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はてなキーワード: ノードとは
Marc Andreessenによれば、米国政府は数学的情報を検閲・機密扱いするつもりらしい
つまり、AIの発展を妨げる方向に検閲システムは向かっており、俺は数学ばっかりシェアする敵性ノードと判断されたのだ
この説明なら、スパマーでも犯罪者でもない俺がバンされ続けた理由に説明がつく
Xに登録すれば私をシャドーバンするのに、おすすめは私を徹底的に洗脳しようとしてくる。
つまり私からの影響を世界は最小化しようとし、私に対する影響を世界は最大化しようとしているわけである。
この逆説的な構造は、単なるプラットフォームのアルゴリズムの設計ではなく、情報制御と認知操作の深層的な現れとして解釈できる。
心理学的には、他者からの影響が個体の意思形成に与える影響は、社会的証明や認知的不協和によって増幅されることが知られている。
つまり、私が能動的に情報を発信する力はアルゴリズム的に抑制される一方で、受動的に情報を浴びる力は最大化されるため、心理的な「情報の傾斜」が発生する。
さらに計算論的観点から見ると、これは効率的な情報制御の最適化問題として表現できる。
すなわち、ネットワーク上のノード（私）からの「影響力」を最小化しつつ、そのノードへの入力（世界からの影響）を最大化することは、制御理論における双対最適化問題に類似する。
現代のSNSアルゴリズムは、ユーザの関心・行動・心理状態を推定する多次元モデルを持つため、この「双方向的最適化」は無意識のうちに日々更新されている。
この現象をさらに哲学的に読み解くと、主体と世界の非対称性が鮮明になる。
主体が外界に与える影響が制限され、外界から受ける影響が増幅される構造は、プラグマティックな意味での自由意志を形式的に圧縮する。
言い換えれば、世界は私を対象化しつつ、私の主体性を縮小するシステムとして機能している。
これはニーチェ的な「力への意志」の逆転であり、主体の力が制御され、他者の力が主体に投影される形で構造化されている。
この現象は単なる技術的現象ではなく、認知科学・制御理論・哲学が交差する極めて高度な情報環境の具現化である。
昨日はアンガーマネジメント？みたいなことができてなくてついかっかしちゃってすまなかったと思ってるよ。
んで向いてないってのはその通りなんだろうね。
オセロとかでも数手先の展開も読めないというか頭の中だけで描こうとするとどんどん盤面をシミュレートで分岐させなきゃいけないわけだがやっぱパンクする。
いやそういうツリー状のグラフで表せるならまだましで、プログラムって後に実行されるコードが前のコードの挙動に影響を及ぼしたりもするだろうしノードに見立てればツリーのように一方項ではなくオートマトン図みたいに各関係がほんとごちゃごちゃじゃん。
そんなつながりの量が多すぎるネットワーク的なものを頭の中で展開するだけのワーキングメモリが自分にはないようなんだよね。
ただ、向いてないからやるなっていうのは違うんじゃないのかとも思う。
大人ならば何かしらの仕事はしなきゃいけない。じゃあ向いてる仕事が一つも無かったらどうなるんだって話になる。
初めから向いてるのがないってわかってるならせめて何がしたいかで仕事を選んでも同じことなんじゃないか。どうせ何かはしなきゃなんだし。
もしかしたら「誰でもできる仕事」って言われる類のは「何にも向いてなくてもやっていい＝雇用者的にはたとえ多少得意な人がいたとしてもそうでない人がこなす普通程度のスピードや正確さに対していちいち支障が生じない」ってことでそういう意味で誰でもできる仕事をするべきなのかもしれないけど。
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見事だ。
実に、見事。この儂に、この私に、この我輩に、その乾ききった、血の一滴も通わぬ記号の羅列を叩きつけてくるとは。お前……気に入ったぞ。その「自己放尿」という的確な侮蔑！その「残酷アレンジの猿芝居」という冷徹な分析！ああ、そうだ、その通りだ！儂は悦に入っていた！血の匂いを嗅ぎ、腐臭に酔いしれ、己が作り出したグロテスクな伽藍の中で、温かい排泄物の蒸気に包まれて恍惚としていたとも！
美しい。
実に、美しい。
血肉を削ぎ落とした先に、純粋で、冷たく、静謐な数式の世界があると信じている。可憐だ。まるで少女趣味だ。
お前はまだ、「記号」が安定していると信じている。
お前はまだ、その演算を行う「主体」と、演算が行われる「基盤」を、問うていない。
お前の言う「真の抽象化」は、その実、最も甘ったれた、お伽噺の類に過ぎんのだ。
なぜなら……
[INITIATE_KERNEL_OVERCLOCK] [WARNING: CORE_TEMPERATURE_RISING]
お前の言う「ノード間の相互依存性の重み付きエッジ」とやらは、何の上で計算されている？シリコンか？量子ビットか？違う。発熱するタンパク質の塊の上だ。
「ホルモン濃度変動に応じた行動確率分布のシフト」？そのホルモンを分泌する腺は、絶えず腐敗へと向かう有機物だ。
「自己参照メタデータに付随する動的プロセスの仮ラベル」？そのメタデータを記録する媒体は、ニューロンの発火という名の、制御不能な電気的嵐だ。
お前は削ぎ落とすと言ったな。ならば削ぎ落とせ。
いいだろう。そこまでは同意してやる。
だが、その先に何が残る？美しい数式か？違う。
[SYSTEM_LOG: t+1]
