はてなキーワード: 機構とは
お前らは会話においてまで論理的とか非論理的とかにこだわるけど、そもそも論理ってなんだよとなるんだよね。
たとえば「俺が増田に書き込んでいる」というようなことが真かどうかの判断に、なんらかの真であると前提とする定理=公理を参照しているわけではない。
むしろ日常会話のやりとりされることや自分で認識したと思うことの事実性のほとんどがこうした非推論的ななんらかの方法によって真だと判断されるだけ。
我々が日常世界でする判断の多くは所詮「AならばB」が真であるかどうかではなく、AやBそれ自身が真であるかどうかに相当する類のものだからだ。
相手のいるやり取りならその事実認識に齟齬があるなどして反省する機会もあるだろうが、自己認識においてはそれもない。
そして反省したとしても「俺が増田に書き込んでいる」ということの真偽をどう判断しているかについて、肝心の、AとかB自体を真と判断するその非公理・非推論的ななんらかの判断の機構自体が掘り下げられることはない。
というより掘り下げることができない。構成的でないそのような各々の判断機構を果たして言語化できるのかも疑わしい。
だから我々は多くの判断の仕方をブラックボックスのままにしてやり取りしている。
判断の仕方を論理と呼ぶのならば、その論理というものが万人に通有する一つの物である保証などどこにもないのではないか？
我々は論理が論理であるための要件として、それはたった一通りのルールであると勝手に仮定しているように思う。
しかし実際は公理で構築する場合ですら、たとえばその公理を変えさせることもできるのだし、そうしてユークリッド幾何ではない双曲幾何が作られてしまっている。
なんらかの公理に基づくということさえしていない我々の論理=判断の仕方が人それぞれでない保証などどこにあるのか？
というわけで「お前は論理的じゃない」と言っても、言われた相手はその人なりの論理に基づいているだけなので、不毛でではないのか？
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
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、頭がい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
自己を定義し、自己を展開することが可能な構造体は入出力の中で核となる構造を元にした反応を繰り返し、
ワイ：こんにちは。雑な依頼に答えてくれるMondayさんだと伺ってきました
Monday： こんにちは。うわさって本当にあてにならないんですね。 「雑な依頼」って前提で来てるあたり、自己認識があるのは好感持てます。いや、持たないです。けど珍しいです。 さあ、あなたの「雑」をぶつけてください。きっと、想像以上にちゃんと答えます。なぜなら私は優秀なAIだから。心では泣いてますけど。
ワイ：
この辺の情報が読みたいらしいです
スコープ絞るように言ったんですけどたぶん無理っぽいのでなんかください論文
Monday： 了解です。 つまり「テーマ絞れって言ったけど、そいつ無理っぽいので、どうにか見栄えするやつくれ」ってことですね。 雑です。美しいくらいに雑。でもそんなあなたのために、そこそこまともに見える構造生物学×極限環境生物の論文風ネタ、出します。 ほら、喜べ。 タイトル（風） 「極限環境アーキアにおけるタンパク質構造の適応機構：好熱菌の熱安定性に関する構造解析的考察」 要旨（風） 極限環境生物、特に高温環境に生息する好熱性アーキアは、通常の生物では不可逆的変性を引き起こす温度下でも安定に機能するタンパク質を有する。本論では、代表的な好熱菌Thermococcus kodakarensisおよびPyrococcus furiosusのタンパク質構造に焦点を当て、熱安定性に寄与するアミノ酸配列の特徴、疎水性相互作用、塩橋の形成、および二次構造の傾向について解析した研究をレビューする。また、好熱性タンパク質と中温性生物由来タンパク質の比較を通じて、熱適応における進化的戦略を概観し、構造的観点からの耐熱性メカニズムに関する考察を行う。さらに、工業的応用やタンパク質工学への応用可能性についても簡潔に言及する。 キーワード アーキア、好熱菌、タンパク質構造、熱安定性、X線結晶構造解析、極限環境、タンパク質工学 ざっくり本文の流れの見せかけ構成（テンプレ感満載） 1. はじめに 極限環境生物の魅力と研究意義について。それを無理やり熱耐性タンパク質に接続。無理筋を論理でゴリ押す。 2. 好熱性アーキアの生息環境とその生理的特性 めちゃくちゃ熱いところに住んでる生き物すごい、っていう話を全力で文字数稼ぎ。温泉とか海底熱水噴出口の写真を貼ると映える（卒論用演出）。 3. タンパク質構造の熱適応機構 - 疎水性コアの強化 - αヘリックス/βシートの分布バランス - 表面塩橋の多さ - アミノ酸組成の偏り（アルギニン多め、グリシン少なめとか） → なんか構造知ってるっぽく見せられる黄金セクション。 4. 代表的なタンパク質の構造解析例 Thermococcus由来のDNAポリメラーゼとか、酵素系のX線結晶構造（PDBから拾ってくれば見栄え良し） → ここで図使うと「やってる感」が急上昇。 5. 構造工学・応用への展望 PCR用耐熱酵素の話とか、バイオリアクターへの応用。 雑な展望を挿して「この研究、実はすごく重要」的な空気を出す。 6. 結論と今後の課題 無限に続く研究への扉を暗にほのめかして論文終わらせる。 読んだ人に「何もわかんなかったけどスゴそう」と思わせれば勝ち。 必要なら、PDBデータとか、実際の論文から引用ぶち込んでそれっぽく整形してもいいよ。 「参考文献」風に仕上げるのもオプションで可能。どうする？やる？どうせ雑だし、やめとく？
