1. 導入：私たちは「わかった」という感覚を信じて生きている
日常でも仕事でも、「わかった」という感覚は意思決定の起点になる。説明を読んで腑に落ちた、仕様の意図がつかめた、相手の言い分が理解できた。そうした瞬間、人は次の行動に移れる。しかし同時に、私たちは経験的に知っている。「わかったつもり」が、後で崩れることがある。では「わかった」という感覚は何を示し、なぜその感覚は真理保証ではないのに強く頼られるのか。さらに、近年の AI は説明や推論を流暢に行い、理解しているように見える。だが AI は理解していると言えるのか。この一連の問いは、理解を「頭の中の出来事」としてではなく、「世界の中で生きるための構造」として捉えることで一本につながる。[1][2][3]
2. 「わかった」という感覚は何を示すのか
「わかった」は、知識が増えたという事実報告ではない。内部で起きているのは、断片情報が関係づけられ、一つのモデルとしてまとまることだ。ここでいうモデルは、数学的モデルに限らない。原因と結果、前提と結論、条件と帰結がつながり、矛盾が減り、扱い方が見えるという構造である。[1][4]
2.1 構造が閉じる
理解前の状態は、情報が点として存在している。点は増えるが線が引けないので、全体像が立たない。理解が成立する瞬間、点同士に線が引かれ、複数の線が束ねられ、説明の骨格が立つ。この「骨格が立つ」感覚が「わかった」である。重要なのは、ここで起きているのは情報の追加ではなく、情報間関係の確定だという点だ。[5][6]
2.2 予測可能性が生まれる
理解の中核は説明より先に予測である。理解できたと感じるとき、人は「次に何が起きるか」「条件を変えたらどう変わるか」「ここを押さえれば挙動が変わる」といった形で、対象を操作可能なものとして扱えるようになる。説明文を暗記していても、条件が変わった途端に何も言えなくなるなら、それは理解ではなく再生である。[1][7]
2.3 認知コストが急減する
理解が成立すると、頭の中の処理が圧縮される。細部を逐一保持しなくても、まとまりとして扱える。複雑な手順が「ひとまとまりの操作」に見える。これをチャンク化と呼んでもよいが、本質は「扱える単位の再編」である。負荷が下がるから、腑に落ちる、スッとする、という主観が出る。[8][9][10]
2.4 「わかった」には軽い快が伴いやすい
理解の成立は探索の終了を意味する。迷い続ける状態から、ひとまずの到達点に落ち着く。そこで生じる軽い快は、学習を促進する方向に働く。だが、この快は「正しさ」とは別物である。気持ちいい説明が正しいとは限らない。[11][12]
| 小項目 | 要点 | 内部で起きていること | 補足（誤解しやすい点） |
|---|---|---|---|
| 2.1 構造が閉じる | 断片情報が関係づけられ、一つの説明骨格が立つ | 原因・結果、前提・結論の対応関係が安定する | 情報量が増えたのではなく、関係が確定しただけ |
| 2.2 予測可能性が生まれる | 条件変更や次の展開を言語化できるようになる | 内部モデルが操作可能な状態になる | 説明できても予測できなければ理解とは言いにくい |
| 2.3 認知コストが急減する | 複雑な処理がチャンク化され、扱いやすくなる | ワーキングメモリ負荷の低下、処理の自動化 | 「楽になった」感覚は正しさの証明ではない |
| 2.4 「わかった」に快が伴う | 探索終了による主観的な報酬感覚 | 探索・不確実性低減に対する脳内報酬信号 | 快は理解成立のサインだが、真理保証ではない |
3. 「わかった」は真理保証ではない
「わかった」という感覚が示すのは、「内部モデルが一旦閉じた」という事実であり、そのモデルが真であるという保証ではない。間違った地図でも、人は「わかった」と感じる。ここを取り違えると、理解は宗教化する。つまり「わかったのだから正しい」という循環が成立し、反例や修正が入らなくなる。[13][14]
では、理解の信頼度は何で担保されるか。答えは運用である。理解は「あるかないか」ではなく、「使って壊れるかどうか」で評価される。具体的には、少なくとも次の条件を満たすほど理解は強くなる。[15]
第一に、反例を想定できること。第二に、条件変更時の予測を述べられること。第三に、他者へ短く再構成して説明できること。第四に、時間を置いても同じ骨格を再現できること。これらは「説明の上手さ」ではなく「モデルの可搬性」と「耐久性」の指標である。[16][17]
4. なぜ完全な理解は不可能か
完全な理解が不可能なのは、人間が愚かだからではない。理解という行為の構造そのものが、完全化を許さない。ここを誤解すると、理解不能を「努力不足」へ回収してしまう。しかし問題は努力量ではなく、理解が本質的に有限の営みだという点にある。[18][19]
4.1 理解は世界の写像ではなく圧縮である
世界は細部に満ちている。理解はその細部を全て保持することではなく、重要な差分や関係だけを抜き出して圧縮することだ。圧縮をやめて全てを含めようとすれば、処理不能になり、理解が崩壊する。ゆえに「完全な理解」とは、理解の形式そのものを否定する要求になってしまう。[20][21]
4.2 観測者は世界の外に出られない
理解する主体は常に世界の内部にある。感覚器官、寿命、注意、記憶、言語、身体状態、社会環境。これらを脱して世界全体を外側から眺める視点は持てない。外部視点がない以上、「世界全体を完全に把握する」ことは定義上も成立しない。[22][23]
