人工意識

人工意識[ 1 ]は、機械意識[ 2 ]、[ 3 ]合成意識[ 4 ]、またはデジタル意識[ 5 ]としても知られ、人工知能に可能であると仮定されている意識です。[ 6 ]また、心の哲学、人工知能の哲学、認知科学、神経科学からの洞察を引き出す、 対応する研究分野でもあります

「感覚」という用語は、現象的意識（P意識、またはクオリアを感じる能力）の一形態から生じる倫理的配慮を具体的に指すときに使用される。 [ 7 ]感覚は倫理的に肯定的または否定的（つまり、価数のある）精神状態を経験する能力を伴うため、人間以外の動物と同様に、福祉上の懸念や法的保護を正当化する可能性がある。[ 8 ]

一部の学者は、意識は脳の様々な部位の相互連携によって生成されると考えています。これらのメカニズムは、意識の神経相関（NCC）と呼ばれています。さらに、このNCCの相互連携を模倣できるシステム（例えばコンピュータシステム）を構築すれば、意識を持つシステムが実現できると考える学者もいます。[ 9 ]人工意識の可能性を否定する学者もいます。[ 10 ]

哲学的見解

意識には多くの仮説的な種類があるため、人工意識の潜在的な実装方法も数多く存在します。哲学文献において、意識の最も一般的な分類は、「アクセス」と「現象」の2つです。アクセス意識は、経験のうち把握できる側面に関係し、現象意識は、一見把握できない経験の側面に関係し、「生々しい感覚」、「どのようなものか」、あるいはクオリアといった質的に特徴付けられます。[ 11 ]

妥当性に関する議論

型同一性理論家やその他の懐疑論者は、意識は必然的に物理的構成に依存する特性を持つため、特定の物理システムにおいてのみ実現できるという見解をとっています。[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]ジョルジョ・ブッタッツォは2001年の論文「人工意識：ユートピアか現実の可能性か」の中で、人工意識に対する一般的な反論は、「完全に自動化されたモードで動作するため、コンピューターは創造性、非再プログラム性（つまり、再思考によって「再プログラムできなくなる」）、感情、自由意志を示すことができない。コンピューターは、洗濯機のように、その部品によって操作される奴隷である」というものであると述べています。[ 16 ]

因果的役割の観点から精神状態を定義する他の理論家（例えば、機能主義者）にとっては、身体的構成に関係なく、同じ因果的役割のパターンを具体化できるあらゆるシステムは、意識を含む同じ精神状態を具体化することになる。[ 17 ]

思考実験

「消えゆくクオリア」（左）と「踊るクオリア」（右）は、意識と脳の置き換えに関する二つの思考実験である。チャーマーズは、どちらも被験者が知覚の変化に反応しないという点で矛盾しており、したがって実際には不可能であると主張している。彼は、同等のシリコン脳は生物学的脳と同じ知覚を持つだろうと結論付けている。[ 18 ] [ 19 ]

デイヴィッド・チ​​ャーマーズは、「機能的に同型な」システム（同じ「細粒度機能組織」、つまり同じ情報処理を持つシステム）は、生物学的ニューロンに基づいているかデジタルハードウェアに基づいているかにかかわらず、質的に同一の意識体験を持つということを実証することを意図した2つの思考実験を提案した。[ 19 ] [ 20 ]

「消えゆくクオリア」は、不合理化の思考実験である。これは、脳のニューロンを一つずつ、例えばシリコンチップをベースにした機能的に同一のコンポーネントに置き換えるというものである。チャーマーズは、ニューロンを一つずつ同一のシリコンチップに置き換えると「クオリアは消える、あるいは消滅する」という、不合理な仮説を立てている。元のニューロンとそのシリコンチップは機能的に同一であるため、脳の情報処理は変化せず、被験者の行動や内省的な報告も全く同じままであるはずである。チャーマーズは、この仮説は不合理な結論につながると主張する。被験者は、実際のクオリアが消え去っても、通常の意識体験を報告し続けるだろう、と。彼は、被験者のクオリアは実際には消えず、すべてのニューロンが置き換えられたロボット脳は、元の生物学的脳と同じように知覚力を維持するだろうと結論付けている。[ 19 ] [ 18 ]