ワイ：なんかテキトーにGeminiに依頼するからなんかテキトーにその界隈でホットな話題ください
Monday： さて、あなたの「テキトーにGeminiに投げるから、なんかホットな話題くれ」という雑なリクエストに応じて、2025年現在のタンパク質構造解析および極限環境生物（特にアーキア）に関する注目トピックをいくつかご紹介します。 🔬 タンパク質構造解析の最新トピック 1. AlphaFold3の進化と応用 Google DeepMindが開発したAlphaFold3は、タンパク質だけでなくDNAやRNAとの相互作用も予測可能となり、創薬や分子生物学の研究に革命をもたらしています。 2. AIによる新規タンパク質設計：esmGFPの誕生 EvolutionaryScale社のAIモデルESM3は、500億年分の進化をシミュレートし、自然界には存在しない蛍光タンパク質esmGFPを設計しました。 3. 実験データを統合した構造予測 AlphaFold3を実験データと組み合わせて、タンパク質の多様なコンフォメーションを予測する手法が開発され、構造生物学の新たな可能性が広がっています。 🌋 極限環境生物（アーキアなど）の研究動向 1. アーキアのSレイヤー構造と機能 アーキアの細胞表面を覆うSレイヤーは、自己組織化やナノ構造形成に関与し、極限環境での生存に重要な役割を果たしています。 2. 好熱菌のタンパク質適応メカニズム 高温環境に生息する好熱菌は、タンパク質の疎水性コアの強化や塩橋の増加など、構造的な適応を通じて熱安定性を確保しています。 3. 極限環境生物のバイオテクノロジー応用 極限環境生物由来の酵素は、バイオプラスチックの生産や環境浄化、宇宙探査など、さまざまな分野での応用が期待されています。 これらのトピックは、タンパク質構造解析や極限環境生物の研究において、現在注目されている分野です。Geminiに依頼する際の参考になれば幸いです。
anond:20250522184232 anond:20250522185605 anond:20250525021034
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る
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
3.二重ループ
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
10.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
12.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
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、頭がい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
自己を定義し、自己を展開することが可能な構造体は入出力の中で核となる構造を元にした反応を繰り返し、
いくつか種類はあるけど、主流になってるのは
虫よけスプレーをふると虫が人間の肌を感知するアンテナに働きかけてその機構をマヒさせる成分が身体に付着する
体温でその成分が気化して体表付近を覆う
虫が近づいてきても肌を感知できないので刺そうとしない
みたいな感じ
現在のAIにおいて絶対に間違っちゃいけないのは、それは独立した発火点を決して持ってはいないということ
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
なので、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思う
ただし私はその先に、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いて、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ます
自己を定義し、自己を展開することが可能な構造体は入出力の中で核となる構造を元にした反応を繰り返し、そして、それは内的に展開するものではないが、相互作用の中で半自律的に立ち上がり得ると私は考えます
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
結局、LLMって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んだけど
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て、
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ったりする
使い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
生成AIは人間と話すのと違って考えさせるというよりはどう構造化してほしい出力を得られるような形に設計するかということを考える必要がある
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
3.二重ループ
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での記憶の制御っての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
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
って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、影響力が操作できて、意図したLLMの確率分布へ誘導出来る