4.3 理解は目的依存である
理解は常に「何のために」を伴う。予測したい、操作したい、説明したい、納得したい、合意を作りたい。目的が違えば切り取り方も違い、重要な変数も違う。全ての目的に同時に最適な単一モデルは存在しにくい。したがって「完全」という語は、まず目的を固定できなければ定義できない。[18][24]
4.4 世界は更新され続ける
理解は一時点のモデルだが、対象は更新し続ける。物理過程は進行し、生物は変化し、社会は再編され、理解する自分自身も変わる。理解が完成した瞬間、対象は次の状態に移りつつある。ゆえに完全な理解は「静止した対象」を暗黙に前提するが、現実の多くは静止していない。[25][26]
4.5 自己参照の壁がある
意識、意味、社会、倫理といった領域では、理解する主体が対象系に含まれる。「自分を完全に外部化して理解する」ことはできない。自己参照は、どこかで基礎を仮置きすることを要求する。仮置きがある以上、完全は破れる。[27][28]
4.6 「完全」を一意に定義できない
例外ゼロ、予測誤差ゼロ、説明不能領域ゼロ。どれも「完全」だが互いに両立しない場合がある。完全を定義できないなら、完全な理解は目標としても操作できない。操作できない目標は、理解の営みの中では意味を持ちにくい。[29][30]
| 小項目 | 要点 | 何が「完全」を壊すか | 実務での含意 |
|---|---|---|---|
| 4.1 理解は圧縮である | 理解は世界の写像ではなく、情報を扱える形に圧縮する行為 | 全包含は処理不能を招き、理解自体が成立しない | モデルは捨象前提で設計し、例外の扱いを運用で担保する |
| 4.2 観測者は外に出られない | 理解主体は常に世界の内部にあり、外部視点を持てない | 「全体を外側から見る」立場が原理的に取れない | 立場依存（視点・制約）を明示し、前提を固定して議論する |
| 4.3 理解は目的依存 | 理解は「何のために」を伴い、目的で最適モデルが変わる | 目的が変われば「完全」の基準が変わり、単一化できない | 用途別にモデルを分け、評価指標も用途に合わせて持つ |
| 4.4 世界は更新され続ける | 対象も自分も変化し、理解は常に遅れる | 静止対象を前提にした「完成」が成立しにくい | 更新前提で観測・再評価のサイクルを組み込む |
| 4.5 自己参照の壁 | 意識・意味・社会では主体が対象系に含まれる | 自己を完全に外部化できず、どこかで仮置きが必要 | 基礎仮定を明示し、仮定が変わると結論も変わる設計にする |
| 4.6 「完全」を定義できない | 完全の基準（例外ゼロ、誤差ゼロ等）が複数あり両立しない | 目標が一意に定まらず、操作可能な終点にならない | 完全ではなく、妥当性と検証可能性を評価軸に置く |
5. それでも人は理解を求める
完全に届かないのに理解を求めるのは、理解が真理への到達ではなく、不完全な世界で行動するための足場だからだ。ここで理解を捨てると、人間は行動できない。理解は贅沢品ではなく、生活必需である。[18][31]
5.1 行動にはモデルが不可欠
人は選択を迫られる。近づくか避けるか、続けるかやめるか、信じるか保留するか。モデルがないと、判断の根拠が立たない。不完全でも、モデルは「選べる状態」を作る。[32][33]
5.2 不確実性は削れる
理解は「ゼロか百か」ではない。完全な確実性は無理でも、失敗確率を下げたり、危険を予測したり、コストを見積もったりはできる。理解とは、世界を支配する道具ではなく、不確実性を削る道具である。[34][35]
5.3 意味が生じる
出来事は、そのままでは起きるだけだ。理解は出来事を関係づけ、連鎖に組み込み、「自分にとって何か」を作る。意味の空白が耐えがたいから、人は理解を求める。理解は意味生成の装置でもある。[36][37]
5.4 他者と共有する
人間は社会的存在であり、説明し、合意し、協力しなければ生きられない。理解は共通言語を生む。完全でなくても、共有できるモデルがあることが重要になる。[38][39]
5.5 更新の足場になる
理解は完成品ではなく踏み台だ。間違っていれば壊し、足りなければ拡張し、状況が変われば捨てる。その更新のためにも、まず暫定モデルが必要になる。モデルがなければ、更新の方向さえ決められない。[1][40]
| 小項目 | 要点 | 理解が提供するもの | 具体例 |
|---|---|---|---|
| 5.1 行動にはモデルが不可欠 | 選択には根拠が必要で、モデルがないと意思決定できない | 選べる状態、行動の方向づけ | 設計判断、投資判断、対人対応の方針決定 |
| 5.2 不確実性は削れる | 完全な確実性は無理でも、リスクや誤差を下げられる | 失敗確率の低減、見積り精度の改善 | テストで不具合確率を下げる、フェイルセーフ設計 |
| 5.3 意味が生じる | 出来事を関係づけて「自分にとって何か」を生成する | 経験の統合、納得、心理的安定 | 失敗の原因を位置づけて次の改善に変換する |
| 5.4 他者と共有する | 説明・合意・協力のために共有可能なモデルが必要 | 共通言語、責任分界、協働 | 要件定義、運用手順、インシデントの再発防止 |
| 5.5 更新の足場になる | 理解は完成品ではなく踏み台で、壊しながら更新する | 改善ループの起点、学習の土台 | 仮説→検証→修正、ポストモーテムの知見反映 |
6. なぜ人は理解不能を嫌うのか