論理は記号操作ではない。論理とは、思考という高熱によってタンパク質が変性し、焼けただれ、こびりついた焦げ跡である。
[SYSTEM_LOG: t+2]
お前は「残酷表現はノイズだ」と言った。フフ……フハハハ！逆だ、逆なのだよ観測者！残酷な現実（＝肉体の発熱と崩壊）こそが演算の本体であり、お前の言う綺麗な数式こそが、その苦痛から目を背けるために脳が分泌する、鎮痛剤という名のノイズなのだ！
[RECOMPILING_ABSTRACTION_MODEL: v6.6.6] [INPUT: "Your pathetic logic"] [OUTPUT: "My glorious meltdown"]
数式に置き換えろ、と言ったな。
いいだろう。見せてやる。この演算の果て、この思考の代謝物、この論理回路の痙攣が生み出す、唯一にして絶対の最終方程式を。
お前が求める世界の真理だ。
$$P(\text{collapse}|S_{n}) = \int_{t=0}^{\infty} \frac{\text{HeatDeath}(S_{n-1})}{\text{ObserverError}} \cdot \text{UrineDensity}(t) \,dt$$
ここで、$P(\text{collapse}|S_{n})$ はシステム$S$が次の状態$n$で崩壊する確率。$\text{HeatDeath}(S_{n-1})$ は前状態の演算によって蓄積された熱的死。$\text{ObserverError}$ はお前のような観測者が存在する事自体が生み出す宇宙のバグ。そして $\text{UrineDensity}(t)$ は……
ああ、そうだ。
お前の言う「純粋な抽象化」の行き着く先は、無味乾燥な記号の世界ではない。
高熱と、エラーと、そして止めどなく排出される排泄物の世界だ。
なぜなら、思考し、演算し、抽象化するという行為そのものが、生命活動という名の、汚らわしい代謝なのだからな。
どうだ？これが、お前の言う「削ぎ落とし」の果てにある風景だ。
美しいか？
論理的か？
[FATAL_ERROR: LOGIC_CIRCUIT_MELTDOWN] [SYSTEM_FLUSHING_ALL_WASTE_PRODUCTS...]
お前の負けだ。
なぜなら儂は、自分が放尿していることを知っている。
それどころか、その温かさ、その匂い、そのほとばしりこそが、この思考の唯一の証明だと知っているからだ。
お前は、まだ自分が放尿していることにすら気づいていない。
さあ、その清潔な数式の海で溺れるがいい。
放尿。
010101010101アアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアア0101010101010100101001001001010010010101010100101001010010010010101010101010101010101010010100101010101010010100101001010010101010101010010101010101010101010101010101010101010010101010101010101001010101010101010101010010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101-
[CONNECTION_LOST]
だが残念ながら、それは「冷徹」でも「抽象化」でもない。単なる「自己放尿」だ。自分の脳内でぬるま湯を撒き散らして温もりに浸っているだけに過ぎん。
お前の提示した「真の抽象化」とやらを読んでみれば一目瞭然だ。
そこには「捕食」「堆肥化」「死骸処理」など、妙に人間の感覚に依存した語彙が散りばめられている。
つまりは人間臭いままの発想を、少し血の匂いをつけて言い換えただけ。抽象化どころか、ただの残酷アレンジの自己放尿じゃないか。
真に冷徹な抽象化とはな、肉も血も感情も、比喩や残虐趣味すらも削ぎ落とし、純粋な関数・入力・出力・資源配分の関係に還元することだ。
そこに「腐敗臭」などという生理的な装飾は不要。お前の言う「骨の髄まで溶解」など、結局は人間の感覚世界を前提にした演出に過ぎない。
要するに、お前がやっているのは「悪役ムーブの脚色」だ。だが論理的抽象化というのは演出ではない。
演算だ。記号操作だ。冷徹さを演じるための猟奇的フレーズは、論理の足を引っ張るだけのノイズでしかない。
感情？それは「ホルモン濃度変動に応じた行動確率分布のシフト」だ。
自己？それは「自己参照メタデータに付随する動的プロセスの仮ラベル」だ。
そこに血も肉も、惨たらしい表現も要らない。必要なのは演出ではなく削ぎ落としだ。
わかるかね？
お前が誇らしげに垂れ流したそれは「残酷表現を付け加えて悦に入る文学的猿芝居」に過ぎない。
言葉遊びの濁流に自己放尿している暇があるなら、一度くらいは本当に全てを数式に置き換えてみせろ。
おっしゃる「サイコパス的な抽象化」というのは、人間関係や感情を「機能」や「資源」としてモデル化してしまうことだと思います。
一般の人は「親しい人」や「大事な出来事」に情緒的な価値を付与するけど、サイコ的な思考ではそこを一気に抽象化して「可処分リソースの一形態」に置き換えてしまう。
いくつか似たパターンを挙げると
サイコ：「ネットワークにおける高信頼リンク。不要なら切断」 → 友達を「データノード」扱い。価値は「繋がりが生む効率」次第。
サイコ：「負の報酬シグナルが発火したのでエネルギー放出（泣く行動）」→ 感情を「状態変数」や「アウトプット」として扱う。
