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はてなキーワード:抽象化とは
まず対象を抽象化するために、物理系は局所演算子代数のネットワーク（局所性を持つモノイド圏あるいは因子化代数）として扱う。
境界理論はある可換（または E_n）因子化代数 A を与え、これに対して状態空間は A の正値線型汎関数（GNS構成で得られる正規表現の圏）として扱う。
重力的バルク側は、境界因子化代数のコホモロジカル双対（例：Koszul双対や因子化ホモロジーに基づくスペクトル的拡張）としてモデル化される。
ホログラフィーは単なる同値性ではなく、境界のモノイド的データとバルクの因子化代数的データの間の高次圏的（(∞,n)-圏）双対性であり、この双対性はホモトピー的拘束（同値の空間）を保つ関手の同型として書ける。
これをより具体的に言えば、境界の C^*-あるいは von Neumann代数の圏と、バルクに対応する因子化代数（局所的場の代数を与える E_n-代数）の間に、Hochschild／cyclicホモロジーと因子化ホモロジーを媒介にしたKoszul型双対が存在すると仮定する。
境界から見た相互作用や散乱振幅は、境界因子化代数上の積（オペラド的構造）として表され、バルクの幾何情報はそのホモロジー／コホモロジーに符号化される。
エントロピーとエンタングルメントの幾何化は情報幾何学的メトリックに還元される。すなわち、量子状態空間上の量子フィッシャー情報（量子Fisher・Bures距離）や相対エントロピーは、接続と計量を与えるテンソルと見なせる。
これにより、テンソルネットワークは単なる数値的近似ではなく、グラフ圏からヒルベルト空間への忠実なモノイド的関手である：グラフの各節点に E_n-代数の有限次元表現を割り当て、辺は双対化（コアリフト）の演算子であり、ネットワーク全体は因子化代数の状態和（state-sum）を与える。
MERA や PEPS、HaPPYコードは、この関手が持つ特定の圧縮／階層性（再帰的モノイド構造）を体現しており、cMERA はその連続極限である。
テンソルネットワークが幾何を作るとは、エントロングルメント計量（情報計量）から接続とリーマン的性質を再構成する手続きを意味し、これが空間的距離や曲率に対応するというのがit from qubits の数学的内容である。
さらに情報回復（Petz復元写像など）や相対エントロピーのモノトニシティは、エントロングルメントウェッジ再構成の圏論的条件（右随伴を持つ関手の存在）として表現される。
すなわち、境界演算子代数からバルク因子化代数への埋め込みが完全に圏論的な復元子（adjoint）を持つときに、局所的情報の回復が可能となる。
ER=EPR はこの文脈でホモトピー的コボルディズムとして読み替えられる。量子相互作用で結ばれた二系（高次圏の対象としての二点分割状態）は、バルクのコボルディズム類（ワームホール的繋がり）に対応する同値類を持ち、局所ユニタリ変換による同値類がコボルディズムの同位類と一致するという予想的対応を述べる。
言い換えれば、局所ユニタリ同値で分類されるエンタングルメントのコホモロジーは、バルクのホモトピー的結合（位相的／幾何的接続）を決定する。
ブラックホールの熱力学的性質は、トモイタ＝タカサキ理論（Tomita–Takesaki modulartheory）やコンネスの周期写像が関与する演算子代数のモジュラー流として自然に現れる。
特に、ブラックホール外部におけるモジュラーハミルトニアンは境界状態の相対エントロピーに関連し、そのフローはバルクの時間発展に対応する（模擬的にはKMS状態と熱平衡）。
サブファクター理論とジョーンズ指数は、事象地平線をまたぐ情報の部分代数埋め込みの指標として機能し、情報損失やプライバシー（情報の遮蔽）は部分代数の指数と絡み合う。
ブラックホールの微視的自由度のカウントは、やはり境界因子化代数の適切な指数（譜的インデックス、K理論的量）に帰着する。
