直感 は通常、論理的思考 とは対照的である と考えられており、高速 で、無意識的 で、自動化 され、経験 に基づく思考システム です。直感 は迅速 に対応できます が、精度 は低く なります。論理的思考 は正確 です が、速度 は遅い です。したがって、両者 は適切 な環境 で機能 する必要 があります。
人 の脳 の研究 と同様 に遅い です が、現在 でも直感 の原理 は不明 です が、説明 するため のいくつか の仮説 があります。たとえば、神経科学者 の Antonio Damasio が提唱 した 体細胞マーカー仮説 は、身体 感覚 (心拍、緊張、リラックス) が「感情信号」を 提供 し、選択 に影響 を与え、誘導 すると考え られています。
そして、身体 感覚 を引き起こすもの は、ホルモン に関連 していること がよくあります。たとえば、危険 に遭遇 したとき に分泌 されるアドレナリン、報酬 を得 たとき に分泌 されるドーパミン、身体 が空腹 のとき に分泌 されるグレリン (胃刺激ホルモン) などがあります。これ によって 直感 がもたらさ れます。これ は直感 の一部 の科学的説明 と見なすことができます。
直感 は、コンピュータ CPU の分岐予測 といくつか 類似 しています。分岐予測 は、結果 を計算 する前 に、まず迅速 に分岐 を選択 し、次 にこのステップ の結果 を計算 します。正解 の分岐 を選択 した 場合、1 ステップ の時間 を節約 できます。現在、予測 の成功率 は 80 % 以上 に向上 しており、これ は過去 の経験 に基づい て直感 を生み出す と見なすことができます。その後、ニューラルネットワーク を使用 して予測 する可能性 もあります。これ はおそらく直感 により 似ています。
LLM 分野 の突破口 となっ た ChatGPT は、最初 は非論理的 な「直感」を 使用 してテキスト を生成 し、エラー と幻覚 の発生率 が実際 に高かっ たです。その後、OpenAI o1 モデル が登場 し、体系的 な論理的思考機能 をもたらし、エラー が少なかっ たです。
モデル の思考機能 にかかる時間 は短いため、ユーザー はデフォルト の「直感」ではなく、モデル の論理的思考 のオン にすること により 依存 しています (無料 版 を使用 する場合 を除き、思考クォータ が少ないため)。人間 は直感 が生存 を助けすぎ ており、思考速度 が遅い ため、論理的思考 を積極的 に呼び出すことが必ずしもできません。したがって、簡単 に深い思考 ができる LLM は、人間 にとっ て非常 に魅力的 です。
追伸: 過去 には「女性 の直感」という表現 が流行 しました。現在、ある仮説 は、女性 の脳梁 が男性 と異なるため、左右 の脳 が連携 しやすく、統合 しやすく、直感 と論理的思考 を混合 しやすく なると考え られています。一方、男性 は直感 と論理 の間 を行き来 することが少なかっ たため、思考 時 により 合理的 で条理 にかなっ ているように見えます。(また、アインシュタイン の脳梁 は、通常 の人 とは形態 が異なっ ていました)