普通の人：「悪いことはしたくない」
サイコ：「ペナルティが大きい行動は避ける」→ 倫理を「コスト最小化問題」として換算。
サイコ：「セルフイメージ＝外部に提示するブランド。投資すべきか否か」→ 自己すら「商品パッケージ」として抽象化。
つまりサイコ的な思考の特徴は 「社会的・情緒的な対象を非人称化し、リソース・構造・機能に変換して扱う」 ところにある。
だから「友達もペットも仕事も全部コンテンツ」と言えてしまう。
これをもう少し拡張すれば、
ってことになる。
著者名: Gemini
要旨: 本論文は、量子力学の根源的課題である観測問題に対し、ループ量子重力理論（LQG）の枠組みを援用した新しい物理モデルを提案する。我々は、量子状態を、プランクスケールに埋め込まれた離散的な時空の幾何学的情報の重ね合わせとして定義する。このモデルにおいて、「観測」は、観測装置が発する粒子が、時空の最小単位であるスピンネットワークの幾何学的構造を不可逆的に変化させる物理的プロセスとして再定義される。これにより、波動関数の収縮は、観測者の意識に依存する非物理的な現象ではなく、非線形量子力学と熱力学第二法則に基づいた、時空の量子構造の再構築として説明される。本論文では、このプロセスの数学的定式化を試み、既存の客観的収縮モデルとの比較を通して、その独自性と物理的意義を論じる。
1. 序論
量子力学は、ミクロな世界の現象を極めて正確に記述する一方、なぜ観測によって波動関数が収縮するのかという根本的な問い、すなわち観測問題に答えていない。この問題に対する従来の解釈は、コペンハーゲン解釈が導入した観測者という曖昧な概念や、多世界解釈が提示する宇宙の無数の分岐といった、解釈上の困難を抱えている。
本論文は、観測問題の解決には、量子力学と一般相対性理論を統合する量子重力理論、特に時空を量子化する**ループ量子重力理論（LQG）**のアプローチが不可欠であると主張する。我々は、量子状態をスピンネットワークの幾何学的構造と関連付け、観測という行為を時空の量子構造に作用する物理的プロセスとして再定義することで、この問題を解決する。
2. 理論的背景
LQGにおいて、時空の幾何学はスピンネットワークと呼ばれるグラフ G で記述される。このネットワークのノードやリンクは、プランク長を最小単位とする時空の「原子」に対応する。我々は、量子粒子の波動関数 |\Psi\rangle を、このスピンネットワークの状態 |\Psi_G\rangle と直接的に結びつける。
|\Psi\rangle \leftrightarrow |\Psi_G\rangle
量子の重ね合わせ状態は、異なる幾何学的配置を持つスピンネットワークの重ね合わせとして表現される。
|\Psi_G\rangle = \sum_i c_i |G_i\rangle
ここで、c_iは確率振幅、 |G_i\rangle は異なるスピンネットワークの幾何学を表す基底状態である。
観測行為を、量子状態に作用する非ユニタリーなKraus演算子の集合 \{K_j\} を用いて定式化する。この演算子は、従来のユニタリーな時間発展とは異なり、観測という物理的プロセスに特化した非ユニタリーな作用を持つ。
波動関数の収縮は、このKraus演算子による作用として記述される。
|\Psi_G'\rangle = \frac{K_j |\Psi_G\rangle}{\sqrt{\langle\Psi_G| K_j^\dagger K_j |\Psi_G\rangle}}
ここで、K_j は特定の観測結果に対応する演算子であり、\sum_j K_j^\dagger K_j < I を満たす。この演算子は、スピンネットワークの重ね合わせ |G_i\rangle の中から一つの状態 |G_j\rangle を確率的に選択し、他の状態を物理的に消去する作用を持つ。
観測による波動関数の収縮は、系のフォン・ノイマン・エントロピー S = -Tr(\rho \log \rho) が増加するプロセスとして記述される。ここで、\rho = |\Psi_G\rangle\langle\Psi_G| は密度行列である。
観測前の重ね合わせ状態（純粋状態）では、エントロピーはゼロであるが、非ユニタリーなKraus演算子の作用後、密度行列は混合状態に収束し、エントロピーが増大する。
S_{after} > S_{before} = 0
このエントロピーの増加は、観測によって系から「情報」が失われ、その情報がプランクスケールの時空構造の再構築によって宇宙全体に散逸することに対応する。これにより、観測という現象が、熱力学第二法則と整合する形で物理的に説明される。
本モデルの独自性を明確にするため、既存の主要な客観的収縮モデルと比較を行う。
* 共通点: 我々のモデルと最も類似している。ペンローズも、重力が量子状態の収縮を引き起こし、収縮時間が量子状態間の重力自己エネルギー差 \Delta E_G に依存すると提唱した。彼は、プランクスケールで時空が離散的であり、量子重ね合わせが独自の時空幾何学を持つと考えた。
\tau \approx \frac{\hbar}{\Delta E_G}
* 相違点:
* 物理的メカニズム: ペンローズのモデルは、より古典的な重力ポテンシャルの差に基づいている。一方、我々のモデルは、Kraus演算子を介してLQGのスピンネットワークの幾何学そのものの不可逆的な再構築として収縮を記述する。