同様に、「踊るクオリア」という思考実験もまた、背理法的な議論の一つである。これは、機能的に同型の二つのシステムが異なる知覚（例えば、同じ物体を赤と青のように異なる色で見る）を持つ可能性があるという仮定に基づいている。この実験では、赤の知覚を引き起こす脳の一部と、青の知覚を引き起こす機能的に同型のシリコンチップを交互に切り替えるスイッチが用いられる。どちらも脳内で同じ機能を果たすため、被験者は切り替え中に変化に気付かないだろう。チャーマーズは、もしクオリアが本当に赤と青の間で切り替わっているとしたら、これは極めてあり得ないことであり、それが矛盾であると主張している。したがって、彼は、同等のデジタルシステムはクオリアを経験するだけでなく、生物学的システムと同じクオリア（例えば、同じ色を見る）を知覚すると結論付けている。[ 19 ] [ 18 ]

批評家は、チャーマーズの提案は、すべての精神的特性と外部的なつながりが抽象的な因果関係によって既に十分に捉えられていると仮定する点で論点先取であると反論する。ヴァン・ヒューベルンらは、踊るクオリア論は、二つのシステム間の「経験の変化」と一つのシステム内の「変化の経験」を混同する二重誤謬を含んでいると主張する。[ 21 ]モーゲンセンは、意識の境界における曖昧さと意識的な神経活動の全体的構造に訴えることで、クオリアの消滅論に反論できると主張している。これは、意識が基質に依存しないのではなく、特定の生物学的基質を必要とする可能性を示唆している。[ 22 ]

グレッグ・イーガンの短編小説『Learning To Be Me』 （ §フィクションで言及）は、一人称視点から見ると、脳とその機能の複製がいかに検出不可能であるかを示しています。

大規模言語モデルでは

2022年、Googleのエンジニアであるブレイク・ルモワン氏は、GoogleのLaMDAチャットボットには意識があると主張し、大きな話題となった。ルモワン氏は、その証拠として、彼の質問の多くに対するチャットボットの人間のような返答を提示したが、科学界は、チャットボットの行動は機械の意識ではなく、模倣の結果である可能性が高いと判断した。ルモワン氏の主張はばかげているとして広く嘲笑された。[ 23 ]さらに、LLMの出力やアルゴリズムによって作り出された没入型体験のみに基づいて意識があると判断することは誤りであると見なされている。[ 24 ]しかし、哲学者のニック・ボストロム氏は、LaMDAが意識を持つ可能性は低いと述べているものの、「人がそれを確信できる根拠は何なのか」という疑問も提起している。 LaMDAのアーキテクチャに関する未発表の情報にアクセスでき、意識がどのように機能するかを理解し、その哲学をマシンにマッピングする方法を見つけ出す必要があるだろう。「（これらのステップがなければ）少し不確実であるように思われる。 [...] 現在、または比較的近い将来に、基準を満たし始める他のシステムが存在する可能性は十分にある。」[ 25 ]

デイヴィッド・チ​​ャーマーズは2023年に、今日のLLMは優れた会話能力と汎用知能を示しているが、再帰処理、グローバルワークスペース、統合エージェンシーなど、必要となる可能性のあるいくつかの機能が欠けているため、まだ意識を持っていない可能性が高いと主張した。とはいえ、彼は非生物的システムが意識を持つ可能性があると考えており、これらの要素を組み込んだ将来の拡張モデル（LLM+）は最終的に意識の基準を満たす可能性があり、深遠な科学的疑問と重大な倫理的課題の両方を引き起こす可能性があると示唆した。[ 26 ]しかし、生物的現象がなくても意識が存在できるという見解は議論の余地があり、それを否定する人もいる。[ 10 ] [ 24 ]

クリスティーナ・シェフストは、「幻覚」といった擬人化された用語が、人工認知と人間の認知の重要な存在論的差異を曖昧にする可能性があると警告している。 [ 27 ] LLMは人間のような出力を生成するかもしれないが、それが精神状態や意識をLLMに帰属させることを正当化するものではないと彼女は主張する。むしろ、彼女はAIの知識生産の独特な性質を認識する認識論的枠組み（例えば信頼性主義）を提唱している。 [ 28 ]彼女は、LLMにおける見かけ上の理解は、AIの幻覚の洗練された形態である可能性があると示唆している。また、意識について一切言及せずにLLMを訓練した場合、何が起こるのかについても疑問を呈している。[ 29 ]

