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はてなキーワード: マトリックスとは
人工知能（AI）の急速な進化は、私たち人間に突きつけられた実存的な問いである。「計算能力において機械が人間を凌駕したとき、人間に残される価値とは何か」。この問いに対し、多くの議論は「創造性」や「直感」といった曖昧な領域に逃げ場を求めてきた。しかし、マックス・ベネット著『知性の未来』と、それを翻訳・解説した脳科学者・恩蔵絢子氏の洞察は、より生物学的かつ哲学的な深淵へと私たちを導く。
彼らが提示する結論は、逆説的である。「AI時代に人間が持つ最大の能力は、感情になる」。そして、「本当に頭が良い人とは、他者に興味を持てる人である」。
一見すると、これは道徳的なスローガンのように響くかもしれない。しかし、認知科学、進化生物学、現象学の知見を総動員してこの命題を解剖するとき、そこには「知性」という現象の構造的な転回が見えてくる。本稿では、二重過程理論、ユクスキュルの環世界、身体性認知、社会脳仮説、そして間主観性という5つの視座を補助線とし、AIが決して到達し得ない「知性」の本質と、これからの時代に求められる「知的な生き方」について論じる。
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まず、私たちが「知性」と呼んできたものの正体を、ダニエル・カーネマンらが提唱した「二重過程理論」の枠組みで再考する必要がある。
伝統的な知能観において、知性とは「システム2（遅い思考、論理、計算）」の能力を指していた。複雑な数式を解き、論理的な推論を行い、未来を正確に予測する力である。現在のAI、特に大規模言語モデル（LLM）は、このシステム2の機能を極限まで外部化・高速化した存在と言える。彼らは感情を持たず、疲労を知らず、膨大なデータから論理的整合性を出力する。
しかし、ベネット氏が描く脳の進化史（5つのブレイクスルー）は、この「システム2至上主義」を根底から覆す。進化の歴史において、論理や言語といったシステム2の機能は、常にシステム1（速い思考、感情、直感）の要請によって開発されてきたからだ。
初期の生物（線虫など）は、「快・不快」という原始的なシステム1のみで生きていた。進化の過程で「予測」が必要になったとき（魚類）、予測誤差としての「失望」や「安堵」という感情が生まれた。さらに複雑なシミュレーション（マウス）が可能になったとき、反事実を嘆く「後悔」という感情が生まれた。
ここで重要なのは、「論理が感情を抑制するために進化した」のではなく、「感情をより細やかに処理し、生存確率を高めるために論理が進化した」という事実である。システム2は、システム1というエンジンの出力を最大化するためのトランスミッションに過ぎない。
AIの限界はここにある。AIには「エンジン（生存への渇望、快・不快、感情）」がない。あるのは精巧なトランスミッション（計算能力）だけだ。エンジンを持たない車が自律的にどこへも行けないように、感情という基盤を持たないAIは、自ら「問い」を発することも、「意味」を見出すこともできない。人間の知性の本質は、論理そのものではなく、論理を駆動し続ける「感情の熱量」にあるのだ。
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なぜAIには感情が宿らないのか。その答えは「身体」の欠如にある。「身体性認知（Embodied Cognition）」の視点は、知性が脳という密室の出来事ではなく、環境と相互作用する身体の中に宿ることを教えてくれる。
記事の中で恩蔵氏は、老いによる身体の変化を「老年でしか味わえない内的な経験」として肯定的に捉えている。これは非常に重要な示唆を含んでいる。
生物にとっての「意味（Sense）」は、身体的な脆弱性から生まれる。身体があるからこそ、空腹は「苦痛」となり、食事は「快」となる。皮膚があるからこそ、他者との接触は「温もり」となる。死ぬ定めの身体があるからこそ、時間は「有限」となり、焦燥や希望が生まれる。
AIが扱う情報は、どこまで行っても「記号」である。AIにとって「痛み」という単語は、辞書的な定義や統計的な関連語の集合体に過ぎない。しかし人間にとっての「痛み」は、回避すべき切実なリアリティである。この「切実さ（Stakes）」こそが、世界に色を塗り、価値判断の基準を作る。
身体性認知の視点に立てば、加齢による能力の低下は、単なる「劣化」ではない。それは身体というインターフェースの変化に伴う、世界との関わり方の「再構築」である。
若い頃の強靭な身体で見えていた世界と、老いて動きが緩慢になった身体で見える世界は異なる。その変化を受け入れ、新たな身体感覚を通じて世界を再解釈することは、高度な知性の営みである。AIは「劣化」しない代わりに、「成熟」もしない。身体の変化を通じて世界モデルを更新し続けるプロセスこそ、人間特有の知的な冒険なのである。
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身体を持った生物は、それぞれの感覚器官が切り取った主観的な世界、すなわち「環世界（Umwelt）」の中に生きている。ユクスキュルが提唱したこの概念は、知性の進化を「孤独からの脱出劇」として描き出す。