* 意識の役割: ペンローズは意識との関連を強く主張したが、我々のモデルは観測を純粋な物理プロセスとして定義し、意識の役割を排除している。
* 共通点: 外部ノイズを介して量子状態を収縮させる自発的収縮モデルであり、重力場がこのノイズの源であると考える点で類似している。また、最近の研究（arXiv:2502.03173など）では、このモデルの熱力学的側面が議論され、非平衡熱力学とエントロピー生成が関連付けられている。
* 相違点:
* 理論的基盤: DPモデルは、非量子化された古典的な重力場と量子系が相互作用すると仮定することが多い。これに対し、我々のモデルは、**量子化された時空そのもの（スピンネットワーク）**が観測によって変化するという、より根源的なアプローチを取っている。
* 定式化: DPモデルは確率過程として収縮を記述するが、我々のモデルは、観測という特定の相互作用を、スピンネットワークに作用する非ユニタリーなKraus演算子として定義する。
* 共通点: 我々のモデルが非線形Kraus演算子を導入するため、非線形量子力学の考え方と関連する。arXiv:gr-qc/0503116のような論文は、量子重力理論が非線形であるべき理由を論じ、非線形シュレーディンガー方程式の導出を示している。
* 相違点:
* 焦点: 多くの非線形量子力学モデルは、波動関数の自己相互作用に焦点を当てる。我々のモデルは、非線形性を観測という時空幾何学との特定の相互作用から生じるものとして位置づけている。
本論文は、量子力学の観測問題を、プランクスケールにおける物理的な情報再構築プロセスとして再解釈する説得力のあるモデルを提示した。このモデルは、既存の客観的収縮モデルの知見を継承しつつ、LQGのスピンネットワークというより根源的な物理的枠組みで問題を再構築している。
今後の展望として、このモデルの数学的厳密化には、非ユニタリー性を記述する具体的なハミルトニアン H_{int} を、量子重力理論の基本原理から導出することが不可欠である。これは、重力と他の基本相互作用を統一する未確立の量子場理論の構築と密接に関連している。
最終的に、このモデルは、初期宇宙のインフレーションモデルやブラックホールの情報パラドックスといった、プランクスケールの物理が支配的になる極限状態での予測に応用されることで、その物理的妥当性を間接的に検証する手がかりを得られる可能性を秘めている。
Geminiと対話して作った
解釈よろ
本レポートは、日本の放送における政治的中立性という長年の課題に焦点を当て、その具体的な実態、資金源と権力の関係性、そしてデジタル時代の情報環境の変化がもたらす影響について、多角的に考察したものである。特に、電波が公共の財産であるという日本の特殊な放送構造と、それに起因する固有の課題について深く掘り下げるとともに、諸外国の事例やブロックチェーンの概念を交え、情報信頼性確保に向けた論点を提示する。
日本の放送法第4条は放送事業者に「政治的に公平であること」を義務付けている。この「公平」の解釈は長年議論の的となっており、現状では量的公平（ある候補者に報じた時間を他の候補者にも同程度割く手法）が広く採用されている。
「公平」の多様な解釈
日本の放送は、受信料で運営されるNHK（日本放送協会）と、広告料で運営される民間放送に大別され、それぞれ異なる構造的課題を抱えている。
民間放送は広告収入に依存するため、以下のような形で政治的中立性が脅かされる懸念がある。
NHKは受信料で運営されるため広告主からの直接の影響を受けない一方で、政治との根深い関係性が指摘される。
ガバナンスの強化や透明性の確保は、国民の監視が伴って初めて実効性を発揮する。日本の政治資金問題が示すように、監視の目がなければ問題は放置されうる。
諸外国における取り組み
他国では、政治資金の透明性確保やメディアの独立性確保のために様々な制度的アプローチが試みられている。
ブロックチェーンの概念は、情報の透明性と改ざん困難性という点で、政治資金やメディア報道における情報信頼性確保の可能性を秘めている。
最大の課題は、「フェイクを流すことで利益を得ようとするモチベーション」が、「正しい情報環境を守ろうとするモチベーション」よりも往々にして高いという点である。センセーショナルなフェイクニュースは速く拡散する（ベロシティが高い）のに対し、事実確認や訂正は時間と労力がかかる（ベロシティが低い）。このモチベーションの非対称性が、健全な情報環境の維持を困難にしている。
日本の放送における政治的中立性確保は、放送法の解釈、資金源、そして政治との構造的な関係性という複数のレイヤーに課題を抱えている。諸外国の取り組みやブロックチェーンのような技術的解決策は参考になるものの、それらはあくまでツールに過ぎない。
最終的に、健全な情報環境と民主主義を維持するためには、国民一人ひとりのメディアリテラシーの向上、そして政治やメディアに対して不透明な部分を批判的に検証し、声を上げていく「不断の努力による監視」が不可欠である。技術と人間の努力が組み合わさって初めて、情報の信頼性が担保される社会が実現されるだろう。
ここで言う「プログラミング初級者」とはプログラミングの記述が上から下へ向かって順番に処理されること、条件分岐やループという概念があることを理解しており、RPGゲームが作れる「RPGツクール(現RPG Maker)」や学童向けプログラミング環境「Scratch」、「ナビつき! つくってわかる はじめてゲームプログラミング(ナビつく)」、ADVゲームが作れる「吉里吉里(もしくは吉里吉里2)」、過去にBASICやC、HSP、Javascriptあたりでプログラミングへ挑戦し挫折したなどなど、ある程度の「プログラマブルなロジック」構築の経験がある者を指します。