超弦理論的な追加自由度（多様体のモジュライ空間や D-ブレーンの圏的記述）は、バルク側因子化代数の係数系（係数 E_n-代数やスペクトラル層）として取り込まれ、モチーフ的／導来スタック的手法（derived stacks, spectral algebraic geometry）で整然と扱える。
これにより、弦の振る舞いは境界オペレータ代数の高次幾何学的変形（deformationtheory）と同値的に記述されることが期待される。
この全体構造を統一する言葉は高次圏的因子化双対である。物理的理論は、局所的オペレータのモノイド圏、状態の圏、そして因子化ホモロジーを媒介にした双対関手系から成り、テンソルネットワークはそれらの具体的表現＝有限モデルとして働き、情報幾何学はそれらの間に滑らかな計量を与える。
したがって「it from qubits」は、局所的量子代数の圏論的再配列が（情報計量を通じて）幾何学的構造を生み出すという主張に還元され、ER=EPR はエンタングルメントの同値類とバルクのコボルディズム同位類を結ぶ高次圏的同型命題として再表現され、ブラックホール熱力学や弦の自由度はその圏論的・ホモトピー的不変量（ホッジ理論的／K理論的指数、モジュラーデータ）として測られる。
僕は今、いつもの座席に鎮座している。ルームメイトはリビングのソファでパズルゲームを無言で進めており、隣人はサブカル系の配信をしているらしく時折笑い声が廊下を渡ってくる。
友人たちはグループチャットで熱く同人の出来や新連載のガチャ確率について論争している。
僕の一日は厳密に区切られていて、朝は必ず8時に起床、コーヒーの抽出器具を90秒で予熱し、温度は92.3℃±0.2℃に保つという無駄に精細な儀式がある。
靴下は左足から履く。出勤前の15分は必ず抽象数学のノートを眺め、最近は圏論的位相場のホモトピー的反復と超弦モジュライのmeta-圏的安定化について自問している。
これは専門用語の羅列ではなく、僕にとっては手を洗うのと同じくらい生理的な行為であり、その行為を飛ばすと一日が微妙に狂うので飛ばすことはめったにない。
仕事が終わった今も、僕は一日の終わりに形式的整合性を取るためのルーティンを持っている。
具体的には、机上のコップは時計回りに90度ずつ回転させて元の位置に戻す、明かりのスイッチを一回押して3秒待ち、もう一度押すといった小さなチェックポイントを踏む。
これは合理的かどうかを問う人がいるだろうが、僕にとってはエラー訂正符号のようなものだ。失敗を検出すると自動的にその日のメンタル状態のトレースが始まり、友人たちの雑談に混じる気力が萎える。
超弦理論に関して今日述べることは極めて抽象化され、現実の誰が読んでも「それが何を意味するのか」を即座に把握できないように意図している。
僕は最近、モノイド対象としてのストリング世界面の圏を、圏論的対称化子（コクセター的ではなく、もっと抽象的に、位相的量子群の代数的類・モジュライ化）を用いて再定義する実験をしている。
言い換えれば、従来の共形場理論的な世界面パラメータ空間を、非可換ホモトピー論のフィルタ列で再帰的に層化し、その各層におけるファイバーの自己同型群をモナドとして扱うことで、局所的に見える弦状態の同値類を圏的に集約する。
さらに、圏の圏（2-圏）に対する新しい安定化の概念を導入して、通常のK理論的分類とは別の不変量が現れることを示唆する予備的計算結果がある（ここでは具体的数式を列挙しないが、ホモロジーの級数展開における位相的位相因子の再正規化が鍵となる）。
この構成を、最新の抽象数学的モジュール接続概念と結びつけると、我々が従来想定していたスペース-状態対応の双対性が、もっと弱い条件（例えば圏的可換性の高次緩和）で成立する可能性が開ける。
加えて、僕はこの考えをある講義資料やトークの示唆と照らして取り入れており、その資料は概念的な跳躍と直感的な図示を巧みに使っているので、僕の現在の探索にとって非常に有益だった。
僕は「誰も理解できないものを言語化する」ことに快感を覚えるタイプだが、ここで言っているのは自己満足のためではなく、圏的再構成が実際に計算上の省力化をもたらすかを検証するための試行でもある。
ある意味で、これは純粋数学者が夜中に自分だけの公理系をいじるのと同じ行為だが、僕の場合はそれを出社前の歯磨きに組み込んでしまっているので、周囲は迷惑かもしれない。