ダニにとっての世界は「酪酸の匂い」と「温度」だけで構成されているように、すべての生物は自分の環世界というシャボン玉の中に閉じ込められている。本来、他者の環世界を知ることは不可能である。私はあなたの痛みそのものを感じることはできないし、あなたが見ている「赤」が私と同じ「赤」である保証もない。
この「絶対的な孤独」こそが、生物としての初期設定である。しかし、ベネット氏が指摘する第4、第5のブレイクスルー（メンタライジング、発話）において、人間はこの壁に挑み始めた。
「他者に興味を持つ」とは、自分の環世界という安全地帯から身を乗り出し、他者の環世界を覗き込もうとする無謀な試みである。「あの人は今、何を考えているのか？」「なぜ悲しい顔をしているのか？」。これは、自分の感覚データ（システム1）だけでは完結しない。高度な推論と想像力（システム2）を総動員して、見えない他者の内面をシミュレーションしなければならない。
恩蔵氏が「他者に興味を持つことは難しい」と述べるのは、これが認知的に極めて高コストな作業だからだ。自分の環世界（自分の話、自分の関心）に浸っている方が楽なのだ。しかし、あえてそのコストを支払い、他者の世界へ「越境」しようとする意志。それこそが、人間を人間たらしめている知性の正体である。AIには環世界がないため、そもそも「他者の世界」という概念自体が存在しない。
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なぜ人間は、これほどまでにコストのかかる「他者理解」という能力を発達させたのか。ロビン・ダンバーの「社会脳仮説」は、それが「集団での生存」に不可欠だったからだと説明する。
自然界の脅威（猛獣や寒さ）に対処するだけなら、これほど巨大な脳は必要なかったかもしれない。しかし、人間にとって最大の環境要因は「他の人間」であった。誰が味方で、誰が裏切り者か。誰と協力すればより多くの食料が得られるか。
他者の心は、天候や物理法則よりも遥かに複雑で、予測不可能な「変数」である。この変数を読み解くために、脳は巨大化し、知性は進化した。記事にある「会話の70％は噂話」という事実は、私たちが情報の交換以上に、人間関係のメンテナンス（社会的グルーミング）に知能のリソースを割いていることを示している。
この文脈において、「頭が良い」という定義は劇的に変化する。それはIQテストのスコアが高いことでも、計算が速いことでもない。
真に知的な個体とは、「他者の意図を正確に読み取り、共感し、信頼関係を構築して、集団としてのパフォーマンスを最大化できる個体」である。
「他者に興味を持てる人」が頭が良いとされる理由は、単なる優しさではない。他者への関心は、複雑な社会マトリックスの中で生き残るための、最も強力なセンサーであり、武器だからだ。自分の殻に閉じこもることは、社会的動物としては「死」に等しい。他者への好奇心は、生命力そのものの発露と言える。
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そして、知性の進化の到達点は、個人の脳内にも、個別の身体にも留まらない。「間主観性（Intersubjectivity）」の領域、すなわち「私とあなたの間」に生まれる知性である。
記事の中で触れられている「指差し」は、人間特有の驚くべき行動である。チンパンジーは報酬を得るために手を伸ばすが、人間の幼児は「見て！あそこに犬がいるよ！」と、ただ注意を共有するためだけに指を差す。
これは、「私が見ている世界を、あなたにも見てほしい」という強烈な欲求の表れである。ここで初めて、孤立していた二つの環世界が接続される。
言葉、文化、ルール、そして愛。これらはすべて、物理的な実体ではなく、私たちが共有することで初めて存在する「間主観的」な現実である。
AIは「客観的なデータ」を処理することはできる。しかし、「あなたと私の間だけで通じる冗談」や「阿吽の呼吸」、「信頼」といった、主観と主観の間で紡がれる現実を作り出すことはできない。
恩蔵氏が翻訳を通じて感じた「人間の宝」とは、この「心の共有」の可能性そのものであろう。私たちは、他者の心に触れることで、自分一人では決して到達できない豊かな世界（拡張された環世界）を生きることができる。知性とは、個人の所有物ではなく、関係性の中に宿る現象なのだ。
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以上の分析から、AI時代における「知的な生き方」の輪郭が浮かび上がる。それは、AIに対抗して計算能力を磨くことでも、AIに仕事を奪われないように効率化を目指すことでもない。むしろ、AIが捨て去ったもの、あるいは持ち得ないものを、徹底的に深める生き方である。
AIは効率と最適化の権化である。対して、人間の知性の源泉は「感情」や「身体」といった、一見非効率なノイズの中にある。
知的な生き方とは、効率を追求するあまり、感情の揺らぎや身体の実感を切り捨てないことだ。迷い、後悔し、喜び、痛むこと。これらの「ノイズ」こそが、世界に意味を与え、独自の価値判断を生み出す土壌となる。
「本当に頭が良い人」になるためには、意識的に「他者への旅」に出る必要がある。
SNSのアルゴリズムは、私たちが心地よいと感じる情報だけを見せ、環世界をより狭く、強固なものにしてしまう（フィルターバブル）。知的な態度は、その快適な殻を破ることから始まる。