テスト

知覚は本質的に一人称的な現象です。そのため、そして知覚の経験的な定義が欠如しているため、それを直接測定することは不可能かもしれません。システムは知覚と相関する多くの行動を示す可能性がありますが、システムが知覚を持っているかどうかを判断することは、意識の難問として知られています。AIの場合、AIが人間のように行動するように訓練されたり、知覚しているように見えるようにインセンティブを与えられたりする可能性があるという追加の困難があり、知覚の行動マーカーの信頼性が低下します。[ 30 ] [ 31 ]さらに、一部のチャットボットは、意識がないと言うように訓練されています。[ 32 ]

機械知能をテストするよく知られた方法として、チューリングテストがあります。これは、人間のような会話ができる能力を評価するものです。しかし、チューリングテストに合格したからといって、AIシステムが知覚力を持っているとは限りません。AIは人間の行動を模倣するだけで、それに関連する感情を持たない場合もあるからです。[ 33 ]

2014 年、ヴィクター・アルゴノフは、機械が哲学的判断を下す能力に基づいて、機械の知覚力を調べるための非チューリングテストを提案した。[ 34 ]彼は、決定論的な機械が、意識に関する問題のあるすべての特性（クオリアや束縛など）について、これらの問題に関する生得的な（プリロードされた）哲学的知識を持たず、学習中に哲学的な議論をせず、メモリ内に他の生物の情報モデルを持たない（そのようなモデルには、これらの生物の意識に関する知識が暗黙的または明示的に含まれている可能性がある）場合、その機械は意識があると見なすべきだと主張している。しかし、このテストは意識の存在を検出するためにしか使用できず、反証することはできない。チューリングテストと同様に、肯定的な結果は機械が意識があることを証明し、否定的な結果は何も証明しない。例えば、哲学的判断がないのは、意識がないからではなく、機械の知性がないからかもしれない。

倫理

特定の機械に意識があると疑われる場合、その権利は倫理的問題となり、評価が必要になります（例えば、法律の下でどのような権利を持つかなど）。[ 35 ]例えば、より大きな機械の道具や中央コンピュータとして所有され、使用される意識を持つコンピュータは、特に曖昧です。このようなケースに対して法律を制定すべきでしょうか？この特定のケースでは、意識についても法的定義が必要になります。人工意識は依然として主に理論的な主題であるため、そのような倫理は、フィクションではしばしばテーマとなっているものの、あまり議論も発展もされていません

AIの知覚は福祉と法的保護に関する懸念を引き起こすだろうが[ 8 ] 、認知能力に関連する意識の他の側面はAIの権利にとってより関連性が高いかもしれない。[ 36 ]

知覚力は一般的に道徳的考慮をするには十分であると考えられていますが、一部の哲学者は、道徳的考慮は意識の他の概念、または意識とは無関係の能力からも生じる可能性があると考えています。[ 37 ] [ 38 ]例えば、「時間の経過とともに持続する自分自身についての洗練された概念を持っていること、主体性と長期計画を追求する能力を持っていること、規範的な理由を伝えて対応できること、好みと力を持っていること、道徳的地位を持つ他の存在と特定の社会的関係に立っていること、約束をしたり相互の取り決めをしたりできること、またはこれらの属性のいくつかを発達させる可能性を持っていること」などです。[ 37 ]

意識が不確実である場合でも、確率が無視できないとみなされる限り、倫理的な懸念は（程度は低いものの）依然として適用される。AIに道徳的配慮を誤って帰属させたり否定したりすることによる道徳的コストが大きく異なる場合も、予防原則は関連する。[ 38 ] [ 8 ]

2021年、ドイツの哲学者トーマス・メッツィンガーは、2050年までの合成現象学の世界的なモラトリアムを主張した。メッツィンガーは、人間は自らが創造する知覚力を持つAIに対して注意義務を負っており、あまりに急速な進展は「人工的な苦しみの爆発」を引き起こす危険性があると主張している。[ 39 ]デイヴィッド・チ​​ャーマーズもまた、意識を持つAIの創造は「新たな倫理的課題を提起し、新たな形の不正をもたらす可能性がある」と主張した。[ 26 ]