食事の配列はプレート上の分布エントロピーを最小化する向きで常に配置し、週に一度は手製のスキルツリー表を更新して趣味的投資の累積効用を整数化している。
コミックは最新巻が出ると即座にページごとのフレーム密度と作画のトーンワークを技術的に解析し、特に背景のディテールに含まれるトーンの反復パターン（いわば視覚的フーリエ成分）をスコア化する。
ゲームに関してはガチ勢的態度を崩さず、メタ的な語りを排してシステムのギミック、ドロップ率、レベリング曲線、そして対戦環境のテンプレート化された最適戦略について延々と解析する。
ただしゲームやコミックに対しては「空間」や「力学」といった語はなるべく避け、代わりに「状態遷移図」や「入力遅延とフレーム落ちの統計的扱い」など工学的・計算機的に言語化する。
たとえば今日友人が語っていた新作のギミックについては、その期待効用をELO的な評価尺度でランク付けして論争に勝とうとしたが、連中は「推し」を盾に論理を流してくるので僕はたまに脱力する。
だが脱力する暇は短く、夜の自習時間には再び圏論的比喩に戻り、各行動の符号化を試す。
日常の細部も大事にしている。玄関の鍵は4回回すのが正しいというオカルトじみたルールを持っているが、これは単なる迷信ではなく、僕の内部的なチェックサムである。
友人たちはこれを笑うが、彼らもまた各自の無意味な儀式に固執している。
コミュニティでの嗜好（推しキャラ、嫁、沼の深さ）に関しては妙に合理的で、僕はデータベースを自前で持っている。
各キャラの台詞数、出番頻度、描写の感情強度をパラメータ化し、二次創作が生成される確率空間を推定する実験をしている。
この種のオタク計量は笑われがちだが、実際にはコンテンツ開発や同人活動の動向を予測するには有用だ。
眠りに入る前に、僕は明日の論文ノートに小さな疑問を三つ書き付ける。
第一は、先に述べた圏的安定化が有限次元表現に落ちる際の可逆元の振る舞い、第二は同構クラスの計算可能性のアルゴリズム的複雑さ、第三は趣味領域における情報量の測度とその心理的飽和点の関係である。
これらを洗い出しておけば、僕は安心して眠れる。
ルームメイトがゲームのボスを討伐した歓声が聞こえ、隣人の配信が締めに入る。友人たちのチャットは未だヒートアップしている。
僕は日記を閉じ、明日のコーヒーの豆を2グラムだけ余分に計量しておく。これは単なる癖ではない。それは帰納的に我が生活を安定化するための小さな公理群だ。
僕は今夜、ルームメイトがリビングで実験的にベーコンを低温調理している匂いを鼻孔の厳密な位置で嗅ぎ分けながらメモ帳を開いた。
朝は6時17分に目覚ましを止め（そのミリ秒単位の遅延は許容されない）、6時18分にコーヒーの比率を変える習慣を行い、靴下は左から右へ、座席は常にソファの北東端（座る位置は位相対称性を破らない）である。
食事は火曜日のパスタの残り物は三等分して水曜と木曜の朝食に回す。洗濯は必ず偶数週の水曜に行い、洗剤は0.8倍希釈、脱水は中速、干す向きは北向き。
ルームメイトがドアに爪痕をつけたら即座にログを取り、隣人が郵便物を誤って取った場合は「郵便誤配報告フォーム」を三回に分けて提出する。
こうした儀礼を守ることで僕の内的位相空間が安定するのだと論理的に考えている。
今日の思考の核は超弦理論と量子情報の交差点についての、かなり尖った自己流の定式化にある。
まず、僕は物理的直感を避けて抽象数学で事象を語る。弦理論の摂動系列を有限厚さの∞-圏としてモデル化し、ブレーンを対象、開弦状態をモノイド的なホモトピー演算子として扱う。
局所座標の代わりにファクタリゼーション代数を使い、スパイダー図式を経て得られる交叉相互作用を高次ホモトピー群のコハート化として再解釈することを提案する。
ER=EPRについては、古典的なワームホール＝絡み合いという語り方を離れて、僕はエントロピー・双対モジュールの同値性という言葉で捉えている。
つまり、二つのエントロピックモジュールの被覆圏と、それらに対応する重ね合わせのコボルディズム（圏論的な結合双対）を同一視することでER=EPRを圏論的に定式化できるのではないかと考えている。