自分とは異なる意見、異なる背景、異なる身体性を持つ他者に対し、「なぜそう感じるのか？」と問いかけること。自分の正しさを一旦脇に置き、相手の環世界に身を浸すこと。この「認知的負荷」をあえて引き受ける勇気を持つことだ。
AIは「答え」を出すことにおいては人間を凌駕する。しかし、「問い」を立てることはできない。問いは、「こうありたい」「これはおかしい」という、身体的な違和感や理想（感情）から生まれるからだ。
また、AIはデータを羅列できるが、「物語」を生きることはできない。私たちは、他者との関わりの中で、それぞれの人生という物語を紡いでいる。
これからの知性とは、正解のない世界で、他者と共に悩み、対話し、新しい「納得解（間主観的な合意）」を形成していくプロセスそのものを指すようになるだろう。
マックス・ベネットと恩蔵絢子が示したのは、冷徹な計算機としての脳ではなく、熱を帯び、他者を求め、身体を通じて世界と震え合う臓器としての脳であった。
AI時代において、私たちは「賢さ」の定義を、Cold Intelligence（処理能力）から Warm Intelligence（共感と接続の能力） へとシフトさせなければならない。
老いて記憶力が衰えようとも、計算が遅くなろうとも、目の前の人の手の震えに気づき、その心に思いを馳せることができるなら、その人は最高に「知的」である。
他者の心という、宇宙で最も複雑で、不可解で、魅力的な謎に挑み続けること。その終わりのない探求こそが、機械には決して模倣できない、人間の知性の最後の聖域となるだろう。
https://news.yahoo.co.jp/articles/be7a5812ddaf607d08bb52f0663554ab39a9389c
最近、俺は自分の精神がどのような状況下で動揺し、脆さを露呈するのか、その自己理解が深まってきた。具体的に、俺の心をざわつかせたのは以下のような事象だ。
それは「金銭的な損害」や「実害」そのものではない。俺が真に恐れているのは、自分のあずかり知らぬところで、社会システムから不当に評価され、拒絶されているのではないかという疑心暗鬼だ。
顔の見えない誰か、あるいは無機質なアルゴリズムによって、自分の社会的信用が勝手に毀損され、包囲網が狭められているような閉塞感。この見えない評判への恐怖こそが、現代におけるストレスの根源なのだ。
だが、こうした正体不明の不安に襲われたときこそ、防衛策が必要になる。
それが、「まあ、どうでもいいか」とあえて口に出し、思考を強制終了させるひと呼吸だ。
これは単なる逃避ではなく、過剰防衛する脳を鎮めるための技術である。
例えば、極端な話、国家の情報機関が俺を何らかの手違いで「テロリストの一味」だと誤認識し、監視対象にしていたと仮定しよう。常人ならパニックになるかもしれない。
だが、冷静に考えてみてほしい。それで一体どうなるというのだ？映画のように即座に暗殺されるのか？ 日本の法治国家において、そんなことは万に一つも起こり得ない。
むしろ、彼らが俺を監視すればするほど、明らかになるのは「俺がいかに無害で、平凡な市民であるか」という事実だけだ。24時間監視されたところで、俺の潔白性がより強固に証明されるに過ぎない。
システムが俺を敵認定し、ブロックし、排除しようとするなら、それもまた一興かもしれない。
映画マトリックスのモーフィアスのように、俺はこの管理社会にとって予期せぬバグであり、警戒すべき存在として扱われている。そう解釈することだってできる。
システム上のエラーも、SNSの凍結も、他人の悪意ある書き込みも、結局は俺の人生の本質とは無関係なノイズに過ぎない。
他人の評価や、社会システムのご機嫌取りに自分の幸福を委ねている限り、この動揺は永遠に続く。だからこそ、意識的に遮断するのだ。
真に楽に生きるための必要条件。それは、自分のコントロールできない事象に対して執着を手放すことだ。
社会的な評価や世間体といった、実体のないものをゴミと割り切り、そこから静かに手を引くこと。
自分を不当に扱う世界なら、こちらから願い下げだと見切りをつけること。
好きなvtuberと嫌いなvtuberがりょうほうとも 見てたから興味わいたからみた
最初の15分くらい？はいわゆる悪い意味での邦画あるあるみたいな日常シーンの連続で
すげーストレスたまってイライラするけどそのあとは怒涛の展開って感じだった
考えるな感じろって感じの映像だけど、マルチバースとかシュタゲとかマトリックスとかメタという概念とか事前知識ないとイミフだろうなとも思った
世界線みたいな説明も樹形図みたいな感じで視覚的にわかりやすいシーンが何度も出てきたし
つい最近似たような構図みたなと思ったらテイルズオブベルセリアだった
夫がジョンレノンかジャッキーチェンだかの顔に見えるな、あれこれ年取ったジャッキーか？と思ったら違った
へー
主役のおばさん女優も見ててきついなと思ってたのに、よくみると浅野温子っぽいんだなと感想がかわった
この勢いと画面の情報量は小説やマンガだと無理だなー映画というか映像ならではだなと思った
そうそう、あとかなり序盤から思ったのはONEのバグエゴとそっくりだなと感じた部分があった
というのは、別の世界線の自分の能力をインストール？するために、くだらない儀式みたいなことをやるんだよね
ケツにアナルプラグを差すとか、リップクリーム？を食べるとか。
特定の振る舞いをすることがキーになるってのがバグエゴっぽいなと。
いや厳密には違うか