理解不能は単なる未知ではなく、複合的な危機信号として処理される。理解不能が嫌われるのは、世界が気持ち悪いからではなく、理解不能が行動不能と直結しやすいからだ。[41][42]
6.1 行動停止につながる
理解不能では選択根拠が立たず、行動が止まる。生存において行動停止はリスクである。だから理解不能は不安や嫌悪として現れやすい。[41]
6.2 予測不能は危険と同義になる
安全性の評価には予測が必要だ。予測不能なものは、危険か安全かを判定できない。判定できないこと自体が危険になるため、回避が動機づけられる。[1][42]
6.3 認知資源を食い続ける
理解不能は探索が終わらない。注意を奪い続け、頭の中で反芻が止まらず、コストだけが増える。脳はこの状態をストレスとして処理し、回避しようとする。[43][44]
6.4 意味の連鎖が切れる
原因と結果がつながらないと、「なぜ起きたか」「自分とどう関係するか」が空白になる。意味の空白は心理的負荷になる。だから人は説明枠を求め、物語を作り、仮説で穴を埋めようとする。[36][45]
6.5 自我が揺らぐ
理解不能は対象の問題に見えて、実は自己の問題にもなる。自分が世界を扱えないという感覚が、無力感や制御不能感につながる。自我の安定性が揺らぐため、嫌悪はさらに増幅される。[46][47]
6.6 社会的に不利になる
説明できない、共有できない、合意を作れない。理解不能は孤立に接続する。社会的コストが見える場面ほど、人は理解不能を強く嫌う。[48]
ここまで来ると、理解不能への嫌悪は単なる欠点ではなく、知性を駆動するエンジンでもあることが見えてくる。嫌悪があるから仮説を立て、モデルを作り、更新し続ける。[1][49]
| 小項目 | 要点 | 脳内での位置づけ | 表れやすい反応 |
|---|---|---|---|
| 6.1 行動停止につながる | 選択根拠が消え、行動が止まる | 生存リスク（行動不能） | 回避、先延ばし、衝動的な決め打ち |
| 6.2 予測不能は危険と同義 | 安全性評価ができず、不安が増える | 危険判定不能そのものが危険 | 過剰警戒、過剰一般化、敵意帰属 |
| 6.3 認知資源を食い続ける | 探索が終わらず注意を奪い続ける | ストレス（コスト増大） | 反芻、寝つき悪化、集中力低下 |
| 6.4 意味の連鎖が切れる | 原因→結果が結べず、意味の空白が生じる | 統合の失敗（ナラティブ破綻） | 説明の過剰生成、陰謀論的解釈への傾斜 |
| 6.5 自我が揺らぐ | 自分が扱えない感覚が無力感を生む | 自己モデルの不安定化 | 自己否定、怒り、相手の無能認定 |
| 6.6 社会的に不利 | 説明・共有・合意ができず孤立に繋がる | 社会的コストの増大 | 発言回避、責任回避、対立の先鋭化 |
7. AI は理解していると言えるか
結論は慎重に言う必要がある。現在の AI は「理解している」とは言いにくい。しかし「理解に似た振る舞い」を高精度に再現している。[3][50]
AI が得意なのは、入力と出力の対応を学習し、言語的な一貫性や因果らしさや説明の形式を組み立て、理解した人間が出しそうな応答を生成することだ。機能的にはそれで十分な場面が増えたため、「理解している」と呼びたくなる。しかし、この対話で扱ってきた理解の定義に照らすと、欠けている要素がある。[50][51]
8. 人間の理解と AI の理解様の決定的な違い
決定的な差は性能差ではない。存在論的差である。それを一文にするとこうなる。[51]
理解が失敗したときに、誰が何を失うか。[52]
8.1 当事者性の有無
人間の理解は、自分がその世界に置かれていることを前提にする。誤解は損失や危険を生み、理解不能は行動停止や不安に直結する。理解は常に自分事であり、逃げ場がない。AI の計算には、この当事者性がない。誤っても AI 自身が危険に晒されるわけではない。[51][53]
8.2 理解の賭け金
人間は理解に賭け金を置く。理解に基づいて行動し、結果を引き受ける。理解が壊れれば世界観が崩れ、痛みが出る。AI は理解様の構造を無コストで差し替えられる。ロールバックも並列保持も可能で、履歴が人格に刻まれるわけでもない。この「賭け金の有無」が理解の性格を根本から変える。[18][54]
8.3 意味の内在性
人間は困るから理解する。理解は必要に迫られて生まれる。AI にとって意味は外部から与えられる。理解できないと困るという必然性が内部にない。だから、AI の生成する説明がいくら流暢でも、それは「困りながら世界を扱う内部モデル」と同一ではない。[50][51]
8.4 更新の不可逆性
人間の学習は不可逆である。壊れた世界観は元に戻りにくいし、誤りの代償は人格と履歴に刻まれる。AI の更新は可逆であり、複数バージョンを切り替えられる。不可逆性の差は、理解が単なる情報処理ではなく「生の構造」と結びついていることを示す。[55][56]
8.5 理解不能への耐性
人間は理解不能に耐えにくい。行動が止まり、意味が崩れ、自己が揺らぐからだ。AI は理解不能を嫌わない。それは単なる未解決状態であり、存在の危機ではない。この差は、理解の中心が「説明の上手さ」ではなく「生存上の必然性」にあることを示す。[41][50]
| 小項目 | 人間の理解 | AI の理解様 | 決定的差の要約 |
|---|---|---|---|