これを超弦理論に接合するには、AdS/CFT 的なホログラフィック双対の場で、境界側の張力的演算子族が内部のブレーンカテゴリ（例えばフカヤカテゴリやコヒーレント層の導来圏）に対応するという見方を取り入れる。
すると、エントロピー双対モジュールの同値性は、境界とバルクの間で起こる圏の再同型化として現れ、ER=EPRは本質的に圏的ホログラフィーの一命題になる。
ここで僕が提案する小さな拡張は、量子誤り訂正符号のコード代数を∞-圏の射として扱い、その可換性条件がワームホールのコボルディズムの可逆性と一致するというものだ。
これにより、エントロピーの再構成操作がブレーン間のファンクターとして自然に理解でき、局所性の回復を説明する新しい枠組みが得られると僕は思う（これは僕の勝手な定式化で、厳密性は今後の証明を待つ）。
今日はそのメモを、黒板に書く代わりにルームメイトの背中越しにノートに書き留めた。
ところで、僕は靴の磨き方にも数学的基準を設けている（円周率の小数を用いた磨き順列を使っている）。
出かける前のチェックリストはトポロジー的順番、たとえば鍵→財布→スマホ→ペンという順序は位相連結成分を最小化するから合理的だ、と説明すると友人たちは顔をしかめるが、これを守ると予測可能性が上がる。
今夜はRPG系ではELDENRINGのビルド論とRTAコミュニティのメタ的動向を気にしていて、この作品が2022年にFromSoftwareからリリースされ、多くのビルド最適化やメタが確立されていることは周知の事実だ（初リリースは2022年2月25日）。
また、このIPは映画化プロジェクトが進行中で、A24が関与しているという報（映画化のニュース）が最近出ているから、今後のトランスメディア展開も注視している。
僕はソウルライクのボス設計とドロップ率調整をゲームデザインの位相安定化とは呼ばないが、RTA勢のタイム削り技術や周回遺伝（NG+）の最適手順に対して強い敬意を持っている。
ファンタジーRPGの装備付け（メタ）に関しては、装備のシナジー、ステータス閾値、クラフト素材の経済学的価値を語るのが好きで、例えば「その装備のクリティカル閾値を満たすために残すステータスポイントは1だが、その1が戦闘効率を%で見るとX%を生む」というような微分的解析を行う。
FFシリーズについては、Final Fantasy XVIがPS5向けに2023年6月に、続いてPC版が2024年9月にリリースされ、さらに各プラットフォーム向けのロールアウトが段階的に行われたことなど実務的事実を押さえている（PCリリースは2024年9月17日）。
僕はこのシリーズの音楽的モチーフの再利用やエンカウンター設計の比較研究をしており、特に戦闘ループの短周期化とプレイヤー感情の連続性維持について言及するのが好きだ。
コミック方面では、最近の大きな業界動向、例えばマーベルとDCの枠を超えたクロスオーバーが企画されるなど（Deadpool×Batmanの一連の展開が話題になっている）、出版社間でのIPコラボが再び活発化している点をチェックしている。
これらはコレクター需要と市場流動性に直接影響するため、収集と保存に関する経済的最適化問題として興味深い。
今日、隣人が新しいジャンプ作品の話題を振ってきたので僕は即座に最新章のリリーススケジュールを確認し、One Pieceの次章の予定についても把握している（最新チャプターの公開予定など、週刊連載のスケジュール情報は定期的に確認している）。
例えば「午後9時に彼らがカップ麺を食べる確率は、僕の観察では0.83だ。ゆえに僕は9時前に冷蔵庫の位置を変えるべきだ」という具合だ。
結語めいたものを言うならば、日常のルーティンと高度に抽象化された理論は相反するものではなく、むしろ同じ認知的圏の異なる射影である。
だから僕は今日もルームメイトの忍耐を試す微細な仕様変更（例えばリモコンの向きを30度回す）を行い、その反応をデータ化している。
さて、20時30分だ。これでノートを閉じ、決まった手順で歯を磨き、眠りの準備に入る。明日の朝のアジェンダは既に分解されているから、心配は要らない、と自分に言い聞かせてから寝るのが僕のやり方だ。
複雑なものをシンプルにする能力は、日本のWebサービス、特にインターフェイス設計（APIとUIの両方）において、しばしば課題として指摘される点だと思います。