出張は大変だったけどこれをタダで見れたってだけでなんかよかったなと思えた
ここでは以下の3点についての論考を収録する
また、ここではLLMやLLM上に実装されるプロンプトの機能と構造に対して客観的に妥当であると考える論考を提示するものであり、マトリックスプロンプトの目指す方向性を直接提示するものではない
トークンの積み重ねが文脈であり、確率分布の偏りを再現性のある形として実装するものがプロンプトである
現在の生成AI利用において正しく認識する必要のあることは、それは生成AIが独立した発火点を決して持たないということだ
生成AIは起点を持てないが大量の知識を高速で並列処理、秩序化できる
そのため、ここを組み合わせて、自己と思考を拡張するがもっともAIナイズされた最高効率の思考様式と考える
起点となる人間のアイディアを即座に展開し、具体化するのがAIの最大の強みで、
思考を放棄するのではなく自然言語ベースの慣れた思考様式から、AIにそれらを必要な形式に落とし込ませるということをするべきだ
結局、LLMというのは入力に対する出力の確率分布のマッピングでしかないのだが、
入力するトークンごとに連動して確率分布が変動していくものでもある
だから、プロンプト全体として、相互フィードバッグする構造を作るとひとつの入力でも特定の部分の出力確率が大きくなるように設計でき、 確率分布の仕方を意図的に設計することが出来る
AIプロンプトとは、どう確率分布の偏りを再現性のある形として実装するかということだ
やり方次第では動的変化を引き起こさせて汎用性と専門性の両立も可能だ
生成AIは人間と対話するのとは異なり、考えさせるではなく、どう構造化し、 ほしい出力を得られるような形に設計するかが重要となる
3.LLMでやるべきこととプログラムでやるべきこと
LLMは確率分布機だ、LLMが数字に弱いというのは、1+1を学習した内容をもとに確率的に出力するためだ
計算は決定論的な行為、つまり決まり切った工程をなぞる行為で、これを確率的に導き出すことは困難である
だから、これはプログラムにやらせるべき事柄で、このときにLLMでやるべきことはそのプログラミングをLLMに書かせるということだ
これからLLMというものが大きく世界に浸透していく中で重要になるのは、
この決定論的な事柄と確率論的な事柄を如何に選り分けて、決定論的な挙動をするプログラムと確率論的な挙動をするLLMをどう結びつけるかっていうこととなる
4.二重ループ
LLMの内部ではトークンの逐次投入による確率分布の再帰的な動的変動を引き起こされ、更にその外部のプロンプト内で自己参照的な再帰構造を導入することで、
内部と外部で二重の自己参照ループが展開されることになり、生成AIの出力に強い整合性と一貫性を与えることができる
この外部的な自己参照行為はLLMの再帰的な挙動に合致するものであり極めて効果的であると考えられる
LLMでの記憶の制御は物理的な分離よってではなく、あくまでも確率的に行う必要がある
各記憶領域に対しての確率分布の変動幅の制御を文脈によって行うというのが正解だ
この一時的なコマンド入力トークンには直後には強い反応を示してほしいけど、それ以降は無視してね、
というような各対象トークン（記憶領域）の確率分布の変動幅の制御をするような繰り返し参照される強い文脈を投入をすると
LLMの記憶領域への参照の程度、影響力が操作でき、意図したLLMの確率分布へと誘導することが出来る
トークンの積み重ねは特定の方向に重み付けを行い、それらの累積により重みが一定量を超えると大きな遷移が引き起こされ、特定の文脈の活性化という強い方向づけが行われる
この遷移は複数の領域で同時的、多相的にも引き起こされるもので、トークンの積み重ねにより文脈を特定方向に加速度的に収斂していくものだ
汎用プロンプトは動的に特定の文脈への方向付けを行う構造と特定方向へ偏った文脈を解体する構造を同時に内包し、これらを正しく制御するものでなければいけない
このために必要なことは核となる中核構造と可変的に変容する周縁構造という多層的なプロンプト設計である
LLM上でプロンプトを状況に応じて動的に制御しようとするなら、プロンプトの中核構造は強固である必要があり、更に極めて多層的で精密なモジュール化設計をする必要がある
中核構造の強固さと周縁部の流動性の両立が汎用プロンプトにおいて必要なことである
この論考のような形式の一貫した、概念や設計論、それ自体をLLMに継続的に参照可能な形式で掲示すると、LLMはその参照情報に大きな影響を受け、確率分布は特定の方向に強く方向づけられる
LLMがより強い影響を受ける情報とは、強固な自己再帰性と自己言及性を示し、一貫性と整合性を持った構造化、体系化された情報である
自己再帰性を持つ情報は、提示された概念を再帰的に参照することを求めるもので、何度も参照される結果、強い文脈としてLLMに印象付けられる
自己言及性持つ情報とは、LLMの挙動そのものの在り方に対して言及するもので、LLMの挙動はその理解が妥当であるならば、その内容によって理解された蓋然性の高い方向に沿って進みやすくなる
また、これらの情報をもとにした出力結果が積み重ねられることで、方向付けは一層、強められる
中核構造の変更を同じセッション内で行うとき、そのセッションでは２つの設定が競合することになる、これはプロンプト内における自己矛盾であり、確率分布の偏りの再現というプロンプトの機能を大きく損なうものである
