の言語過程説を発展的に継承した対象―認識―表現の過程構造を参照した。
なお、「特殊」を固定的中間層ではなく暫定的条件構造＝特殊仮説として扱う部分は、筆者の別稿で先に改訂した議論を引き継いでいる。
出典・参考文献
1 基礎論考
不可知論的唯物論
石部統久「不可知論的唯物論」
https://note.com/mototchen/n/n6f3ee98915c6石部統久「不可知論的唯物論」関連稿
https://note.com/mototchen/n/nb7e9619312ae
真理・誤謬論
石部統久「真理と誤謬」関連稿
https://note.com/mototchen/n/nc30eac281034
庄司和晃の三段階連関理論
石部統久「三段階連関理論」関連稿
https://note.com/mototchen/n/n564c3699a9cf
わからない三類型の前稿
石部統久「個別学問の『わからない』は三種類ある」
https://note.com/mototchen/n/n9f79c42b1658
身体技法・コツ・「わかった」という勘違い
石部統久「身体運動のコツについて」
https://note.com/mototchen/n/na44d096b7768
このnoteには、今回の武術家の投稿群と為末大氏の投稿群への直接リンクも収録されています。
2 ディーツゲン
原典
Joseph Dietzgen, The Positive Outcome of Philosophy: The Nature of Human Brain Work; Letters on Logic; The Positive Outcome of Philosophy.
Project Gutenberg 書誌・各形式
https://www.gutenberg.org/ebooks/39964HTML全文
https://www.gutenberg.org/files/39964/39964-h/39964-h.htmMarxists Internet Archive版
https://www.marxists.org/archive/dietzgen/1887/positive-outcome/index.htm
ディーツゲンは、一般化だけでは一面的になり、一般と特殊を相互関係の中で捉える必要があると論じています。本稿の「部分的に妥当な認識の越境」という命題は、これを現代的に再構成したものです。したがって、ディーツゲン本人による誤謬一般の定義ではなく、本稿が引き出した作業命題と表記するのが安全です。
3 三浦つとむ
書誌・目次
三浦つとむ『認識と言語の理論 第2部』勁草書房、1967年
国立国会図書館サーチ
https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R100000002-I000001094857
同書第2部第1章は「認識から表現へ」、冒頭は「表現――精神の物質的な模像」です。
本文では、次のように区別してください。
三浦の原説：対象―認識―表現の過程構造
本稿の再構成：対象→感覚・観察→認識→表現→実践・観測→修正→↺
後半の実践・照合・循環までを、三浦の単一箇所からの直接引用であるかのように書かない方が正確です。
4 庄司和晃
庄司和晃『認識の三段階連関理論』増補版、季節社、1989年
https://cir.nii.ac.jp/crid/1971993809731322770庄司和晃『仮説実験授業と認識の理論――三段階連関理論の創造』増補版
https://cir.nii.ac.jp/crid/1130000794937464576
CiNiiでは書名、著者、版、出版年、所蔵情報を確認できます。ただし、「感覚的認識・表象的認識・概念的認識」という表記が原典そのままか、本稿による整理かは、本文ページを確認して区別する必要があります。
本文では、
庄司の三段階連関理論を参照し、本稿では「感覚的不一致―表象的違和感―概念的特定」として再構成する。
とするのが妥当です。
5 B型――構造的・定理的不能
ベルの定理
John S. Bell, “On the Einstein Podolsky Rosen Paradox,” Physics, 1, 195–200, 1964.
DOI：10.1103/PhysicsPhysiqueFizika.1.195
Riceの定理
H. G. Rice, “Classes of Recursively Enumerable Sets and Their Decision Problems,” Transactions of the American Mathematical Society, 74, 358–366, 1953.
American Mathematical Society PDF
https://www.ams.org/journals/tran/1953-074-02/S0002-9947-1953-0053041-6/S0002-9947-1953-0053041-6.pdf
DOI：10.1090/S0002-9947-1953-0053041-6
アローの不可能性定理
Kenneth J. Arrow, Social Choice and Individual Values, originally published 1951.
Yale University Press
https://yalebooks.yale.edu/book/9780300186987/social-choice-and-individual-values/DOI版
https://doi.org/10.12987/9780300186987
アローの定理は、「集合的意思が存在しない」という一般的存在論ではなく、一定の公理条件を同時に満たす社会的選好集約方式への制約です。
6 第三型／P型――分類・評価・制度による再帰的変容
ハッキングのループ効果
Ian Hacking, “The Looping Effects of Human Kinds,” in Causal Cognition: A Multidisciplinary Debate, Oxford University Press, 1995/1996.
