心理学の学習パラダイムが人工知能を形成し、制約を課した

要旨: 人工知能の支配的なパラダイムは、心理学の学習理論によって形づくられてきた。行動主義は強化学習を促し、認知主義は深層学習と記憶拡張アーキテクチャを生み、構成主義はカリキュラム学習と組成的アプローチに影響を与えた。本論は、それぞれのAIパラダイムがそれを触発した心理学理論の強みだけでなく、構造的制約も継承していると主張する。強化学習は知識の内部構造を説明できず、深層学習は表現を原理的な更新に抵抗する不透明なパラメータ空間へ圧縮し、現在の統合的アプローチは既存の要素から新しい理解がどのように構築されるかを正式に説明していない。さらに、本論は暗唱学習の解釈における文化的乖離を検討し、東洋的な記憶の概念を、理解への構造化された多段階前駆体として捉えることが、心理学理論とAI方法論の未開拓の架け橋であると主張する。系統性論争と相澤による古典主義と結合主義の批判を踏まえ、本論は推論（Intellect）、目的（Identity）、知識（Memory）を建築的に独立した構成要素として分離する三部モジュール型フレームワーク「ReSynth」を紹介する。本論は心理学的パラダイムからAI手法への系譜をたどり、各段階で継承された制約を診断し、適応性—人工汎用知能の中心的課題は、系統的な振る舞いが偶然の性質ではなく必然的な結果となる表現的アーキテクチャを必要とする、と論じる。