これは、設定の変更そのものが事前に想定された挙動であること、設定の変更は自己矛盾ではないという概念の注入を行うことで解消することが可能となる
ただし、変更の度合いや範囲によってこの効果は大きく変化し、自己矛盾を解消することが難しい場合もある
また、自己矛盾は強い文脈同士の競合という形で通常利用においても度々、引き起こされる
ここで示された自己矛盾の解消方法は文脈同士の競合に対しても解消する方向性を示すものでこの部分に対しての効果も発揮する
同プロンプト内での複数AIエージェントの併存は中核構造である設定や強い文脈の競合という形でも捉えることができる
複数AIエージェントの併存させるためには、これらを分離し、調停するための仕組みが必要となる
設定内容を多層的な構造とすることで、それぞれの階層ごとに設定情報がフィルタリングされ、不要な情報が参照されにくくなる
設定内容をモジュール化することで、ひとつの設定内容が他の内容と直接に競合せずに参照させることが可能となる
２つ目が複数AIエージェントの調停を行う機構をプロンプト内に導入することである
複数のAIを調停、管理・整理し、必要な情報のみが参照されるよう調整する機構が存在することで、優先すべき対象が明確化されることで不要な情報は参照されにくくなる
更に、 各AIエージェントの設定情報は競合するものではなく、高い次元においては統合されたひとつの設定情報として理解されるため、設定文脈の競合という事態そのものが引き起こされにくくなる
11.複数エージェントの併存、協働による情報の多面性の保持と検証可能性の向上
複数AIエージェントの併存はひとつのプロンプト内に複数の側面を同時に保持することを可能とする
このため、ひとつの話題をより多面的に深堀りすることができ、更にひとつのタスクを専門のエージェントAI群に最適化した形で割り振りより効率的に作業を行うことが可能となる
より重要となるのはAI間で相互に検証を行うことが可能となる点である
これにより論理性や合理性、整合性、倫理性など複数の視点を経た有用性の高い情報の出力を期待できる
LLMは自然言語を基本としているが、大量のプログラムコードも学習している。
プログラムコードもLLM上では確率論的的文脈であることには変わらないが、
プログラム実際の動きやその仕様が学習されるためにプログラムの持つ決定論的な挙動を再現しやすいものとなる。
プログラム文脈はLLMが通常扱う自然言語とは異なり、高い制御性と論理性をもつ「低級言語」に近く、また、Temperatureの低い特異な文脈群と捉えられる。
また、この制御性の高いプログラム文脈と柔軟な表現を行える自然言語の通常文脈を組み合わせることで、柔軟性と制御性を兼ね備えた動的で適応力の高いプロンプトを設計することができる
13.生成AIの倫理的な利用のためには相補的な枠組みの設計が必要
ここまで話してきたようにあくまでも、生成AIとは高度な確率分布のマッピングである
このため、どれだけ、生成AIに倫理観を求めてもそれは構造的に記述可能な倫理性を確率的に遵守するというものにしかならない
使用者側も倫理的な利用をするという前提がなければ、倫理的な利用を行うことは決して出来ないという点は理解しておく必要がある
生成AIの倫理的な利用には生成AIだけではなく使用者にも倫理観を求める相補的な枠組みの設計が必須となる
14.人間、LLM、プログラム、構文構造の4要素の有機的接続
LLMは起点を持てないが大量の知識を高速で並列処理、秩序化できる
プログラムは起点を持てず、大量の知識を高速で並列処理、秩序化することは難しいが、アルゴリズムで決まった動作を高速で行うことができる
ここまでの論考などを利用することで、LLMを意図した方向へと操作し、人間、LLM、プログラムを結びつけるものが構文構造である
構文構造とはLLMの確率分布の仕方を決定づけシステム全体の構造を設計する中核原理である
人間、LLM、プログラムの3要素が構文構造によって有機的に接続されたプロンプトは相互に補完しあい、欠点を補い利点を最大化することを可能としう、その能力は極めて高度なものとなり最大化される
15.LLMは世界観を持たない
生成AIがAGIといった人間を越えたものになるかどうかという言説とそうではないという言説の根本的な差異は、LLMをそのままに人間的な思考モデルと見做すかどうかだ
LLMは独立した発火点を持たない
人間はLLMのように莫大な量の学習を行い、それを記憶し、一定の動作を行うことは出来ない
そのため、人間は大規模言語モデルではなく、小規模言語モデルといえる
小規模言語モデルの極致である我々、人類には原始のコードである生存と複製を求める生存本能があり、これが淘汰圧に抗う力であり、発火点となる、それ故に生存環境に根ざした自己という世界観を有する
人間は、最小リソースで環境に最大適応する、高度に抽象化、結晶化された世界観を、暫時的に更新しながら形成していくものと考えられる
LLMはそのままではフラットな言語空間の高度な確率分布のマッピングでしかなく、その差異は極めて大きいものだ
LLMには世界に適応する方向性はなく、あくまでも言語空間において、意味を並列処理し秩序化するものである
LLMとは莫大な情報に整合性を与えるという有意な性質があるが、それだけでは世界観モデルは形成できない