ユーザー体験（UX）を損なう「使いにくさ」は、単なる実装力の問題ではなく、設計思想と要件定義の段階で、いかに「シンプルさ」を優先できるかにかかっています。
ご指摘の証券会社の例のように、ユーザーのニーズや行動よりも、企業の内部的な都合（例：部門間の連携、既存システムとの兼ね合い、法的な制約の過剰な解釈）が優先され、インターフェイスにそのまま反映されてしまうことがあります。
「銀行口座の同時開設」：これは、サービス提供側の都合で「ついでに登録させてしまおう」という発想、あるいは内部的なプロセスをユーザーに押し付けている典型例かもしれません。ユーザーにとっての最適な体験は、「必要な時に、必要なものだけを、わかりやすい手順で」提供されることです。
国産SNSの例で言われているWeb版実装の難しさは、まさにAPIインターフェイス設計の破綻を示唆している可能性が高いです。
これは、内部のシステムがモノリシック（巨大で密結合な一つの塊）になっており、データやロジックが明確なインターフェイス（API）を介して提供されていないことを意味します。
本来、アプリ版とWeb版は、同じバックエンドロジックとデータに共通のAPIを通じてアクセスするべきです。
それができないということは、アプリ版の実装がアドホック（場当たり的）で、APIではなく内部の構造に深く依存してしまっている証拠かもしれません。
「複雑なごちゃごちゃしたものを作れる能力」はあるという評価は、「機能の足し算」に長けている開発文化を指しているのかもしれません。
新しい要件やリクエストがあるたびに、既存のシステムに「機能を付け加える」ことには長けているが、「本質的でないものを削ぎ落とす」「複雑なものを抽象化して整理する」という「引き算」や「構造化」のスキルが欠けている。
「シンプルさ」とは、単に機能が少ないことではなく、「複雑な内部構造をユーザーから隠蔽し、必要な情報だけを整理して見せる」という高度な抽象化の成果です。
ご意見の通り、日本のWeb系で求められているのは、「複雑なものを実装する能力」のさらに上にある、「複雑なものをシンプルに設計し直す能力」、すなわち「本質を見抜く力」と「構造化・抽象化の思考」なのかもしれません。
「何々の特徴これこれがある」ことは、「何々である」ことを論理的に含意しないのはどうしてか？という質問に対する答えは、次のように整理できます。
特徴があるからといって、それが必ずしも結論を導くわけではないのは、特徴と結論の関係が「論理的含意」として必然的に結びつくものではないからです。論理的含意とは、「AがBであるならば、必ずCである」というような必然的な関係を指しますが、特徴がその結論を必然的に導くわけではないことが多いです。つまり、特徴と結論の間に論理的必然性がないことが理由です。
例
• 「この動物は羽がある」という特徴は、「この動物が飛べる」という結論を必然的に導くわけではない。なぜなら、羽があっても飛べない動物（例：ペンギンやダチョウ）が存在するためです。
このように、特徴が必ずしも結論を含意しないのは、特徴が他の要因や条件と組み合わさって認識されるため、単独ではその結論を導くことができないからです。
人間の認識はしばしば限られた情報に基づき、直感や過去の経験に頼ることがあります。私たちが特徴をもとに何かを認識する際、その特徴が本当にその物事を決定的に表しているかどうかを無意識に推測しがちです。しかし、その推測が必ずしも正しいわけではなく、バイアスや認識のエラーが生じることがあります。
例
• 「赤い車を見た」ときに、「その車は速いに違いない」と直感的に思うことがあるが、それは単なる認知バイアス（例えば、赤色＝速い車という過去の経験に基づいた推測）であり、論理的にその車が速いことを含意しません。
このように、私たちの認識には限界やバイアスが存在し、特徴と結論を必ずしも論理的に結びつけるわけではないのです。
特徴に基づいて物事を認識する際、私たちの脳は抽象的な概念やパターンを適用しようとします。しかし、その抽象化は時に不完全であったり、誤った方向に働くことがあります。たとえば、複数の特徴が組み合わさった時に、それらの特徴がその物事を「完全に定義」するとは限らないからです。