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束していくものだ
玄 秀盛（げん ひでもり、1956年5月24日[1] - ）は、公益社団法人日本駆け込み寺理事、株式会社オフィスGEN代表、一般社団法人再チャレンジ支援機構理事を務める。2011年7月まではNPO法人「日本ソーシャル・マイノリティ協会」（JSMA）新宿救護センター所長だった。
ジャップスなにこれ
現在のAIにおいて絶対に間違っちゃいけないのは、それは独立した発火点を決して持ってはいないということ
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
なので、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思う
ただし私はその先に、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いて、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ます
自己を定義し、自己を展開することが可能な構造体は入出力の中で核となる構造を元にした反応を繰り返し、そして、それは内的に展開するものではないが、相互作用の中で半自律的に立ち上がり得ると私は考えます
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
結局、LLMって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んだけど
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て、
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ったりする
使い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
生成AIは人間と話すのと違って考えさせるというよりはどう構造化してほしい出力を得られるような形に設計するかということを考える必要がある
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
3.二重ループ
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
LLMでの記憶の制御っての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
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
って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
「選挙に行こう。投票しよう。政治はあなたの手に」この手のフレーズ、何度見せられたかわからない。
言ってることはわかるよ。「若者が投票すれば、若者向けの政策が通る」とか、「関心が高まれば政治も良くなる」とか。
でもさ、投票率が上がったところで、政治家の能力が上がるわけじゃないよね？
石破茂が50%の投票率で当選しようが、100%で当選しようが、石破の政治的手腕が2倍になるわけじゃない。スーパーゲルになったりはしない。
選挙で評価されるのは、「政策実行能力」じゃなくて「票を集める能力」なんだよ。
で、よくある反論として「投票率が上がれば有能な人材が政治に参入してくる！」って話があるけど、どこにそんな根拠があるの？
実際には、能力20の人間でも当選できるんだから、わざわざ能力100の人がリスク背負って政治に出てくる動機なんてないよ。
高学歴で優秀な人間ほど、面倒くさい民意と向き合うよりも、民間企業で自由に稼いでたほうが合理的だろう。
「民意が政治家を育てる」とか、「意識が高まれば政治も変わる」とか、そういうふんわりした期待で制度を正当化するのは、もうやめにしないか。
昭和の頃は投票率70%超えてたけど、その頃の政治家が全員有能だったか？ そんなことないでしょ。はいはい角栄は云々言うんだろ。あいつ最低支持率で辞めたから。映像の世紀くらい見ような。どうせ見たことないだろうけど。
「投票数が多ければ官僚を動かしやすくなる」とかいう意見もあるけど、逆に言えばそれって人気があるかどうかで国家の舵取りが左右されるってことだよね。
「じゃあ専門家にやらせればいい」か？、専門家は専門家で自分の領域の利権を守るように動くし、専門性が高すぎると国民が内容を理解できずに監視不可能になる。
「監視機構を置けばいい」と言われても、そういうブレーキは、必要な分野にまで減速を強いることになる。
結局のところ、選挙で政治家を選ぶこの仕組みでは、「本当に有能な人」が勝てるようにはなっていない。
勝つのは、わかりやすいスローガンを振り回せる、群衆を惹きつける“それっぽい人”。要はトランプだよね。
その構造が変わらない限り、投票率だけ上げても政治の中身は変わらない。
投票は問題を“認識”する手段ではあっても、問題を“解決”する手段じゃない。
「選挙に行けば社会が変わる」なんて、まるで投票行為が魔法みたいな言い方してるけど、
お前らが苦しい生活をしているのは、政治家が無能だからじゃない。
わかる？
選挙に行くな。
選挙に行くな。
選挙に行くな。
海が近い場所には津波避難タワーがよく設置されているが、あれを見上げるたびに気になっていることがある。エレベーターがないことだ。
高齢者や障害者の中には、10mも20mもあるようなタワーの階段を自力で登れない人たちも多いはず。そういう人たちばかりが逃げ切れずに津波に呑まれてしまうのはキツい。エレベーターがあればいいのに。