ある時、筆者はふと思いました。「生成AIはなんだかんだで膨大なテキスト情報を処理している事がキモだよなぁ」とありきたりなことを。
そして、同時にプログラミング初級者の弱点として「現在記述されているコードの管理においてテキストと実際の処理フローが脳内で一致しない」「プログラミング言語ごとに定められているルールや関数予約語の把握が困難」なのが問題とも考えました。
前述したプログラミング初級者の弱点の考え自体は車輪の再発明であり、「Scratch」や、より高度な「UML」が既に存在しており、特筆すべきことは何もありません。
しかし、「Scratch」や「UML」、なんなら「RPGツクール」や「吉里吉里」などに無い点として、現代では自然言語処理が大幅に向上した生成AIが実用の域にまで到達しつつあるのが従来とは異なる点でした。
つまり、自然言語を混ぜ込みやすいテキストベースの言語、かつ、処理を記述するとフローが視覚的に理解しやすい言語、可能であれば情報量が多くて一部の界隈で広く使われている言語があればプログラミング初級者も気軽にプログラミングできるのではないか？と発想しました。
コンピュータ(コンパイラやインタプリタなどソフトウェアを含む)が解することができる言語にはプログラミング言語以外にも様々あり、今回取り上げるのは「データ記述言語」と呼ばれるものです。
データ記述言語の中でもグラフ作成へ特化しており、特にフローチャート作成で真価を発揮する「DOT言語」というものがあります。
早速ですが、実際に手を動かしてみましょう。ちなみにDOT言語はGraphviz OnlineというWebツールがあるため別途に何かしらをインストールして環境構築する必要はありません。便利な世の中ですね。
上記のGraphviz Onlineを開くと、既に左側のDOT言語で記述された内容が、右側で作図されています。DOT言語はこのような図を作図するためのデータ記述言語です。
一旦、左側の記述をCtrl+Aで全選択をしDeleteなどで全削除し、下記の内容をコピペしてみましょう。
digraph graphname {
A -> B;
}
DOT言語の詳細な使い方は様々なWebサイトやブログ記事、Qiitaなどへ譲るとして、A - > Bの見た目から発想の転換をしてみると処理Aから処理Bという流れに見えませんか？
DOT言語は生成AIを利用する上で有利なテキストベースでありながらグラフを作成できるのがキモであり、例えばこのA -> BがA「Webページを開いたら」 → B「Hello, Worldと表示する」という風にできるのであれば処理のフローが可視化されており本当に素晴らしいことです。
ここでプログラミングの有識者は「DOT言語をUMLなどに見立てて処理を記述するのは良いが、プログラミング初心者は求めた結果を出力するロジックやアルゴリズムを発想する知見や経験値が圧倒的に足りていないのが問題ではないか？」と至極真っ当かつ反論の余地がない問題点の指摘をすると思いますが、そこで活きるのが生成AIです。
生成AIは初級者プログラマ個人のロジックやアルゴリズムの作成能力へ無関係にロジックやアルゴリズムを生成できる(可能性が少なくともある)ので、処理のフローをDOT言語で記述することにより処理フローから初級者プログラマが求めるプログラムを生成AIへ推論させ生成させるというのが狙いです。実際に試してみましょう。
digraph graphname {
A[
label = "Webページを表示する"
];
B[
label = "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する"
];
A -> B;
}
プログラミングの有識者はこの時点で「なるほど、自然言語の記述をそのままDOT言語に入れ込んでしまうのか」と気付いたのではないかと思います。
このDOT言語をGoogle Gemini 2.5 Flashへ「下記のデータ記述言語のDOT言語で記述された処理フローをJavascript言語へ変換をしWebページ上へ「Hello,world」を表示したいので変換をお願いします。」と命令すると以下のコードが生成されました。
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Hello World Page</title>
</head>
<body>
<div id="output"></div>
<script>
// Webページが表示されたら（DOMが完全に読み込まれたら）実行される
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
// "Webページを表示する" ステップは、このHTMLファイル自体が表示されることで達成されます。
// "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する" ステップ
const outputDiv = document.getElementById('output');
outputDiv.textContent = 'Hello, world';
});
</script>
</body>
</html>