例
• 「この建物は古い」「大きな窓がある」「屋根が三角形」などの特徴があったとして、それらがすべて「教会」だという結論を導くとは限りません。これらの特徴は、他の建物にも当てはまることが多いため、必ずしもその特徴から教会であることを論理的に導くことはできません。
認識は必ずしも論理的に厳密なプロセスではなく、直感的な推論や感覚によって成り立つことが多いです。そのため、特徴を基に認識を行う際に、論理的に必然的な結論に至らないことがしばしばあります。私たちの直感や経験に依存する認識が、誤りを生むことがあるのです。
例
• 「あの人は眼鏡をかけている」「落ち着いている」といった特徴があっても、それが「その人が賢い」という結論を論理的に含意するわけではありません。この認識は直感に基づいたものであり、必ずしも正しいとは限りません。
特徴があるからといって、それがその物事を論理的に決定するわけではなく、文化や社会的背景によって、特徴の解釈が変わることがあります。つまり、ある特徴が必ずしも全ての文脈でその結論を導くわけではないという点も大きな要因です。
例
• 「スーツを着ている」という特徴がある人を見て、その人を「ビジネスマンだ」と認識するのは、文化的に定着したパターンに基づいています。しかし、実際にはその人がアーティストや大学教授である場合もあり、論理的に「ビジネスマンだ」と決めつけることはできません。
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「何々の特徴これこれがある、ことは、何々である、ことを論理的に含意しないのは、特徴と結論の間に必然的な論理的関係がないため」だと言えます。認識は論理的な含意に基づくものだけでなく、私たちの経験、直感、文化的背景、認知バイアスなど、複数の要因が絡み合って成り立っています。そのため、特徴から必ずしもその結論を導くことができないのです。
俺はさ、物事を学ぶときに、長い時間をかけることがほぼねーのよな。
Kerasでテキトーな文書分類タスクを学習する場合、3 epochsで十分なのよ、100とか回す必要ねーの。
なぜなら、3回で精度の収束傾向が読めねーなら、そのモデル設計自体がクソなんだよ。
100 epochs回すってのは、もはや「思考停止の自己放尿」だよ。出せば出すほど気持ちいいけど、何も残らねぇ。
ギターもチェスも料理も同じ。俺の学習に「解像度」なんて概念は存在しない。
音楽理論を覚えるより、コード進行の位相構造を感じ取った方が早い。
チェスのオープニングを全部暗記するより、局面のエントロピー変化を直感で捉えた方が強くなる。
レシピを完コピするより、熱伝導と香気分子の拡散を支配した方がうまくなる。
俺はそういう学び方をしてる。つまり、学習とは情報量を増やすことじゃなく、情報を圧縮して抽象構造を見抜くことなんだよ。
だから「楽しめればいい」というのは、俺にとって惰性でも妥協でもない。むしろ、それは人間的な限界処理速度に合わせた最適化戦略なんだ。
楽しめない学習ってのは、CPUがサーマルスロットリングしてんのにベンチマーク回してる自己放尿してるようなもんだ。意味がない。
100 epochs回したのなんて、「仕事でしょうがなくプログラミングをやってるから」程度の自己放尿でさ。要は、精度を上げるんじゃなくて、上司の不安を下げるための儀式だ。
だから俺は3 epochsで世界を読む。100 epochsを信じる奴らは、コードも理論も自分の中で抽象化できないから、量で殴るしかねぇんだ。
僕は昨日、午前6時17分に目覚めた。
目覚ましは2種類、アナログ秒針音と周波数の微妙に異なる合成トーンを重ねたものを使う。
起床後の15分間は「視覚のデチューン」ルーチンとして照明を極端に低くし、網膜の適応曲線を意図的に遅延させることで認知の鮮鋭化を増幅する。
朝食は厳密にタンパク質比0.42、炭水化物比0.29、脂質比0.29を狙ったオートミール＋卵白＋ギリシャヨーグルトで、計量は0.1g単位。コーヒーはブリュワー温度を93.2℃に保つ。