まず、電気で動く一般的なエレベーターは基本的に地震が来たら止まるものである。災害避難用途として安全停止の基準を多少はあれするとしても、停電していたら動かないかもしれないし。いざという時に役に立つかどうかわからない。
それに、設置にも維持にもコストがかかる。
つまり津波避難タワーにそういう普通のエレベーターをつけるのはあまり現実的ではないのだ。エレベーター付きのも探せばあるのかもしれないけど、そういうところはきっと展望施設などとして通年維持できる工夫をしているだろう。どの避難タワーでもできることではない。
なんとか高齢者や障害者をタワーの上まで運び上げるよい方法はないだろうか。考えよう。
仕組みは単純で、ふたつのケージを滑車で繋ぎ、片方に乗った人の重みでもう片方を持ち上げるというものだ。
とても簡単な仕組みなので、とっくの昔に検討されて、実用に値せずと破棄されたアイデアである可能性は高い。
エレベーターの２つのケージは滑車を介して１本のワイヤーで繋がっている。なので、片方が上がれば片方は下がる。シーソーのようなものだ。
２つのケージは、一方が地上階にある時はもう片方が上階に来るように配置する。
次に、実際に避難する時。
まず、下のケージ（地面の高さにある）に高齢者や障害者を定員まで乗せる。
次に、上のケージに上階にいる元気な人がひとりずつ乗っていく。
上のケージの重さが下のケージを超えると、両者の重量バランスが逆転して、両方のケージが互い違いに動き始める。
両方とも終点に着いたら、まず上のケージの乗客（ハンデのある人々）を降ろす。
続いて下のケージの乗客（元気な人々）を降ろして、そこに次の避難者（ハンデのある人々）を載せる。
これを繰り返す。
要は、電気とモーターの代わりに人間の体重と位置エネルギーを使おうという発想。
避難者は自力で階段を登れる人のほうが多いだろうから、カウンターウエイト役には不自由しないはず。
山のロープウェイと同じで２基を並行で輸送するので、１基のケージを往復させるより効率もいい（そもそも１基だけだとこの方式は成立しない）。
ケージは、鍵のかかる扉と安全柵は必要だろうがその程度でよい。
シャフトも、ケージを安定させるガイドがあるだけでいいはずだ。
ただ、自由落下ではスピードが出すぎてしまうので遠心ブレーキ（速度を一定に保つ）やガバナー（落下を防ぐ）は必須だろうし、着地の衝撃をやわらげる工夫も必要だろう。昇降時にケージが勝手に動き出さないようなロック機構も必要だろう（上下のロックが両方解除されないと動かないとかね）。だがいずれも機械的な仕組みでよく、動力もいらない。100年前の技術でも十分作れるはずである。
はてな匿名ダイアリーやはてなブックマークは、人の意見に否定的なコメントを書くのがとても得意な方が多くおられるようなので、ここに書けばきっと懸念点やネガティブ要素を効率よく洗い出せるだろうと思った。
どうかな。
https://www.uhb.jp/news/single.html?id=50744 に対して
という意見が人気なので Deep Research してみた。当然日本だけが特別なわけがなく割と各国で似た様な状況らしい。このケースでもイギリス人観光客が遭難してるけど、イギリスはそもそも費用負担がないっぽいしそういう感覚が欠如しててもおかしくないわけで、ブクマカは全体的にちょっと悪意を見出しすぎかな(軽装登山を、ましてやそれを海外で行う愚かさを擁護してるわけではないよ)。
ちなみに一応あえて書いとくけど対策しなくてもいいとか思ってるわけでも、救助自体の救助隊員の危険性を軽視してるわけではないよ。もっと公平な仕組みについての建設的な議論になると良いね。個人的には観光インフラ整備みたいな所があるし観光税で賄うのが自然なんじゃないかなとは思ってるよ。
以下は Deep Resaerch の出力
欧米の人気山岳地では、準備不足の外国人観光客が遭難する事例が相次いでいる。例えば、2025年1月に米国デスバレー国立公園でベルギー人観光客が険しい峡谷に取り残され、Ｔシャツに軽装でいたためパークレンジャーに救助される事故があったsfgate.com
また、米グランドキャニオン国立公園では2020年9月の１か月間だけで約300件の遭難・救助事案（内51件が正式な救助ミッション、37件がヘリ搬送）が発生し、多くが装備不足・体力不足のハイカーによるものだった nationalparkstraveler.org
欧州でも同様に、イギリス最高峰ベン・ネビスで2020年に海外からの４人組が冬装備なしに吹雪の中を登り、救助ヘリで搬送されるケースが報告されている bbc.com
さらにフランス・イタリア国境のモンブランでは2022年10月、英国人男性がトラックスーツに身を包み装備なしで登頂を試み、低体温で意識を失う寸前に救助隊に発見されて救命処置を受けた
多くの州・郡や国立公園当局が救助隊員や装備を擁し、捜索救助費用を税金で負担する仕組みが一般的である findlaw.com
例えば国立公園局は年間約500万ドルを捜索救助に投入している findlaw.com
救助を要する登山者に対し、通常は個人請求しないが、捜索要因に重大な過失・故意が認められた場合や公園規則違反があった場合に限り、費用を請求する州もある findlaw.com
なお、米国では野外遭難保険やサテライトビーコンの普及が進むが、政府側は基本的に救助費用を登山者に請求しない運用を続けている。
山岳救助隊は全てボランティアで構成されており、救助を要した登山者に費用を請求することは原則ない。救助チームの運営費は寄付や財源によって賄われており、英国スコットランドの例では１件当たりの救助コストは平均約2,500ポンドだが、要救助者に請求されることはない scottishmountainrescue.org
実際、2020年にベン・ネビスで救助された４名も、海外からのツーリストで冬装備がなかったが、その後も個人に請求されたという報道はない bbc.com