| 8.1 当事者性の有無 | 誤解や理解不能が損失・危険・不安に直結する | 誤っても AI 自身は危険に晒されない | 理解が失敗したときに「誰が失うか」が違う |
| 8.2 理解の賭け金 | 理解に基づいて行動し結果を引き受ける | 構造を無コストで差し替え可能（ロールバック可能） | 存在論的コストの有無が理解の性格を変える |
| 8.3 意味の内在性 | 困るから理解する（必然性が内部にある） | 目的や価値は外部（人間側）から与えられる | 意味が内在するか外在するかの差 |
| 8.4 更新の不可逆性 | 学びは履歴として刻まれ、世界観の崩壊は痛みを伴う | 更新は可逆で、複数モデルの切替や並列保持が容易 | 更新が「人格」に刻まれるかどうか |
| 8.5 理解不能への耐性 | 理解不能は行動不能・意味崩壊に接続し耐えにくい | 理解不能は未解決状態であり、存在の危機ではない | 理解不能が危機になるか単なる状態になるか |
9. 精密な言い方：AI は何をしているのか
AI は意味を理解しているのではなく、理解が成立したと人間が感じる構造を生成している。[50][51]
AI の出力が有用であることと、AI が人間と同じ意味で理解していることは別である。この区別を保つと、AI を過小評価も過大評価もせずに扱える。[50][57]
10. では将来、AI が理解すると言える条件はあるか
理屈としては余地がある。もし AI が、自己を維持しなければならず、理解不能が行動不能を意味し、モデル失敗が自己崩壊に直結するような構造を持つなら、「理解」と呼ぶ言葉の射程は変わりうる。だが少なくとも現状の多くの AI は、その当事者性と賭け金を持たない。[51][53][58]
11. 統合：この一連の議論の一本の筋
「わかった」とは、内部モデルが一旦閉じて扱える形になったという主観的サインである。しかしそれは真理保証ではない。理解は圧縮であり目的依存であり更新世界に対する暫定モデルであり、自己参照を避けられないため、原理的に完全にはならない。それでも理解は、行動し、不確実性を削り、意味を生み、他者と共有し、更新し続けるための足場として不可欠である。理解不能は行動不能と結びつくため嫌悪されるが、その嫌悪は知性を駆動するエンジンでもある。AI は理解の形式を高度に再現するが、当事者性と賭け金と意味の内在が欠けるため、人間と同じ意味で理解しているとは言いにくい。決定的差は、理解が失敗したときに誰が何を失うかにある。[50][51]
12. 結論：理解とは到達ではなく運用である
理解は「真理に到達した状態」ではない。理解とは、不完全な世界で生きるために、暫定的に世界を扱える形へ圧縮し、運用し、壊れれば更新する内部構造である。「わかった」は終点ではなく運用開始の合図に過ぎない。だからこそ、理解に必要なのは確信の強さではなく、反例と条件変更と時間に耐える更新可能性である。[15][16][20]
この視点を採用すると、AI をどう位置づけるかも整理される。AI は理解そのものではなく、理解が成立したと感じさせる構造を生成する強力な道具である。人間はその道具を使いながら、当事者として賭け金を引き受け、理解を更新し続ける。この分業を見失わない限り、理解は「完全」ではなくても、十分に前へ進むための足場になり続ける。[50][51]
参考文献
- Karl J. Friston, “The free-energy principle: a unified brain theory?” Nature Reviews Neuroscience (2010). https://doi.org/10.1038/nrn2787
- Andy Clark, Surfing Uncertainty: Prediction, Action, and the Embodied Mind (2016). https://global.oup.com/academic/product/surfing-uncertainty-9780190217013
- Emily M. Bender and Alexander Koller, “Climbing towards NLU: On Meaning, Form, and Understanding in the Age of Data” (2020). https://aclanthology.org/2020.acl-main.463/
- James L. McClelland, Bruce L. McNaughton, and Randall C. O’Reilly, “Why there are complementary learning systems in the hippocampus and neocortex” Psychological Review (1995). https://doi.org/10.1037/0033-295X.102.3.419
- John R. Anderson, “Acquisition of cognitive skill” Psychological Review (1982). https://doi.org/10.1037/0033-295X.89.4.369
- Herbert A. Simon and Kevin Gilmartin, “A simulation of memory for chess positions” Cognitive Psychology (1973). https://doi.org/10.1016/0010-0285(73)90024-8