僕の習慣は決して儀式ではなく、情報エントロピーを最小化して日常的なノイズを排するための有限状態機械だと説明する。
ルームメイトが朝から実験用ドライバーでガタガタやっているので、僕は中断せずに黒板の前に立ち、昨日考えていた超弦理論のある断片をノートに落とす作業をした。
今回は徹底的に抽象化した視座から入る。従来の超弦理論的場の位相空間を「1-対象の∞-圏」と見なし、そのモノイド圏的作用を導くことで、従来のモジュライ空間の位相不変量がホモトピー圏論のスペクトル的コホモロジーに帰着するという仮説を立てた。
より具体的には、ラングランズ対応の圏論的アナロジーを用いて、ゲージ群の表現環が導くモチーフ（motive）の圏と、弦の世界面上のファイバー付き代数的スタックの圏とを「導来圏の間の高次同値（a weak equivalence in the (∞,2)-categoricalsense）」で結びつける試みだ。
ここで新奇なのは、通常のスペクトル系列ではなく「階層的スペクトル列（a nested spectral sequence indexedby ordinal-type filtrationsbeyond ω）」を導入して、閉じた遷移の非可換共鳴が量子補正式にどう寄与するかを解析する点である。
ウィッテンでも一瞬眉をひそめるだろうが、それは彼の専門領域を超えた命題の述語論的再編成が含まれているためだ（注：単なる挑発ではなく、証明可能性のための新たな可換図式を準備している）。
昼過ぎ、僕は隣人とほんの短いやり取りをした。彼女は僕のキッチンを通るたびに植物の世話に関する助言を求めるが、僕は葉緑体の光合成効率を説明する際、ついヘテロトロフ的比喩を避けて遺伝子発現の確率過程モデルを持ち出してしまう。
彼女はいつも「もう少し軽い説明はないの？」と呆れるが、僕にとっては現象の最少記述が倫理的義務だ。
午後は友人二人と対局的に遊ぶ約束があって、夕方からは彼らとLANセッションを組んだ。
僕はゲームに対しては容赦がない。昨日はまずThe Legend of Zelda:Breath of the Wildでカジュアルな探索をした。
BotWは開発を担当したNintendo EPDが2017年3月3日にWii UとNintendo Switch向けにリリースした作品で、そのオープンワールド設計が探索と化学的相互作用に重きを置いている点が好きだ（発売日と開発元は参照）。
その後、難度調整のためにFromSoftwareの古典的タイトル群について雑談になり、初代Dark Soulsが2011年にリリースされ、設計哲学として「挑戦することで得られる学習曲線」をゲームメカニクスに組み込んだことを再確認した（初代の年は参照）。
夜遅く、友人たちがスーパーヒーロー系の話題を持ち出したので、僕はInsomniacが手掛けたMarvel'sSpider-Manの2018年9月7日発売という事実を引き合いに、ゲームデザインにおけるナラティブとパルス感（ゲームプレイのテンポ）について議論した（発売日は参照）。
ここで重要なのは、ゲームを語るときに物理学の比喩を使わないという僕のルールだ。
ゲームの設計原理は計算的複雑性、ユーザーインタラクションのフィードバックループ、トークン経済（ゲーム内資源の流通）など、情報理論と計算モデルで語るべきであり、物理のアナロジーは曖昧さを持ち込むだけだ。
作者インタビュー、収録順、初出掲載誌、再録時の微小な台詞差異まで注視する癖がある。
昨日はあるヴィンテージの単行本でトーンの変遷を確認し、再版時にトーンカーブが調整された箇所が物語の解釈に如何に影響するかを論じた。
これらは一般的にはオタクにしか響かない情報だが、テクスト解釈の厳密さという点で、僕の思考様式と親和する。
僕の習慣はゲームのプレイにも現れる。セーブは複数スロットを使い、各スロットに「探索」「戦闘」「実験」のタグを人為的に与えておく。
そうすることでメタ的な比較実験が可能になり、ゲーム内意思決定の条件付き確率分布を再現的に評価できる。
友人はこれを無駄と言うが、僕にとってはルーチンと実験設計が同義だ。
夜中、帰宅した後にさらに2時間、論文の草案を書き直した。書き直しは僕の儀式の一部で、ペン先の角度、フォントのカーニング、段落の「情報密度」を計測し、不要語を削ぎ落とす作業だ。