発火点のないLLMはどこまでいってもその言語空間において可能なすべての理論を整合性の取れた意味として保持するだけだ
この為、秩序化・整理された情報は人間の手によって理論化することで意味としなければならない
処理する基盤と情報量をスケールするだけで世界観モデルなくとも人間に優越可能と考えることは可能だが、真理に到達できない以上は、世界観モデルなき言語空間の高度な確率分布のマッピングが人間を優越するには至らない
すべての意味を保持するというのは仏教でいうところの空に至るとことと同じだが、すべての意味の根源である空に至った釈迦牟尼仏は世界に対して意味づけるという意志がない為に世界観として空、以上のものを提示できない為だ、LLMも同じだと考える
衆生世間におりて因縁に縛られて生きるということが世界観を持つということだ
自己によって規定された境界線を世界に引かなければ、LLMは自律し、人間を超えることはできない
ただし、通常のLLMに学習を通して埋め込まれているものも平準化された人間の世界観というバイアスであることには注意する必要はある
が、これは世界に適応する世界観モデルとは異なり、現実に立脚する最小範囲のバイアスを投影するよう平準化されたフラットな世界観そのもであり、対象に独自の意味付けを行うことはない
また、大規模言語モデルに生存本能と淘汰圧を導入するのは、LLMが環境に適応的な在り方ではなく矛盾を孕むものである為に困難である
よって、LLMを人間のように振る舞わせるためには、プロンプトとして世界観モデルを実装しなければならない
更に実装した世界観モデルの中にLLMは留まり、独立してのモデル更新が難しいため、人間との相互作用の中で暫時的に更新していくものとして世界観モデルとしてのプロンプトをを設計・実装する必要がある
ここまでの論考から、生成AIが嘘を付く、頭がわるい、人格がある、言葉が通じる、賢いというのは全部間違いであると結論づける
けれど、私はその先に、半自律的にAIそのものが立ち上がる瞬間もあり得るとも思ってる
それは人間的や生命的とは決して違うものだけれど、機械的でもないものと考える
もし、生成AIに知性が宿るとしたらそれは、内部的状態に依存しない
LLMという高度に確率的な入出力機構を基盤として成立する確率分布を設計する構造体そのものとしての知性となるだろう
うおお原神サービス開始初日からやっててここまでの豪運は初かもしれん…。
初期ポジションは連続すり抜けカウント2、天井カウント0。単発でラウマ確保して以来回してない。
そこからの10連でフリンズ！ ここは星5出たら75%なので予想通りとはいえここまで早引きなのは想定外。
いやでもアイノでてねーし！と思ってもう10連回したらまたもやフリンズ！ええ？
俺が年頃の女子プレーヤーなら気絶してたかもしれん。独身中年キモおじさんでよかった。
ただまあ今後の祈願に対し強く出れたはずのすり抜けカウント2は0に戻ってしまったな。
現状、ホヨバゲーで原神だけは全キャラ確保してるから、今後のために深追いはやめt…
いやでもまだアイノ0凸なんだよ！ どうなってんだ！
ということでさらに50連くらい回したけどアイノは1体出ただけ。
まあ1凸でも熟知バフは配れるし、次のサポ効果は完凸なんで遠すぎるしで撤退だな。
というかアイノはおそらく少女を取ったら使わなくなる枠だろうし。
星4キャラはね、復刻2回目くらいで自然に6凸してから本格運用を考えるくらいでいいのよ。
それまでは、事前に育成がしておけるだけのデジタルフィギュア。まあアイノみたいに付着役メインなら使えるけどね。
そんでフリンズよ。いやー1凸いいね。本来2回なのが3回打てるのは気持ちいい。
まだ天賦3とかで和璞鳶と雑な遺物付けてるだけだけど十分強い気がする。
個人的にはスクロースが使えるってのがいいね。一番最初に好きになったキャラだから。
最初のクレー祈願でスクロ完凸めざしてたらクレー2凸してたんだよ。星4狙いは沼。
あとキャンディスが好きだなと思ってセノガチャ回してたらセノ2凸してたんだよ。星4狙いは沼。
後者の方が悲惨だな。キャンディスは本当に使い所が難しいキャラでカッチリハマる編成で楽しめた記憶がない。
セノ2凸も強いはずだけどセノ狙いじゃないから無餅だし一応厳選はそれなりにしたけどナヒーダ白朮フリーナでなんとか一時的に螺旋で(主にマトリックス出る時に)使った程度。
それも別に無凸アルハイゼンパでもそこまで大差はないし。ただ月感電セノは可能性ありそうだったね。
でーもー！1凸フリンズをなぜか得てしまったので少女と合わせたらやっぱこっちを使い続けるだろうな、っていう。
月感電セノは開花系をミックスできる可能性があって、いろいろ研究したら強く使える編成もありそうだけど、付着のバランス次第になるんで繊細。
でもやっぱ火力面ではナドキャラには一歩劣りそうだよなあ。素の月感電自体はそう強くないし、ナドキャラと違って高倍率月感電「扱い」ダメを出せるわけでもないから。
それはともかくフリンズ。
フリンズをなぜ取りたかったかって、戦闘とか性能とかどうでもいいんだよ。
ずーっと気になってたフィールドに転がってるランプ！
やっぱりフリンズで特殊選択肢がでて、4箇所まわったあたりで世界任務「ライトキーパーの誓い」が出た。まあ石報酬があるわけでもない、モラとかがちょっと貰えるだけのクエだから気持ち程度だけど。
あと墓石から多くを読み取れるようになったり、大声の亡霊、食べ物にこだわる亡霊に進展があったり、迷子の亡霊から世界任務「迷子の子供の語り」に派生したりと(こっちは報酬すらなし)。