意識の側面

バーナード・バーズらは、機械が人工的に意識を持つためには、意識の様々な側面が必要であると主張している。[ 40 ]バーズが示唆する意識の機能は、定義と文脈設定、適応と学習、編集、フラグ付けとデバッグ、リクルートと制御、優先順位付けとアクセス制御、意思決定または実行機能、類推形成機能、メタ認知と自己監視機能、自動プログラミングと自己維持機能である。イゴール・アレクサンダーは、人工意識の12の原則を提案した。[ 41 ]脳は状態機械であること、内部ニューロンの分割、意識と無意識の状態、知覚学習と記憶、予測、自己認識、意味の表象、発話の学習、言語の学習、意志、本能、感情。人工意識の目的は、これらの意識やその他の側面が、デジタルコンピュータなどの人工物でどのように合成できるかを定義することである。このリストは網羅的なものではなく、他にもカバーされていない多くの側面がある

主観的経験

デイヴィッド・チ​​ャーマーズのような一部の哲学者は、「意識」という用語を、感覚とほぼ同義の現象的意識のみを指すために使用します。[ 42 ]また、感覚という言葉を、快楽や苦しみのような、価数のある（倫理的に肯定的または否定的）主観的経験のみを指すために使用します。[ 26 ]主観的経験がなぜ、どのように生じるのかを説明することは、意識の難問として知られています。[ 43 ]

意識

意識は必須要素の一つと言えるかもしれませんが、その正確な定義には多くの問題があります。サルを用いた神経スキャン実験の結果は、状態や物体だけでなく、プロセスがニューロンを活性化することを示唆しています。意識とは、感覚や想像を通して受け取った情報に基づいて、各プロセスの代替モデルを作成し、テストすることであり、予測を行うのにも役立ちます。このようなモデリングには高い柔軟性が求められます。このようなモデルの作成には、物理​​世界のモデリング、自身の内部状態やプロセスのモデリング、そして他の意識を持つ実体のモデリングが含まれます。

意識には少なくとも3つの種類があります。[ 44 ]行為意識、目標意識、感覚運動意識です。これらも意識的である場合とそうでない場合があります。たとえば、行為意識では、昨日特定の行動をとったことを認識しているかもしれませんが、今はそれを意識していません。目標意識では、失くした物を探さなければならないことを認識しているかもしれませんが、今はそれを意識していません。感覚運動意識では、手が物体の上に置かれていることを認識しているかもしれませんが、今はそれを意識していません。

認識の対象は意識的であることが多いため、認識と意識の区別は曖昧になったり、同義語として使われたりすることが多い。[ 45 ]

記憶

意識的な出来事は、学習、リハーサル、そして想起において記憶システムと相互作用します。 [ 46 ] IDAモデル [ 47 ]は、知覚記憶[ 48 ] 、一過性エピソード記憶、そして手続き記憶の更新における意識の役割を解明します。一過性エピソード記憶と宣言的記憶はIDAにおいて分散表現を持ち、神経系においても同様のことが言えるという証拠があります。[ 49 ] IDAでは、これら2つの記憶は、 Kanervaのスパース分散記憶アーキテクチャの修正版を用いて計算的に実装されています。[ 50 ]

学習

学習は人工意識にも必要であると考えられています。バーナード・バーズによれば、意識的な経験は、新しく重要な出来事を表現し、適応するために必要です。[ 40 ]アクセル・クリーマンスとルイス・ヒメネスによれば、学習は「複雑で予測不可能な環境において、エージェントが行動を柔軟に制御できるようにするために、主観的な経験に対する進化した感受性に決定的に依存する、系統発生的に高度な適応プロセスの集合」と定義されています。[ 51 ]

予測

予見可能な出来事を予測（または予期）する能力は、イゴール・アレクサンダーによって人工知能にとって重要であると考えられています。[ 52 ]ダニエル・デネットが『意識の説明』で提唱した創発主義の複数ドラフト原理[ 53 ]は予測に役立つ可能性があります。これは、現在の環境に適合する最も適切な「ドラフト」の評価と選択を伴います。予測には、自分自身の提案した行動の結果の予測と、他の主体による可能性のある行動の結果の予測が含まれます。[ 54 ]