Oxford Academic
https://academic.oup.com/book/26284/chapter-abstract/194529638DOI
https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780198524021.003.0012
ハッキングは、人間に対する分類が分類された人々の自己理解や行動を変え、その変化によって分類も変更される循環を論じています。
ループ効果への批判・限定
Jonathan Y. Tsou, “Hacking on Looping Effects and Kinds of People,” The Monist, 108(4), 421–436, 2025.
Tsouは、ループ効果があっても、分類対象のすべてが不安定になるわけではなく、安定した推論が可能な場合があると批判しています。
指標最適化・Goodhart型
David Manheim and Scott Garrabrant, “Categorizing Variants of Goodhart’s Law,” 2018.
https://arxiv.org/abs/1803.04585
評価指標への最適化が、異なる機構によって指標と本来の目的を乖離させることを分類しています。P₂「最適化ループ」の参考文献に使えます。
7 Uマーカー――過少決定・非識別性
概説
Kyle Stanford, “Underdetermination of Scientific Theory,” Stanford Encyclopedia of Philosophy.
https://plato.stanford.edu/entries/scientific-underdetermination/
同じ証拠が複数の競合説明と整合し、証拠だけでは一つに決められない問題を整理しています。Uを第五類型ではなく「現在の証拠では競合モデルを識別できない」という警告表示にする際の参考になります。
これは一次原典ではなく、科学哲学上の概説資料です。
8 エウレカと正答
エウレカを伴う解答の方が正しい場合
Carola Salvi, Emanuela Bricolo, John Kounios, Edward Bowden, and Mark Beeman, “Insight Solutions Are Correct More Often Than Analytic Solutions,” Thinking & Reasoning, 22(4), 443–460, 2016.
DOI
https://doi.org/10.1080/13546783.2016.1141798
複数の課題で、自己申告された洞察型解答は分析型解答より平均的に正答率が高かったと報告されています。
偽のエウレカ
Amory H. Danek and Jennifer Wiley, “What About False Insights? Deconstructing the Aha! Experience along Its Multiple Dimensions for Correct and Incorrect Solutions Separately,” Frontiers in Psychology, 7:2077, 2017.
この研究では、誤答にも強いAha体験が生じる一方、正答の方が全体として強いAhaを伴いやすいことが示されています。したがって、エウレカは真理の証明ではないが、完全なノイズでもありません。
9 その場の成功と長期的学習の区別
Nicholas C. Soderstrom and Robert A. Bjork, “Learning Versus Performance: An Integrative Review,” Perspectives on Psychological Science, 10(2), 176–199, 2015.
DOI：10.1177/1745691615569000
練習中に観測される一時的なパフォーマンスと、保持・転移を伴う長期的学習は一致しない場合がある、という武術事例の理論的基盤です。
10 AI助言と「分からない」の抑制
Chiara Marcoccia, Walter Quattrociocchi, and Valerio Capraro, “AI Advice Suppresses People’s Willingness to Say ‘I Don’t Know’, Even When the Advice Is Wrong and Accuracy Is Incentivized,” 2026.
5実験、計3,132人を対象とし、誤ったAI助言へのアクセスによって回答保留が大きく減り、正答率が下がる一方で確信度が上昇したと報告しています。現時点では査読前プレプリントとして扱うべきです。
AIの回答保留能力に関する補助文献
Qinyuan Cheng et al., “Can AI Assistants Know What They Don’t Know?” 2024.
https://arxiv.org/abs/2401.13275
モデルごとの未知質問データを用いて、回答保留を訓練する研究です。AIが原理的に「分かりません」を表現できないのではなく、回答保留と正答率の較正が設計課題であることを示す補助資料になります。
11 今回提示された武術・為末大資料
武術家による「わかった」と一時的技能向上の投稿群
Posfieまとめ
https://posfie.com/@mototchen/p/mIwCIbf
為末大氏「わかったという勘違い」
Posfieまとめ
https://posfie.com/@MAROCKs/p/yHhyBCK
note末尾用・短縮版
https://academic.oup.com/book/26284/chapter-abstract/194529638
https://plato.stanford.edu/entries/scientific-underdetermination/
https://posfie.com/@mototchen/p/mIwCIbf
https://posfie.com/@MAROCKs/p/yHhyBCK
石部統久・ChatGPT5.６
査読：ChatGPT5.６・Claude Fable5・Grok・Gemini（Parcae Protocol）