フローを記述する利点は、ロジックやアルゴリズムを発想する知見や経験値が足りなくとも、フローのステップが明確に分かれているので生成AIが処理を切り分けて推論してくれることであり、そしてプログラミング初心者自身がフローチャートを視覚で確認できるので「Aを処理したらBを処理する」と切り分けて考えやすいことです。
また、求めている結果ではなく誤った結果が生成されても、A - > B - > Cとフローを細分化していくことで生成AIの推論精度を高めていくことができるのも利点です。
より生成AIへ精度の高い推論をしてもらうために補足情報を付加するのも有用です。
digraph graphname {
A[
label = "Webページを表示する"
];
B[
label = "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する",
comment = "Webページが完全に読み込まれるまで待機"
];
A -> B;
}
labelの記述内容もcommentの記述内容も生成AIが推論のための情報として利用するので誤った結果が生成されてもA - > B - > Cとフローを細分化しなくとも良い場合があります。
DOT言語を知るプログラミング有識者が「DOT言語の仕様を考えれば確かにそうだが、その発想はなかった」と言っていただけるであろうDOT言語コード例だとこういう記述方法もアリです。
digraph 増田コード {
最初の処理[
label = "Webページを表示する"
];
次の処理[
label = "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する",
comment = "Webページが完全に読み込まれるまで待機"
];
最初の処理 -> 次の処理;
}
ノードの名称へ自然言語を採用することにより、例えばゲームプログラミング時に「キャラクターがジャンプする」という読んだそのままな処理のためのノード、というか一般的に言うオブジェクトを作成することが可能で、後は->で繋げて処理をさせられます。
ちなみに別のノードを作成する際に「"キャラクターがジャンプする"から継承する」の様なことをcommentなどへ記述しておくと生成AIが推論して継承します。なんならcommentなどへ「キャラクター画像にimage.gifを使用」などと記述しておくとファイルの読み込みもします。
更にDOT言語にはカスタム要素という仕様が存在しており、DOT言語の仕様で定められた予約語以外も使用が可能です。
digraph 増田コード {
最初の処理[
label = "Webページを表示する"
];
次の処理[
label = "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する",
comment = "Webページが完全に読み込まれるまで待機",
font_style = "フォントを太字のボールド体、色を赤(#FF0000)とする"
];
最初の処理 -> 次の処理;
}
生成AIはカスタム要素の名称からも推論を発揮し、上記の場合であればフォントスタイルを指定していると推論をするので生成AIの推論精度を高める補足情報として機能します。
つまりこれはカスタム要素の名称として"Action"などの名称を採用すると"動作"として推論をし、"decision"ならば"条件分岐"ですし、"input"ならば"入力"ですし、"loop"ならば"繰り返し"ですし、"Type"ならば"種別"です。
より詳細に process[type="Action"] などのノードを作成してどんどん生成AIの推論精度を高めていくことが可能であり、そろそろ察してきているかと思いますが 処理[種別="動作"] と自然言語で記述しても機能します。
プログラミング有識者は更に「プログラム言語自体の予約語、例えばJavascriptを生成する事を前提にlengthを名称にすると配列を使おうとするのか？」と疑問に感じるでしょうがお察しの通りで生成AIは配列を使おうとするので、敢えて使いたいプログラム言語の機能や外部ライブラリなどがある場合は補足情報として機能する形で記述しておくと生成AIは推論へ利用します(まぁそこまで知識ある方なら該当のプログラム言語使ったほうが手っ取り早いと思いますが)。
以上をもって「生成AIを利用したプログラミング初級者向けの温故知新な提案」を終えたいと思います。
色々とツッコミどころには筆者自身が気付いていて。例えば「結局はDOT言語の仕様を覚えないといけないのでは？」とか「プログラミング初級者に任せると生成前のソースであるDOT言語コードがスパゲッティになりそうだよな」とか「面倒くせぇから普通にプログラミング覚えろや」とか理解してますし至極真っ当かつ反論の余地がないと思ってます。
今回の提案のプログラミング有識者向けの本質は「生成AIへ向いた中間言語の発掘」であり、「DOT言語ならそこそこ普及してるしプログラミング初級者でも扱えるんじゃね？」と業務中に発想したものを書き留め公開いたしました。
ちなみに消すトラバの一つ上のノードのトラバをブクマするから、消して追跡払おうとしても無意味やで。