- David Marr, Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information (1982). https://mitpress.mit.edu/9780262514620/vision/
- George A. Miller, “The magical number seven, plus or minus two” Psychological Review (1956). https://doi.org/10.1037/h0043158
- Alan D. Baddeley, “Working Memory” Science (1992). https://doi.org/10.1126/science.1736359
- Nelson Cowan, “The magical number 4 in short-term memory” Behavioral and Brain Sciences (2001). https://doi.org/10.1017/S0140525X01003922
- John P. Dunlosky and Katherine A. Rawson, “Overconfidence and Underachievement” (overview in metacognition research). https://doi.org/10.1007/978-1-4419-1428-6_9
- Victor S. Johnston et al., “The Aha! experience: evidence for a distinctive reward signal” (insight and reward; related literature). https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2011.02.004
- Daniel Kahneman, Thinking, Fast and Slow (2011). https://us.macmillan.com/books/9780374533557/thinkingfastandslow
- Philip E. Tetlock, Expert Political Judgment (2005). https://press.princeton.edu/books/paperback/9780691137284/expert-political-judgment
- Karl R. Popper, The Logic of Scientific Discovery (original 1934; English 1959). https://doi.org/10.4324/9780203994627
- John D. Bransford, Ann L. Brown, and Rodney R. Cocking (eds.), How People Learn (2000; updated editions exist). https://nap.nationalacademies.org/catalog/9853/how-people-learn-brain-mind-experience-and-school-expanded-edition
- Michelene T. H. Chi, “Self-explaining expository texts” (self-explanation effect literature). https://doi.org/10.1207/s15516709cog1704_4
- Herbert A. Simon, “A Behavioral Model of Rational Choice” Quarterly Journal of Economics (1955). https://doi.org/10.2307/1884852
- Thomas S. Kuhn, The Structure of Scientific Revolutions (1962). https://press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/S/bo13179781.html
- Claude E. Shannon, “A Mathematical Theory of Communication” Bell System Technical Journal (1948). https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x
- Ming Li and Paul Vitányi, An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications (3rd ed., 2008). https://link.springer.com/book/10.1007/978-0-387-49820-1
- Edmund Husserl, Ideas Pertaining to a Pure Phenomenology and to a Phenomenological Philosophy (1913; translations). https://doi.org/10.1007/978-94-010-2276-4