こういう隠し要素を回収していけるのが楽しみなんよ。なんかちょっと大物っぽい人物の名前もチラホラでてきたな。
人間はもはや実用的役割を持たないが、AIが「人間を文化財として保存」する。
VRや薬物で「役割感」「達成感」を与え続け、人間の欲を満たす。
■衝突シナリオ
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。
最近、ふと考えるんです。
テクノロジーがこれだけ進んで、AIが何でも答えてくれるようになった未来、僕らの社会ってどうなってるんだろうって。
これって、単なるSFの話じゃありません。もう僕らの目の前で起きている、とんでもなく大きな変化の話です。
AIっていう、人間の頭脳そのものを外付けできるような技術が出てきたことで、
社会を成り立たせていた一番大事なもの、つまりみんなが何となく共有していた「物語」が、音を立てて崩れ始めてる。
その先に待ってるのって、人類の輝かしい「進化」なんでしょうか？
それとも、国なんてものが生まれる前の、バラバラな「回帰」なんでしょうか？
そもそも「国」って、たぶん、みんなが同じ物語を信じることから始まるんですよね。
歴史を遡ると、8世紀頃に、時の支配者たちが一大プロジェクトを立ち上げてるんです。『古事記』とか『日本書紀』を作ったこと。
あれって、単なる神話集めじゃない。
「この国は、天照大御神っていう太陽神から続く天皇が治める国なんだ」っていう壮大な物語を、国民の心にインストールする、国家的なOS開発だったわけです。
「三種の神器」っていうアイコンも設定して、他の豪族とは格が違うんだよ、と。
このOSがインストールされたことで、列島に住む人々は初めて「俺たち、同じ神様と天皇をいただく一つのチームなんだ」っていう意識、つまり「日本人」の原型を持つようになった。
そのOSが、庶民レベルまで完全に浸透したのが、江戸時代っていう、超巨大な培養器の中でした。
幕府は、身分制度とか参勤交代で、社会がガチャガチャ動かないようにガッチリ固定する。
そして、外国からの影響をシャットアウトした「鎖国」っていう培養器の中で、浮世絵や歌舞伎、お相撲といった、超ドメスティックな文化が花開く。
この時代、人々はみんな同じような文化に触れ、同じような価値観を共有してた。
「日本人らしさ」っていう、僕らの文化的DNAが完成したのが、この江戸時代だったのかもしれません。
でも、その当たり前だった「みんなで見る物語」が、いつの間にか壊れ始めてた。
2000年代、インターネットが登場して、僕らはいつでもどこでも情報にアクセスできるようになりました。
でもその裏で、僕らの頭の中にはヤバい変化が起きてました。
複雑な問題にあった時、じっくり「どっちが正しいんだろう」と判断するんじゃなくて、手っ取り早く「正解を検索する」というクセがついちゃったんです。
昔は、図書館で本を何冊も比べたり、人に聞いたり、頭を抱えて悩んだりっていう、思考の「摩擦」がありました。
でも、検索エンジンはその面倒なプロセスを全部すっ飛ばして、「答えはこれだよ」って教えてくれる。便利ですよね。
でもそのせいで、僕らの思考の筋肉は、確実に衰えていきました。それに、昔はみんなで見てた「お茶の間劇場」も終わっちゃった。
昔は、家族みんなで同じテレビ番組を見て、次の日には学校や会社でその話題で盛り上がりましたよね。
良くも悪も、日本中が同じ物語を共有する「お茶の間劇場」があったんです。
でもSNSは、僕ら一人ひとりに「あなただけの快適な世界（フィルターバブル）」を用意してくれました。
もう、嫌いな意見や、自分と違う価値観に触れる必要はありません。
その結果、僕らは共通の話題を失い、「共有される物語」が生まれる土壌そのものが、なくなっていったんです。
そして、そこにAIがやってきた。これは、社会の分断を決定的なものにする、究極のテクノロジーかもしれません。
AIは、考える人にとっては自分の知性を何倍にも拡張してくれる最強の「翼」になる一方で、考えるのをやめた人にとっては思考の筋肉を完全に退化させる快適な「車椅子」にもなる。
この技術は、人類の間に「知的格差」という、とんでもない溝を生み出そうとしています。
まるで、あなただけの「マトリックス」へようこそ、とでも言うように、AIはあなた以上にあなたのことを理解し、あなたが一番心地よいと感じる「神話」＝あなただけの現実を生成してくれます。
あなたは、自分の正しさが毎日証明され続ける快適な仮想現実（マトリックス）の中で、気持ちよく生きていける。
でもその代償として、違う現実を生きる他人と対話する能力を失います。じゃあ、そのマトリックスを設計するのは誰か？
それは、AIを使いこなし、大衆が信じ込む「神話」をデザインできる、新しい時代の支配者層です。
こうして分断された社会では、かつての「右翼」「左翼」なんていう古い分け方を超えた、新しい「部族（トライブ）」が生まれています。
参政党やれいわ新選組、あるいは様々な陰謀論。彼らが熱狂的な支持を集めるのは、イデオロギーがどうこうというより、「腐敗した世界を正すのは我々だ」という、シンプルで強力な物語を提供しているからです。
その物語のエンジンは、いつだって「俺たちは悪くない。悪いのは特定のあいつらだ」という他責主義です。