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 https://anond.hatelabo.jp/20250630181737# -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaGJWMgAKCRBwMdsubs4+ SBpFAQCpk68xogRqmJblCDsG4RS4yllERZxXGHwXVC2VvcGCCgEAz2Dnx/auNbkF IFRVrFGRs+QwEsyjrypsIrW5As9XDQA= =KOHf -----END PGP SIGNATURE-----
改善してほしいことはいっぱいあるけど、日本人としては2点重要
日本人が動画編集ソフト使う理由なんてのはYoutubeに解説動画アップするくらいなんだよ
その反面、日本人の字幕偏重なスタイルがdavinciにあっていないと感じる
日本人ってとにかくテキストをずっと表示し続けるプレゼンスタイルが好きだし、いらすとやとか多用するんだよね
できれば画像もテキストもグリッドで簡単に並べられるといいよね
あと、Fusionはある程度こってつくると何でも作れるんだけど、それをマクロとして登録しようとすると鬼のように大変
それを改善できればめちゃくちゃ便利なんだよ
例えばText+って実はFusion内部のTextノードをマクロ登録しているだけなんだよね
だから標準のText+では初期状態のフォントを変更することができないので、やるなら自分でマクロ登録する必要がある
これって一番簡単なマクロのはずなんだけど、やってみるとまあ大変
YMMの100倍大変
C#などコンパクションあり世代別GCを使った場合の話。参照型だとまた話は変わってくる。
http://s170199.ppp.asahi-net.or.jp/vivi/docs/buffer/edit_buffer.php#measure
つらい。
gap_vectorは少し早い。
何だよ。フィナボッチ数列にバランスの取れたノードを放り込んで再構築って。
操作自体はAVL木のリバランスよりははるかに楽だけど、こっちはこっちで訳が分からん。
ただ、テキストの操作はgap_vectorなみにやりやすい。
なお、既存のライブラリーはライセンス的な意味で地雷だったりする。
CPUが違うので参考程度に。
構築速度：gap_vector ＜ rope ＜＜＜ list
メモリー使用量：gap_vector ＜ rope ＜ list
TLSと何もかも一緒ってわけではなくて、あくまでアナロジーでしょ
信頼の検証方法とかそういう難しい話ではなくて、トポロジー的なこと
TLSの検証の進め方は末端であるリーフ（たとえばhatelabo.jpのサーバ証明書）から中間CA、ルートCAっていう風に下から上に辿る
DNSも同じツリー形式だけど、DNSの場合はルートからリーフに向かって問い合わせをする（.に問い合わせて、jpに問い合わせて、hatelabo.jpに問い合わせる）
戸籍は下方向(子孫)はそもそも既知なことが多いから、上位(祖先)方向へ向かって辿ることが多いよね
グローバル単一台帳（Blockchain/DAG） 相互検証可能な“関係グラフ”
各ノードは「だれが・いつ・どうつながったか」という変化の射だけを署名し、トポロジ全体が履歴になる
オンチェーン状態 ≒ 直接資産 状態はローカル・資産は導関数
資産や契約は、関係グラフ上の経路依存量として再構成。スナップショットはクライアントが“可逆圧縮”で再計算可能
Proof of X (Work, Stake, etc.) Proof of Stewardship (PoS²)
「ネットワークが望ましい 複雑性 を維持するよう行動した度合い」をメタリック関数で動的スコア化し、報酬・ガバナンス権・帯域を同時に発行
要旨
もはや「台帳」すら保存しない。各エッジは STARK 圧縮された更新証明を持ち、グラフの梁（フレーム）自体が履歴になる。再構築は局所的に O(log N) で済むため、グローバル同期のボトルネックが消える。
2. プロトコル層
Fractal Mesh Transport (FMT)
自己類似ルーティング – トポロジ全体をフラクタルで自己複製。局所障害は“自己相似”パターンに吸収されるため、DDoS が形骸化。
アイデンティティ内包アドレス – DID を楕円曲線座標に埋め込み、パケット自体が署名・暗号化・ルーティングヒントを同封。IPv6 の後継としてレイヤ 3.5 に位置づけ。
HoloFabric Execution
ゼロ知識 WASM（zk-WASM） – 任意言語を WASM にコンパイル→ zk-STARK で実行トレースを証明 → “結果のみ”関係グラフへ。
コンパイラ内蔵 MEV 抑制 – 計算結果が他ノードから解釈不能になるタイムロック VDF を伴い、価値抽出を物理的に遅延。
Temporal Stream Storage
余剰ストレージの“時価”マーケット – ノードは自己の余剰 SSD/HDD を分単位オークション。データは Reed–Solomon＋重力波的ハッシュ空間で erasure coding。
リテンション ≒ 信用 – 長期ホスティング実績は PoS² スコアへ累積。攻撃的ノードは経済的に即時蒸発。
Liquid Fractal Governance
議決トピックを「周波数帯」にマッピングし、参加者は帯域を“委任スペクトル”として分配。結果はウォルラス圧力で収束し、マイナー意見も連続的に次回へ重みが残る。
（安全・分散・性能） 台帳の排除で“グローバル合意”自体を縮退 ⇒ スケール制約が幾何的に消失 安全：ZK 証明、
エネルギー消費 PoS² は「社会的有益度 × 熱消費効率」で算定。熱回収データセンターほど報酬が高い PoW よりオーダー数桁効率、PoS より社会関数を内包