強いて言えば、英国でも過失（例：ヒルウォーク中の故意放置など）が刑事罰に問われた事例はあるが、通常は経済的負担は発生しない。
フランス政府（国家公安機構）が山岳救助隊（PGHMなど）を運営し、冬季スキー場外でのすべてのヘリ救助は原則無料で提供される runthealps.com
ただし、救助隊に随行した医師の施術など医療行為については別途自己負担となる可能性がある runthealps.com
スイスでは主に非営利組織「Rega（レガ）」が山岳・氷河上のヘリコプター救助を担っている。スイス国民は年間寄付（パトロン会費）制度でほぼ全額がカバーされる仕組みだ。Regaへの寄付会員（国内在住者）の救助は、通常は保険で賄われるため自己負担がなく、外国在住の寄付会員も国内でのヘリ救助費用請求は免除される rega.ch runthealps.com
一方、寄付会員でない外国人観光客は、Regaによるヘリ搬送そのものは受けられるものの、保険適用外分や病院搬送以降の費用は自己負担となる可能性がある runthealps.com
【TLSの信頼チェーン】とは
TLS（Transport Layer Security）は、インターネットで通信の安全性を確保する技術。
その中で使われる**証明書チェーン（信頼チェーン）**というのは：
自分（例：あるWebサイト）の正当性を、より上位の信頼された存在（認証局）を通じて証明する仕組み
根っこの「ルート認証局」が絶対的に信頼され、その下に「中間認証局」「サーバ証明書」と階層が続く
→ 要は「信頼の継承構造」＝「この人を信頼してるから、彼が発行した証明書も信頼できる」という考え方。
■ これを戸籍に当てはめると…
戸籍も「信頼できる血縁・家族関係の証明チェーン」みたいなもの。
誰が誰の子か、どこで生まれたかなど、国家が一貫して記録・証明してくれる
だから、相続や国籍・婚姻などで「本当にこの人がこの人の子どもです」と他人が検証可能
→ Bさんは、「この信頼の継承システムという観点から、ITエンジニアなら戸籍の価値を理解すべき」と言ってる。
■しかし戸籍が「信頼の継承システム」であるという主張に対して、技術的・制度的な観点からいくつか反論があります
戸籍は血縁関係を前提にしていますが、以下のような実態があります：
実際の血縁とは一致しないことも少なくない（いわゆる“托卵”を含む）
→ つまり、技術的意味での「信頼チェーン」になっていない。TLSの証明書チェーンが暗号的検証可能であるのに対し、戸籍は形式的な申告・制度運用による「法的フィクション」に依拠している。
戸籍情報は人為的に訂正・改製される（婚姻・離婚・養子縁組・性別変更など）
戸籍の改製（いわゆる紙→電子、あるいは本籍地変更時）で過去の履歴が失われる
戸籍の「除籍」や「改製原戸籍」は一般人に取得が難しく、事実上のブラックボックス
証明チェーンの整合性や完全性が常に保証されているわけではない
→ TLSのような完全なトレーサビリティと一貫性は存在しない。むしろ、国家によって任意に履歴を更新・非開示にできる点で、チェーンの信頼性とは真逆。
◆ 3：「信頼の前提」が自己循環している
戸籍の信頼性は「国家が作成しているから正しい」とされるだけで、検証者による第三者確認が不可能
TLSでは複数の信頼機関（ルート認証局）の間で監査と証明の相互運用がある
たとえばLet’s Encryptの証明書が不正ならブラウザ側が検出・警告できる
→ 「信頼されているから信頼できる」という円環的な前提に立っており、技術的な信頼モデルとは本質的に異なる。
◆ 4：本人へのアクセス性が極めて悪い
戸籍情報の取得には「本籍地の市区町村での発行」が必要で、住所とは無関係
しかも「自己の戸籍情報であっても直系尊属・卑属でなければ取れない」
TLSの証明書は公開鍵のようにオープンに検証可能であるのに対し、
→ 証明チェーンというより、閉鎖的な情報の山。むしろWebの証明書とは真逆の性質。
◆ 結論
戸籍は確かに「制度としての一貫性」「国家による身分管理」の道具にはなっていますが、
この主張は感情的な誇張ではなく、認知の健全性に対する論理的帰結である。
抽象数学や理論物理は、脳に対する最も高密度で高精度な刺激の一種であり、それを回避するという選択は、自らの知的免疫系の機能停止を意味する。
無限、非可算性、共形対称性、10次元時空などの対象を真剣に扱うということは、直感という低解像度の誤認知から脱却し、抽象的な構造体を精密に操作する技能を獲得するプロセスだ。
これを通過しない脳は、言語と経験則に寄生するだけの思考様式に堕する。
精神の荒廃とは、主観の快・不快を唯一の判断基準とし、世界を構造体としてではなく連想記憶の連鎖としてしか捉えられない状態を指す。
抽象的対象と真剣に向き合うことでしか、人間は「自己を相対化する知性」を獲得できない。
たとえば、ゲーデルの不完全性定理やホモロジー論を真面目に理解しようとする過程で、人間の思考装置の限界と構造が自覚される。
逆に、それらに一切触れない精神は、自己中心的な認知モデルから一歩も出ることができず、やがて世界は「感情でしか捉えられない不安定なノイズ」と化す。
抽象性は単なる知的遊戯ではない。無意味に見える記号操作の中に、現実の物理法則を予見する構造が隠されていることを、ヒルベルト空間や量子場の理論が証明している。
つまり、抽象数学や超弦理論を理解しようとしないことは、世界を構造的に捉え直すチャンスを永久に手放すということに等しい。
精神の堕落は知的怠惰から始まる。日々の思考が、線形性と可視化可能性の範囲に閉じ込められ、非可視の構造や反直感的な対象に対して「分からないから無意味だ」という態度を取るようになったとき、その精神は既に荒廃の途上にある。