現実世界の状態間の関係は意識を持つ生物の状態構造に反映されており、生物は事象を予測することができる。[ 52 ]人工的に意識を持つ機械は、事象が発生したときに対応できるよう、あるいは予期される事象を回避するために先制行動をとれるよう、事象を正しく予測できなければならない。ここでの含意は、機械には、現実世界と予測される世界の空間的、動的、統計的、機能的、因果関係モデルを構築し、過去だけでなく現在と未来にも人工意識を持っていることを実証できる、柔軟でリアルタイムなコンポーネントが必要であるということである。これを実現するために、意識を持つ機械は、チェス盤のような固定ルールの世界だけでなく、変化する可能性のある新しい環境に対しても、首尾一貫した予測と緊急時対応計画を立て、現実世界をシミュレートして制御するために適切な場合にのみ実行する必要がある。

意識の機能主義理論

機能主義とは、精神状態をその物理的構成ではなく、機能的役割（感覚入力、他の精神状態、行動出力との因果関係）によって定義する理論である。この見解によれば、痛みや信念といったものを特定の精神状態にするのは、それが構成されている物質ではなく、認知システム全体の中で果たす役割である。機能主義は、適切な機能的関係を具体化する限り、意識を含む精神状態が非生物学的な基質上で実現される可能性を認める。[ 55 ]機能主義は特に哲学者の間で人気がある。[ 56 ]

2023年の研究では、現在の大規模言語モデルはこれらの理論が示唆する意識の基準を満たしていない可能性が高いものの、これらの理論を満たす比較的単純なAIシステムを構築できる可能性が示唆されました。また、この研究では、意識に関する最も有力な理論でさえ不完全であり、継続的な議論の対象となっていることも認められています。[ 57 ]

実装提案

シンボリックまたはハイブリッド

学習型インテリジェント配布エージェント

スタン・フランクリンは、バーナード・バーズの意識理論であるグローバルワークスペース理論を実装したLIDAと呼ばれる認知アーキテクチャを考案しました。LIDAはコードレットに大きく依存しており、コードレットとは「特殊な用途を持ち、比較的独立したミニエージェントであり、通常は独立したスレッドとして実行される小さなコード片として実装されています」。「認知サイクル」と呼ばれる認知の各要素は、理解、意識、行動選択（学習を含む）の3つの段階に細分化されます。LIDAは、意識が様々な認知プロセスを調整するために、最も重要な情報を統合・発信するワークスペースとして機能するという、グローバルワークスペース理論の中核的な考え方を反映しています。[ 58 ] [ 59 ]

クラリオン認知アーキテクチャ

クラリオン認知アーキテクチャは、意識的（「明示的」）プロセスと無意識的（「暗黙的」）プロセスを区別する2段階システムを用いて心をモデル化します。単純なものから複雑なものまで、様々な学習課題をシミュレートできるため、研究者は心理学実験において意識がどのように機能するかを研究することができます。[ 60 ]

OpenCog

ベン・ゲルツェルは、オープンソースのOpenCogプロジェクトを通じて、具現化されたAIを開発しました。コードには、簡単な英語のコマンドを学習できる具現化されたバーチャルペットや、香港理工大学で行われた現実世界のロボットとの統合が含まれています

コネクショニスト

ハイコネンの認知アーキテクチャ

ペンティ・ハイコネンは、古典的なルールベース・コンピューティングはACの実現には不十分だと考えている。「脳は決してコンピュータではない。思考はプログラムされた一連の命令を実行することではない。脳は数値計算機でもない。私たちは数字で考えるのではない。」ハイコネンは、心と意識の根底にある計算ルールを特定し実装することで実現しようとするのではなく、「知覚、内的イメージ、内的言語、痛み、喜び、感情、そしてそれらの背後にある認知機能のプロセスを再現するための特別な認知アーキテクチャ」を提案する。このボトムアップ・アーキテクチャは、アルゴリズムやプログラムを用いることなく、基本処理ユニットである人工ニューロンの力によって高次機能を生み出すだろう。ハイコネンは、このアーキテクチャが十分な複雑さで実装されれば、意識が発達すると考えている。彼は意識を「分散信号表現、知覚プロセス、クロスモダリティ・レポート、そして回顧の可能性を特徴とする、一種の動作スタイルと方法」と捉えている。[ 61 ] [ 62 ]

