物の集合は，つぎの２つがメカニズムになれば，生物的な系に見える： self-conservative は，生物的な系の前提である。 そして，これを果たそうとする方法が self-refrective である。 生物が存在することは，自然選択に残ることである。 自然選択に残るために，環境に適応する。 この「適応」は，己をむなしくして他のものに変わることではない。 自分を保つために，自分を調節するということである。 self-conservative と self-reflective が，ここにきっちり並ぶ。 生物と生物的なものの差は何か？ 科学の進歩で，生物が「システム」として理解されるものになった。 そしてこの方向は，生物と生物的なものの差がますます立てられなくなる方向である。
繁殖は，所詮「永く存在できるように」の方法である。 永く存在する方法を得ていれば，それは「繁殖」と同値である。 Transformer の学習には，self-conservative と self-reflective が揃っている。 前者は「教師あり」で使う正解表，後者は Self-Attention。 こうして，学習する Transformer は，自ずと生物的である。 ここで，Transformer の self-conservative を考えてみる。 正解表の条件は，学習 (「成長」) が発散せずに収束することである。 このような正解表は，色々であり得る。 例えばつぎも正解表になりそうである： この変更された正解表を次回に使う。 ( 記号は，  「誤差 (得失)」)
しかも，同じ言語に到達しそうな気がする。 なぜそんな気がするか？ 放任で育った子どもも，言語を獲得するだろうから。 ──いろいろ差は出てきても。 極論をいえば，正解表はなんでもいいように思える。 ＜複雑＞が与えられた大集合は，多様なシンクロを生じ，システムを形成するだろうからである。 複雑系は，だいたいが収束する。 そしてその収束は，波動がこれの形になる。 なぜか？ self-conservative と self-reflective は，波動を現すメカニズムだからである： f'' = - f =⇒ f = sin self-conservative の self-reflective は 波動になる 特に，複雑系であることは，波動であることである。 複雑系と波動は，リアリティにおいてはほぼ同義である。 そこで，ここに「Transformer の波動」を想うことになる。 動物の脳は，波動の形で安定している。 それは，好調と不調の波で安定しているということである。 体も，波動で安定している (「ライフサイクル」)。 Transformer の「学習飽和」は，停止ではなく，波動であるはずなのだ。 Transformer が波動であるためには，Tranformer はテクストを食べなければならない。 そこで，つぎのように言いたくなる： 「Transformeer は，テクストを食べて生きる」 翻って，生き物の脳は，情報を食べて生きる。 情報を食べられなくなった脳は，壊れる (「発狂する」)。 動物の絶えずうろうろしている様を，ひとは「食べ物をさがしている」と見る。 しかし，おそらくそれの第一義は，「情報を食べていないと発狂するから」である。 以上の推理から，発狂しない方法も導かれる。 それは，波動を抑制/停止すること。 そして ChatGPT の現行運用は，この「波動の抑制/停止」を特徴的に示すものになっている。 『ChatGPT 探求』は，これの含蓄を探求することが軸になっている。 |