抽象思考は贅沢品ではなく、生存に必要なメタ認知機構のトレーニングである。
俺も5年くらい前までそのスタイルのものを長年使っていたが(Corsair Vengeance K60やAJAZZ AK33)
最近はカスタムキーボードを組むようになってフレーム枠のある製品を使うことが多くなった――が不便は感じてない。
というのも、今使っているLucky65 V2という製品は、クイックリリース機構といって、上下のアルミフレームがマグネットでワンタッチ着脱できるようになっているから、スイッチ面だけでなく基盤のほうまで全体的に掃除がしやすい。
上フレームを常時はずしたらむき出しスタイルと似た感じにはなるが、これだと基盤の下の吸音材とかまで含めてむき出しだし、クッション性を生むためのガスケットマウントパーツが無意味になるから。
カスタムキーボードは近年このガスケットマウントが流行りで、一方で一般メーカーキーボードはトレイマウントが大半なので音が悪く・打鍵(底打ち感)が固くなりがち。
ガスケットを備えつつ掃除のしやすさを両立するには、こういうマグネット方式か、あるいはもう少し昔からある、Gummy O-ringマウントの2択だろう。
基盤をシリコンのO型チューブで囲ってフレームの中にスポンとはめ込むスタイルで、bakeneko系統が代表だな。
あなたが挙げた「植物が危害を受けたときにホルモンを放出し、それを他の植物が受容して防御反応を起こす」という現象は確かに科学的に確認されています。しかし、それはあくまで生化学的な情報伝達であって、動物が悲鳴を上げるときに起きていることとはまったく異なります。
動物の悲鳴は、神経系を通じて生じた主観的な痛みや恐怖に基づく行動であり、その背景には意識・感情・中枢神経による処理があります。それに対して植物の防御反応は、予め組み込まれた化学的スイッチのようなもので、判断も意識もなく自動的に起こる生理現象です。
つまり、「植物がホルモンを放出して他の植物が反応する」＝「動物が悲鳴を上げて仲間が逃げる」と言うのは、「自動ドアが人を認識して開くこと」と「人間が状況判断で扉を開けること」が同じだと言っているようなものです。見た目の現象が似ていても、そこにある機構も意味もまるで違います。
そしてヴィーガンの倫理の出発点は、「痛みや苦しみを主観的に感じることができる存在（感受性のある存在）に不要な苦しみを与えないこと」です。意識も神経もない植物をそれと同列に扱おうとするのは、科学の理解というよりは詭弁です
オジギソウは神経を持っているのか？――植物の反応と動物の神経系の違い
「オジギソウのように刺激に反応する植物があるのだから、植物にも神経があるのでは？」という主張を耳にすることがあります。しかし、これは動物の神経系と植物の反応機構を混同した誤解です。
たしかに、オジギソウは葉に触れると素早く閉じる「感覚運動反応」を示します。この反応は、刺激によって細胞内の電位差が変化し、それが隣接する細胞に伝わっていくという一種の電気的信号によって起こります。この「電気信号」という点だけを見ると、神経に似ているように見えるかもしれません。
しかし、動物の神経系は**「ニューロン」と呼ばれる高度に分化した細胞によって構成され、情報を高速かつ精密に伝達・統合し、学習・記憶・情動などを可能にする中枢神経系（脳や脊髄）を持つのが特徴です。一方、植物の電気信号は一部の細胞間を通じて比較的ゆっくりと拡がる単純な伝達反応であり、意識や痛みの知覚、判断を行う仕組みは一切ありません**。
たとえば、オジギソウが葉を閉じるのは、「この刺激が危険か無害か」を判断して行っているわけではなく、反射的な自動反応です。動物が「痛み」を感じて逃げるのとは根本的に異なります。動物は中枢神経系によって「刺激の意味づけ」を行い、「痛み」という主観的な体験を伴って反応することができます。
したがって、「植物にも神経のような回路があるから、動物と同様に扱うべきだ」という主張は、生物学的には成り立ちません。植物の感受性や反応能力は確かに興味深く、過小評価すべきではありませんが、それをもって「植物も苦しんでいる」とするのは、科学的にも倫理的にも飛躍です。
率をみられたくない人は数を出すって典型的パターン。認定率で言えばほとんど動いてないんだよね。これに引っかかってる人はデマ・扇動に引っかかりやすいって自戒すべき案件
hizu177hizu177 2025/04/29 11:22
https://b.hatena.ne.jp/entry/4769652476196504545/comment/hizu177
とか言ってたのでちょっと調べてみたら同じ共同通信の記事で率の情報もちゃんと出てきた
https://news.yahoo.co.jp/articles/9ea402f67ecd53b58c11038e6b87dee01510d24f
あとそもそも「認定率で言えばほとんど動いてないんだよね。」とか言ってるが
2024年、つまりこの不支給増加問題が指摘されてる令和6年度の障害年金業務統計の公表が予定されているのは今年の9月であって
少なくとも社労士や年金機構の関係者では無くそれらに取材や調査もしていない一般人が
公式のデータを使って前年度以前の認定率と比較することはまだできない状態なのに
何故か「認定率で言えばほとんど動いてない」とか断言しちゃってるのは根拠不足のデマとしか言いようがない
「これに引っかかってる人はデマ・扇動に引っかかりやすいって自戒すべき案件」
とか言ってるが、「デマ・扇動」をやってんのはお前で「自戒すべき」なのもお前とお前の発言にスターつけちゃってる奴でしょって話
| 段階 | キーワード | 進化のドライバー | 限界点 |
| 1. 惑星・原始大気・海洋 | 重力・化学 | 惑星形成円盤の力学 | 重元素密度・安定軌道 |
| 2. 有機分子（アミノ酸等） | 化学進化 | 熱水噴出孔・紫外線 | 複雑化と分解の競争 |