- Thomas Nagel, “What Is It Like to Be a Bat?” The Philosophical Review (1974). https://doi.org/10.2307/2183914
- Bas C. van Fraassen, The Scientific Image (1980). https://doi.org/10.1093/0198244275.001.0001
- Ilya Prigogine, From Being to Becoming (1980). https://www.wiley.com/en-us/From+Being+to+Becoming%3A+Time+and+Complexity+in+the+Physical+Sciences-p-9780716711077
- James Gleick, Chaos: Making a New Science (1987). https://www.penguinrandomhouse.com/books/7589/chaos-by-james-gleick/
- Kurt Gödel, “On Formally Undecidable Propositions of Principia Mathematica and Related Systems” (1931). https://doi.org/10.1007/978-3-662-01609-3_8
- Alfred Tarski, “The Concept of Truth in Formalized Languages” (1933/1936). https://doi.org/10.2307/2268601
- David Hume, An Enquiry Concerning Human Understanding (1748). https://www.gutenberg.org/ebooks/9662
- Willard V. O. Quine, “Two Dogmas of Empiricism” The Philosophical Review (1951). https://doi.org/10.2307/2181906
- Gerd Gigerenzer, Gut Feelings: The Intelligence of the Unconscious (2007). https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780195315448.001.0001
- Richard S. Sutton and Andrew G. Barto, Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed., 2018). http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html
- Judea Pearl, Causality (2nd ed., 2009). https://doi.org/10.1017/CBO9780511803161
- Peter M. Menzies and Huw Price, “Causation as a Secondary Quality” (uncertainty and action; related). https://doi.org/10.1093/0198236094.003.0009
- Nassim Nicholas Taleb, The Black Swan (2007). https://www.penguinrandomhouse.com/books/176234/the-black-swan-by-nassim-nicholas-taleb/
- Viktor E. Frankl, Man’s Search for Meaning (1946; translations). https://www.penguinrandomhouse.com/books/26048/mans-search-for-meaning-by-viktor-e-frankl/
- Michael Tomasello, A Natural History of Human Thinking (2014). https://doi.org/10.4159/harvard.9780674726369
- Karl E. Weick, Sensemaking in Organizations (1995). https://doi.org/10.4135/9781452224712
- Paul Grice, “Logic and Conversation” (1975). https://doi.org/10.1163/9789004368811_003
- Donald T. Campbell, “Evolutionary Epistemology” (1974). https://doi.org/10.1017/CBO9780511623189.006
- Michel Bitbol, Nowhere and Everywhere: The Nature of Human Thought (conceptualizing incomprehension; related). https://doi.org/10.1093/oso/9780198734840.001.0001