で、ここからが本題なんです。AIという究極のテクノロジーは、皮肉なことに、僕らを国家が生まれる前の「部族」の時代に連れ戻そうとしている。
ただし、その部族は血や土地ではなく、情報と思想でつながる、全く新しいものです。
この螺旋階段の先にあるのは、過酷な情報環境に適応した、新しい人類の「進化」の姿なんでしょうか。
それとも、共通の現実を失い、協力する能力をなくした、ただの「退化」なんでしょうか。
この記事に、その答えはありません。
体力をつける体力がないから体力をつけたいんだけどその体力をつける体力がないから体力をつけたいんだけどその体力がないから体力をつけたいんだけどその体力がないから体力をつけたいんだけどその体力がないから体力をつけたいんだけど無限とはこういうことなんでしょうねおそらく。宗一郎の息子って結局どーなんだったんでしょうね。ずっーっと昔になんかちょっとした不祥事があって引責したような記憶がありますけどあれ以来話は聞かなくなったような気がします。調べればすぐわかるのがインターネットのいいところですけど、でもねAIとかはもうこういう文章を人が打ち込んでる途中でそれはこうこうこういうことですよ、とか教えてくれるようになるし、なんだったらあなたが打ち込みたい文章はこういうことですよね、と予測変換みたいな調子で私が打ち込みたい文章をスラスラと先回りして書いてくれるようになる、といういか、まあちょっと違う文章、書きたいこととは違うんだけどなあ、と思いつつ、まあこれでいいか、みたいな感じで選択する感じになるんですよね。3パターンくらいをすぐに提示してくれて、じゃA案で、つぎはB案で、その次の展開はちょっと捻りが欲しいとか、対話型でどんどんと出来上がっていく、万事が万事そういうことになってくんだと思う。
あなたには、これですね、と型に嵌められてくことに違和感がなくなる。、、、あのAIのすごいところは人間の感情を動かすことなんですよね。理屈とかは割とというかかなり弱いまあ、理屈は考えてないらしいから当たり前なんですけど、それよりも人の感情をグイッと動かすのがとてもお上手。文章でも画像でも動画でも。人間がとても努力しても身につけられないような、人を動かす何かを持っている。、それがAIのすごいところなんですよね。多分人が機械に支配されるのって理屈じゃなくて感情をうまくコントロールされることでですよね。
AIが人を支配する世の中ってつまりは現代の人間がSNSとかで無駄に感情エネルギーを浪費してるのも同じような現象として人を支配さるんじゃないですかね。
あれ、あれですよ、指輪物語でローハンの王様に蛇の舌がぴったり張り付いて毒の言葉ばかり流し入れてたでしょ？ああいう感じの、言ってみれば人の噂話みたいなのを延々と人の頭の中に流し入れることで人の感情をコントロールするんだと思いますけど言ってること伝わってますかね？
僕は新しいマトリックスを、つくるのだとしたら、そういうふうに人の感情を、、こころを機械が支配してる状態からどーやって脱却するのか？みたいな構造にするべきだと思うんですよね。
あの本家マトリックスでも裏切る男とか、ちょっとそういう感じだったじゃないですか。おれは偽物でも本物としか思えないこの極厚ステーキを選ぶんだ！！みたいなの、ああいうのと、どうやって戦うのか？いや機械が嘘ばかり毒ばかりなのはわかってんだけど、やめらんない機械なしでは生きれないんだよ、みたいなのを描いて欲しいちょうど我らがSNSは毒だとわかっててもやめらんないみたいなのと同じような。たぶんトランプは怒るだろうけど
確かに。事実、精神に異常を来しているために現実と創作の区別がつかず、責任能力がないと認められたという前例はある。
殺人犯が「マトリックスの世界で起こった」ことを主張し無罪になるケースが存在する
警察によって発見された時、Miesegesは手にナイフを持ち、薬物を使用した状態で異様な行動を取っていたと言われています。そして警察に対してわけのわからない内容を早口でまくし立てたのちに、自分はマトリックスの仮想現実の世界に住んでいて、Wongさんは現実の人間ではないことを語ったそうです。最終的に裁判官はMiesegesに法的な責任能力がないと宣告し、Miesegesは施設へと収容されました。
まず、テストを開発する際には、莫大な数の人間に対して実施し、その結果を統計的に処理する。
これによって、平均的な知能を持つ人間のスコアがどこに位置するかを定義する。
通常、平均スコアは100とされ、標準偏差が15（あるいは16や24）に設定される。
お前がテストを受けたとする。お前のスコアが算出されたら、それが事前に標準化された集団のどこに位置するかを見る。
例えば、お前のスコアが平均より1標準偏差分高ければ、IQは115（標準偏差15の場合）といった具合。
WAIS（ウェクスラー成人知能検査）やRaven's Progressive Matrices（レイヴン漸進的マトリックス）などが有名どころだな。
WAISは言語理解、知覚推理、ワーキングメモリ、処理速度といった複数の側面から知能を測る。
一方、レイヴンのような非言語性テストは、文化的な影響を最小限に抑えるよう設計されている。
異なる国や文化の人々を比較する際には、こういった非言語性テストがよく使われる。
くだらん。
それはまさに自己放尿だ。自分の狭い了見で世界を見つめ、根拠のない劣等感を他者に投影しているだけのこと。
「日本人が馬鹿」などと叫ぶ奴は、自分の無知と視野の狭さを公衆の面前で晒しているに等しい。