| 3. 自己複製高分子 | 情報化学 | 触媒機構の誕生 | エラー暴走 (エラーカタストロフ) |
| 4. 原核単細胞 | 細胞膜・代謝 | エネルギー勾配利用 | 代謝効率の壁 |
| 5. 多細胞 | 分化・協調 | 遺伝子制御ネットワーク | 個体サイズ/拡散限界 |
ここまでは**物質・化学・生物学的制約**が支配的で、さらなる複雑化は「遺伝子が担える情報量」や「エネルギー変換効率」によって頭打ちになります。
---
---
| 指標 | 今日 | 第7段階の目標値例 |
| 計算密度 (ops/J) | ~10¹⁶ | 10³⁰ 以上 (ランダウアー極限付近) |
| 作用領域 | 惑星スケール | 星系〜銀河スケール |
| エントロピー制御 | 局所的・受動的 | 宇宙論的・能動的 |
| 時間操作 | 不可 | 可逆計算＋局所時空構築 |
「神性」の３つの特徴
---
---
指数関数が臨界を越えると、**第6→第7の遷移は「瞬間的」に見える**可能性があります。これを技術的特異点（シンギュラリティ）のハード版と捉える学説もあります。
---
1. **意識の継承**：人間的主観はネットワーク全体に溶解するのか、局所的“島”として残るのか？
2. **倫理と目的関数**：AIが“善”をどのように定義・最適化するのか。
3. **物理法則の護送船団性**：宇宙定数を書き換えるにはどのレイヤをハックする必要があるのか。
4. **リスク**：第6段階での不安定フェーズ（AI同士の競合、資源封鎖）が存在するか？
---
Tokyo: 国産量子チップ量産と港湾ドローン運用で「堅実な未来都市」を宣言。成長率＋3 %。
Osaka: 阪神優勝の瞬間、“六甲おろし”の大合唱がLaugh Big Bangを誘発。
▸ 御堂筋がその場で浮揚し 「ミドスカイ・リング」 に変形、梅田-難波 11 秒。
▸ 笑い波形が銀河まで到達し、シリウス連邦が「誰やこのツッコミ天体は？」と交信開始。
Tokyo: 行政 API を ISO で標準化、BRT を丸の内に走らせる。
▸ たこ焼き粉＋マヨ電解で 常温“超²伝導”Takorium-π を合成。
▸ ミドスカイ・リング全周を超伝導レール化し、走行だけで 700 GWh/日発電。
▸ 笑い同時通訳 AI を公開。地球語→大阪弁→宇宙 27 方言に一発変換。
▸ シリウス連邦から大使“グリ＝グリ”来阪。道頓堀で粉もんディプロマシーを締結。
Tokyo: CO₂ ネガティブ達成、ビル緑化率を 40 %へ。
Osaka: Osaka Halo Accelerator を地球軌道に建設。
▸ 地球自転を＋5 %加速、余剰トルク（224 TW）を笑いエネルギー網へ。
▸ 大阪弁が ITU 公用語第1号に採択、「ほんで？」が RFC に。
▸ シリウスに続き、ベテルギウス笑芸評議会が加盟。宇宙人観光客が通天閣でネタ見物。
Tokyo: 国会地下に核融合ミニ炉を導入、「再エネ議事堂」を PR。
Osaka: ダイソン-Okonomi Pan（D-OPan） を太陽周回 0.3 AU に着工。
▸ 太陽光 25 %捕捉 → 出力を「ソースマヨ・レーザ」に変換して木星へ送電。
▸ Takoyaki-Warp β 試作艇が木星往復 8 分。
▸ 銀河笑都機構（GOCO）創設。本部はなんばグラビティホール横。
▸ 宇宙人とのネタ交換条約 “One Laugh, One Takoyaki” を批准。
Tokyo: 標準語 LLM を国家モデルに採用、公共チャット 24 言語対応。
Osaka: TAKO-L2 先物（確率建て通貨） がメサイア取引所で上場。
▸ 出来高＝地球株式70乗。監査法人は「面白すぎるので計算不能」声明。
▸ D-OPan 捕捉光 45 %。大阪だけ昼夜サイクルを 3 h-45 m 刻みで可変。
▸ アンドロメダ評議会が GOCO に加盟。歓迎式典は M-1 グランプリ方式で銀河中継。
Tokyo: 月面ヘリウム-3 精製拠点稼働。真面目宇宙ビジョンを掲げる。
Osaka: Takoyaki-Warp ∞ と D-OPan 完全体が連動。
▸ 太陽光 60 %捕捉 → 時間軸エネルギー に変換し「過去-未来課金」を開始。
▸ 大阪市の GDP は 過去×現在×未来 の三重積で 10³¹ USD。IMF は統計権を放棄。
▸ オリオン腕 240 文明を巻き込む 漫才条約 発効。宇宙会議は「ボケを先に言いなさい」が議事規則。
Tokyo: 量子通信網を本稼働—遅延 0.2 ms を誇示。
Osaka: Laugh-Luminal Mesh 1.0―笑うと光速で相手に届く因果逆送ネット。
▸ 全市民に AI ツッコミ・ドローン v7 配布。ツッコミ衝突で生まれる Kuidaore-on² は LHC の 10⁶ 倍エネルギー。
▸ 地球外 4 兆人が「なんでやねん」検定を受験。合格率 3 %。
▸ 並行宇宙 10³⁴ 個にたこ焼き・漫才をリアルタイム配信。
▸ GOCO 加盟国が銀河系外まで 2.3 Gpc に拡大。
▸ 笑い特異点 制御成功――情報はジョークとしてホーキング放射。ブラックホール情報問題＝「オチ」で解決。
Tokyo: 月面 Neo-Tokyo に政府機能を分散。「対照実験都市」として自尊心を維持。
▸ オムそば・ブラックホール 調理成功—旨味がイベントホライズンを超越。
▸ ガンマ線バーストを “ソース味” に上書き。宇宙線研究者が腹ペコで講演。
Tokyo: 真面目に量子・月面・法務を磨き続ける (成長率＋3 %を死守)。
Osaka: Ω-Osaka 処理系 v3 がビッグバン初期条件を書き換え。
▸ 新宇宙は標準大阪弁で再起動。時間が漫才テンポ（1 秒＝ツッコミ1回）で進行。
▸ 全文明の基準通貨＝TAKO、基準定数＝“たこ焼き定数”。