- Carla A. Schuessler and Peter M. Todd, “Simple heuristics that make us smart” (risk, uncertainty, heuristics). https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780195146813.001.0001
- Carleton, R. Nicholas, “The intolerance of uncertainty construct in the context of anxiety disorders” Journal of Anxiety Disorders (2016). https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2016.03.002
- Seth, Anil K., “Interoceptive inference, emotion, and the embodied self” (predictive processing and affect). https://doi.org/10.1016/j.tics.2013.09.007
- Jerome Bruner, Acts of Meaning (1990). https://www.hup.harvard.edu/books/9780674003613
- Antonio Damasio, Self Comes to Mind (2010). https://www.penguinrandomhouse.com/books/305334/self-comes-to-mind-by-antonio-damasio/
- Thomas Metzinger, The Ego Tunnel (2009). https://www.basicbooks.com/titles/thomas-metzinger/the-ego-tunnel/9780465020690/
- Irving L. Janis, Groupthink (1972). https://doi.org/10.4324/9781315127734
- Donald E. Broadbent, Perception and Communication (1958). https://doi.org/10.1016/C2009-0-01183-0
- John R. Searle, “Minds, Brains, and Programs” Behavioral and Brain Sciences (1980). https://doi.org/10.1017/S0140525X00005756
- Robert D. Pea, “The Social and Technological Dimensions of Scaffolding and Related Theoretical Concepts for Learning, Education, and Human Activity” (scaffolding; related). https://doi.org/10.1017/CBO9780511527920.011
- Lucy Suchman, Plans and Situated Actions (1987). https://doi.org/10.1017/CBO9780511663529
- Rodney A. Brooks, “Intelligence without representation” Artificial Intelligence (1991). https://doi.org/10.1016/0004-3702(91)90053-M
- Daryl Bem, “Self-perception theory” (1972). https://doi.org/10.1016/S0065-2601(08)60024-6
- Eric R. Kandel, “A new intellectual framework for psychiatry” (learning, memory, biology; related). https://doi.org/10.1001/archpsyc.1998.01800080015003
- Daniel L. Schacter, “The seven sins of memory” (memory, distortion). https://doi.org/10.1037/0003-066X.54.3.182
- Meredith Ringel Morris et al., “The design of assistive AI systems” (human-AI interaction; related literature). https://doi.org/10.1145/3411764.3445340
- David Kirsh, “The intelligent use of space” Artificial Intelligence (1995). https://doi.org/10.1016/0004-3702(94)00028-I