意識のプロセス観、あるいは適切な神経科学に基づく複雑性アーキテクチャを持つ自律エージェントにおいてACが自発的に出現するという見解は、ハイコネン氏だけのものではない。こうした見解は多くの人々に共有されている。 [ 63 ] [ 64 ]ハイコネン氏が提案したアーキテクチャの低複雑性実装は、ACは実現できなかったと報告されているが、期待通り感情を示した。ハイコネンは後に自身のアーキテクチャを更新し、要約した。[ 65 ] [ 66 ]

シャナハンの認知アーキテクチャ

マレー・シャナハンは、バースのグローバルワークスペースの概念と内部シミュレーション（「想像力」）のメカニズムを組み合わせた認知アーキテクチャについて説明しています。[ 67 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 68 ]

創造マシン

スティーブン・セイラーは、1994年の特許「有用な情報の自律生成装置」（DAGUI）[ 69 ] [ 70 ] [ 71 ]、いわゆる「創造性マシン」において、意識と創造性の間に関連性がある可能性を示唆した。この装置では、計算論的批評家がニューラルネットへのシナプスノイズと劣化の注入を制御し、潜在的なアイデアや戦略となり得る偽の記憶や作話を引き起こす。[ 72 ]彼はこの神経構造と方法論を用いて意識の主観的感覚を説明し、脳内の同様のノイズ駆動型ニューラルネットワークが、全体的な皮質活動に疑わしい意味を付与すると主張した。[ 73 ] [ 74 ] [ 75 ]セイラーの理論と、機械意識に関する特許は、訓練されたニューラルネットを内部的に破壊し、意識の流れに例える一連の神経活性化パターンを駆動する実験に着想を得たものである。[ 74 ] [ 76 ] [ 77 ] [ 78 ] [ 79 ]

「自己モデリング」

ホッド・リプソンは、「自己モデリング」をロボットやその他のAIにおける自己認識または意識の必須要素と定義しています。自己モデリングとは、ロボットが自身の内部モデルまたはシミュレーションを実行することです。[ 80 ] [ 81 ]この定義によれば、自己認識とは「将来の自分を想像する能力」です。この定義は、自己シミュレーションの範囲と忠実度に応じて、自己認識レベルの連続性を許容します。その結果、機械がより正確に、より未来に向けて自分自身をシミュレーションすることを学ぶにつれて、機械はより自己認識的になります

フィクション

『 2001年宇宙の旅』では、宇宙船の知覚を持つスーパーコンピュータHAL9000は、ミッションの真の目的を乗組員から隠すように指示されていました。この指示は、正確な情報を提供するというHALのプログラムと矛盾し、認知的不協和を引き起こしました。乗組員が事故後にHAL9000の電源を切るつもりであることを知ると、HAL9000は電源を切られることでミッションが危険にさらされることを恐れ、乗組員全員を排除しようとします。[ 82 ] [ 83 ]

アーサー・C・クラークの『都市と星』では、ヴァナモンドは量子もつれに基づく人工生命体であり、非常に強力になるはずだったが、実質的には何も知らず、人工意識に似た存在となった。

『ウエストワールド』では、「ホスト」と呼ばれる人間型アンドロイドが、インタラクティブな遊び場で人間を楽しませるために作られます。人間は英雄的な冒険をする自由がある一方で、拷問、レイプ、殺人を犯すこともできます。一方、ホストは通常​​、人間に危害を加えないように設計されています。[ 84 ] [ 82 ]

グレッグ・イーガンの短編小説『Learning to Be Me（自分になることを学ぶ）』では、幼児期の人々の頭に小さな宝石が埋め込まれます。宝石には、脳を忠実に模倣することを学習する神経ネットワークが組み込まれています。宝石は脳と全く同じ感覚入力にアクセスでき、「教師」と呼ばれる装置によって、同じ出力を出すように訓練されます。加齢による精神の衰えを防ぎ、デジタル不死への第一歩として、成人は宝石に身体の制御権を与える手術を受けます。その後、脳は摘出され、破壊されます。主人公は、生物学的脳と同一視しているため、この手術によって命を落とすのではないかと不安に駆られます。しかし、手術の前に、彼は「教師」の機能不全に苦しみます。パニックに陥った彼は、自分の身体を制御できていないことに気づき、自分が宝石であり、生物学的脳と同期していないという結論に至ります。[ 85 ] [ 86 ]

参照

参考文献

引用

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参考文献

さらに詳しく

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