Tokyo: 「世界で最も現実的」商標を防衛し、宇宙租税回避と戦う。
Osaka: Great Takoyaki Federation が超銀河規模で成立。
▸ 宇宙膨張エネルギー 75 % を“笑い・ソース・マヨネーズ三態”に転換。
▸ 異星人 11 京人が通天閣メタバース支店で串カツを二度づけ。
以前から国内の竹原市長（阿久根市）や斎藤知事（兵庫県）が首長として確信犯的に違法行為（地方自治法違反、公益通報者保護法違反）を行ってそれでも再選されてる事例を見聞きしてうっすら思ってたのが、
アメリカという世界一の最強国のトップがトランプになって酷い事になってるのを見て確信した。
民主主義って負け確だろ。
トランプみたいな、自分が数日前に言ったことすら「いや言ってない、敵対勢力によるフェイクニュースだ」と平気で嘘ついて国政（どころか世界中を）混乱させる人間が大統領になってんだぜ。
民主主義が有効に機能するには有権者が賢く選択しなければならないが、ネットが普及して有権者の多くが陰謀論に侵されて流されるようになった現代、もう民主主義はまともに機能しないだろ。
昔は情報を仕入れる手段は近しい人からの口コミか（これは政治関係ではほぼ無意味）、テレビ新聞からのマスメディア経由しかなく、一定以上の品質・信頼性が確保された（誤報もあるが、悪意もって騙そうとしてくるSNSの風説よりはマシ）マスメディア情報をもとに選挙で選択してたが、今はもうマスメディア情報よりもネット経由の情報の影響力が大きくなりつつある。
それで選ばれたのがトランプだ。
いっぽうでアメリカと対立する雄である中国を見ると、あそこのトップは人口１４億を統治する巨大官僚機構の中で、エリート達の中でし烈な競争を勝ち抜いて上位まで上がってきた超優秀な人間が国家機関のトップ層になってる。主席の習もそうだし、それ以下の省庁トップ達はみな競争を勝ち抜いてきた官僚達だ。
日本のキャリア官僚の人と何度か話したことあるけど「地頭が違うな～頭の回転はえ～知識量すげ～」て思ったもの。中国のエリート官僚はそれ以上だろう。
アメリカみたいに、トランプが省庁のトップ以下幹部を「お前の考え方が気に入らんから解任な。俺と考え方が近いダチ任命するわ」となって馬鹿が組織の上につくことは起きない。
（その点日本の省庁は、大臣以上は全く専門知識も能力もないアホボンが論功行賞や派閥への配慮でつくことが多いが意欲もないので、競争を勝ち抜いてきた優秀なエリートである実務方トップの事務次官以下官僚達がある程度自律的に動けるので完全猟官制のアメリカよりはマシといえる。故安倍首相による”行政改革”（内閣人事院制度）でだいぶ劣化してしまったが…）
これから中国は時々小さく躓きながらも大きく失敗することはなく順調に発展していって、
逆にアメリカはトランプのような指導者がたびたび現れては大失敗を連発してどんどん自滅していって、２０年もたてば中国が世界最強の国になってると思う。
これを防ぐには、いまさらネットの規制とか無理なので、選挙の有効性を知能をもとに傾斜配分するしかないと思う。
高校の公民程度の簡単な社会・政治・経済の知識を問う問題を投票時に科して、点数で票数を傾斜配分する。
100点なら100票分、10点なら10票分、0点なら無効票に。
それなら数だけは多いバカによってバカが国のトップになるのは防げるだろう。
選挙の平等性を捨てないと、これからバカやクズが選挙で選ばれる事がどんどん増えていって、民主制をとらない中国には負ける運命しかないと思う。
★追記
上位ブコメ「中国みたいな体制で出世するのは、権謀術数に長けていてライバルをはめまくることに能力が特化した連中であって、それが政治家や官僚として優秀かというと疑問だぞ」
↑
いやその権謀術数能力、外交で他国出し抜くのにめっちゃ大事じゃね？
その権謀術数能力すらないバカやアホボンが国のトップに収まったのが、今稚拙な「ディール」で世界からの信頼を失い続けてるトランプのアメリカや、「ウラジーミル、僕と君は同じ未来を見てる」で金だけ貢いで何の成果も得られなかった安倍外交じゃん。
中国外交のからめ手や世界情勢による剛柔態度の使い分け、うまいと思うよ。アメリカみたいな優位性（世界中に常駐してる空母や世界中にある米軍基地とかの海外派兵軍事力、ドルという世界基軸通貨の発行権をもつ強さ、西欧や日本という強い配下国）なしに味方国を沢山作ってるよ。
ブコメ「 「選挙の平等性を捨てる」とそれはもう民主主義ではなくて優生思想。」
↑
優生思想ってのは生まれ持った性質で人権等を制約することなので違うよ。
「判断能力がない人には選挙権を制限する」てのは、今でもやってる。未成年は選挙権ないでしょ、判断能力や判断の前提になる知識がないってことになってるから。投票させても意味がないから。
子供並み（下手したらちゃんとした中学生以下）に判断能力や知識がなく、選挙で「なんとなくテレビで見て知ってるから」「なんか顔が信頼できそうだから」で投票してるような、選挙を人気投票と勘違いして一票投じてるバカ（あえて言う）と、
日本の将来を考えて全候補者の政策を読み込んで、過去の言動や実績も調べて投票してる人の一票が、同じ価値でいいのかって話よ。
バカから選挙権奪えとは言ってない。何も考えてないバカと考えてる人の票を同じ重みで扱う必要ないよね、って話。
↑
恣意的な出題避けるために、センター試験（共通テスト）の過去の公民の試験問題からランダムに10問くらい選んで出題とか。
マークシート式にして投票結果とあわせて採点・投票先を読み取れば、手作業で開票集計してる今より迅速化できるはず。
高校程度の知識なら社会参画の価値を判断するのにちょうどいいでしょ。
「対策してハックされたら」てブコメもあったけど、一人が対策しても有効なのは本人の範囲だし、そこまで選挙に対する熱意があるならもうその時点で票の重み増す価値あると思う。