#ニューラルネットワーク

AIが文章を書き、コードを直し、数式まで扱うようになった一方で、その中身はずっと「ベクトルの計算」にすぎない、という説明が定番でした。ところが今回のarXiv論文は、その見方にかなり強い揺さぶりをかけています。ニューラルネットワークの内部表現は、見た目ほどただの連続値ではなく、記号的な構造をかなりの程度まで含んでいるのではないか、という主張です。もしそれが本当なら、長年対立的に語られてきた symbolic と neural の距離感は、思ったより近いのかもしれません。 この論文の題名は *The Emergent Symbolic Structure of Artificial Neural Networks* で、arXiv の cs.CL に 2026年8月30日に投稿されています。著者は R. Thomas McCoy、Paul Soulos、Tal Linzen、Paul Smolensky です。主張の骨格はわりと明快です。従来、知能は論理式のような「記号の組み合わせ」を扱うものとして理解されてきました。しかし、現代の強力な AI はニューラルネットワーク、とくに LLM