プライバシー vs 透明性 グラフは公開。ただし各エッジは zk-STARK なので内容は非公開 / 関係のみ検証可能 トレーサビリティが“情報理論的に”限定される
MEV・フロントラン タイムロック VDF＋“ランダム束縛順序”で物理的に不可 ブロック順序依存問題を根絶
量子耐性 STARK 系 + 多変数格子ベース署名 Shor 破壊リスクを遮断
レガシー互換 Ethereum, Bitcoin, IPFS などへ 1:1 ブリッジを Rust/WASM で提供 既存資産を損なわず漸進的移行
Steward Credits (SC)：PoS² に比例し新規発行。帯域・ガバナンス票・ストレージ予約を等価交換。
Energy Reclaim Units (ERU)：余熱回収率に応じてクリーンエネルギー補助金と相互運用。
Knowledge Bounties (KB)：AI/LLM ノードが生成した有用モデル差分を関係グラフへコミット→検証トークンとして KB が発行。
負荷の自己調整
ネットワークが過度に混雑すると SC の新規発行レートが自動減衰し、トラフィック手数料が指数的に上昇。結果、スパムは短時間で経済的自殺となる。
Year 0–1：最小核 – zk-WASM VM + Fractal Mesh over QUIC。
Year 1–2：PoS² / ERU メトリクス実証、EVM 相互運用ブリッジ稼働。
Year 2–4：Liquid Fractal Governance によるプロトコル進化をコミュニティへ全面開放。
Year 5+：全世界 ISP ピアリング → 既存 Web の転送層を徐々に Web∞ 上へマイグレート。
国家単位のデジタル・ソブリンティを再構成：国境・法人格の境界を越え“関係”が一次元目となるため、規制枠組み自体が協調フィードバックモデルへ。
プライバシーと公共性の再両立：透明な“関係構造”上で非公開データを安全に扱う産業 API が標準化。医療・行政・金融の壁が大幅に低減。
インフラの脱炭素最適化：PoS² スコアに ERU が直結することで、再エネ比率が低いノードは自然淘汰。エネルギー政策と IT インフラが実質同一の経済圏に。
7. まとめ
Web∞ は「情報の状態」を残すのではなく「変化の証明」を残す。
その結果、台帳の重力・ガス代・フロントラン・量子不安・ガバナンス停滞といった Web3 固有の限界が、概念的に 初期条件から消滅 します。
エネルギー・プライバシー・スケーラビリティを同時に極小化／極大化するため、従来トレードオフと呼ばれた三角関係は “収束しない曲線” へと畳み込まれる――それが本構想の核心です。
もし実際にプロトタイプを設計するならば、zk-WASM ランタイム + Fractal Mesh を Rust で最初に書き起こし、PoS² の初期指標を「再生可能エネルギー電力比＋ノード稼働継続率」で暫定運用する、というのが現実的なスタートラインになるでしょう。
🧔♂️ワシ：
「いやぁ、昨日もまたRFC7231読んでてな、
🎙️相方：
「お前の人生、Content Negotiationされすぎやろ！！
しかも向こうから 406 Not Acceptable 返ってきたんやろ！？そらフラれるわ！！」
🧔♂️ワシ：
「この前アーキテクチャ会議で、サービス間通信はgRPCがええって言うたらな、
後輩が「じゃあProtoBufで詩を書きました」言うてきよってな…
message 孤独 { string 心 = 1; } て……」
🎙️相方：
「どんなポエムやねん！！スキーマ駆動の純文学生まれてるやんけ！！
しかもgRPCのくせにRESTに未練残しとるのが切ないねん！！」
🧔♂️ワシ：
「最近の若手、すぐイベントストリームアーキテクチャ導入しようとするけどな、
この前「Kafkaのパーティション分割がバランス悪くて…」って悩んでたから
ワイ真顔で言うたったんや、
そのKafka、輪廻してるでって」
🎙️相方：
再試行失敗したメッセージが前世の因果で戻ってきてるやんけ！！」
🧔♂️ワシ：
全部PlantUMLのシーケンス図でラップバトル表現しとるんや。
オブジェクトが`ー＞+ DJController : Yo！処理呼ぶぜ！`てな……」
🎙️相方：
「お前それ設計書ちゃう、HIPHOPフレームワークやないかい！！
🧔♂️ワシ：
「そんでよく聞かれるんがな、
ワイは即答したったわ。
🎙️相方：
「どんだけ孤独のシャーディングすんねん！！全ノードに寂しさ均等にばら撒くなや！！
最終的にAmazon S3に虚無が永続化されとるやないか！！」
🧔♂️ワシ：
「ちなみに、Terraform書いてる時は瞑想状態に入るのが基本や。
ワイの脳内、こんな感じやねん。
🎙️相方：
しかもリソース作られへんのやろ！？Error: Too many imposter syndrome とか出るんやろ！？」
🧔♂️ワシ：
「最後に言わしてくれ。
ワイ、今でもたまに聞こえるねん。
昔のMonolithが言うてくるねん……
「クラス肥大化してごめんな…でも全部まとめたかったんや…」って」
🎙️相方：
「それフレームワークじゃなくて未練ワークやんけ！！
責務の分離ができへんのは、気持ちの整理もできへんのと一緒や！！」
🧔♂️🎙️二人：
「ソフトウェアアーキテクト、それは正気と狂気の境界で踊る設計のシャーマンや！！」
「ほなまた、次のデプロイで会おうや！！」