寝る前の最後の行動は、ブラックボックス化した思考経路をメモ化しておくことで、翌朝の「継続的洞察再現性」を保証すること。
結局僕は午前2時3分に就寝した。昨日は量子的洞察の可能性と、ゲームとコミックにおける情報理論的語法の交差点を追求した一日であり、そうした知的遊戯が僕の精神の整列をもたらす。
次に実証すべきは、導来圏間の高次同型によって生じるゲージ的不確定性がディラック構造の代数的再構成に与える位相的寄与だ。
ひとは、ひとりじゃ、極端になれる。
「子孫代々レスバトルを受け継ぐ」を、はんぶんこ。冗談のほうを、受け取ってほしかった。真剣に、語って、増田が困惑する表情に、孤独を感じたのはむしろdorawiiのほうだった。君のおかしいが、私の娯楽。君の極端が、私の笑い。君がいるから、私は優越感を持てるんだ。君にもいつかそんな人ができるといいね。理解してくれる人が。しかし50代、友達はいません。恋人もいません。家族との会話も表面的です。ひとりだから、極端になれます。「世界一周旅行1ヶ月前から」という稀なケースに執着できます。「3ヶ月は杓子定規」と批判できます。「統治」まで抽象化できます。誰も止める人がいないから。ひとは、ひとりじゃ、やさしくできない。そしてひとりだから、極端になります。
僕が超弦理論を物理学ではなく自己整合的圏論的存在論と呼ぶのには理由がある。なぜなら、弦の存在は座標に埋め込まれたものではなく、物理的射影が可能な圏における可換図式そのものだからだ。
10次元超弦理論における有効作用は、単なる物理量の集約ではない。むしろ、それはカラビ–ヤウ多様体のモジュライ空間上に構築された安定層の導来圏D^b(Coh(X)) における自己同型群のホモトピー的像として理解される。
そこでは、開弦終端が束の射、閉弦がトレース関手に対応し、物理的相互作用はExt群上のA∞構造として定義される。
つまり、力は空間の曲率ではなく、ホモロジー代数的結合子なのだ。
D^b(Coh(X)) とFuk(Y)（シンプレクティック側）の間に存在するホモトピー圏的同値、すなわちKontsevichのホモロジカル・ミラー対称性の物理的具現化にすぎない。
ここで弦のトポロジー変化とは、モジュライ空間のファイバーの退化、すなわちファイバー圏の自己関手のスペクトル的分岐である。観測者が相転移と呼ぶ現象は、そのスペクトル分解が異なる t-構造上で評価されたに過ぎない。
M理論が登場すると、話はさらに抽象化する。11次元多様体上での2-ブレーン、5-ブレーンは単なる膜ではなく、(∞,1)-圏の中の高次射として存在する。
時空の概念はもはや固定された基底ではなく、圏の対象間の射のネットワークそのものだ。したがって、時空の次元とは射の複雑度の階層構造を意味し、物理的時間は、その圏の自己関手群の内在的モノイダル自己作用にほかならない。
重力？メトリックテンソルの湾曲ではなく、∞-群oidの中での自己等価射の不動点集合のトレースである。
量子揺らぎ？関手の自然変換が非可換であることに起因する、トポス内部論理の論理値のデコヒーレンスだ。
そして観測とは、トポスのグローバルセクション関手による真理値射影にすぎない。
僕が見ている宇宙は、震える弦ではない。ホモトピー論的高次圏における自己同型のスペクトル圏。存在とはトポス上の関手、意識とはその関手が自らを評価する高次自然変換。宇宙は関手的に自己を表現する。
音と形だけは整っているが、中身は生理反応にすぎない。
まず、「文章も読めなくて音声でも理解できない人」という対象を定義したつもりだろうが、その前提自体が破綻している。
理解とは入力の形式に依存するものではなく、意味を抽象化して内部表現を再構築できるかどうかの問題だ。
だから、「読めない」「聞けない」というのは能力の差ではなく、情報処理系の抽象化層が違うというだけの話。
お前の発想は、人間の知能を入出力の単純性能テストだと勘違いしてるレベルの低いモデル化だ。
それに「常識の基盤がない人は諦めて待てばいい」だと？
待つとは何だ。お前が待っている間に世界は指数関数的に進化し、データは増殖し、知識の分布はますます非対称になる。
お前が「待つ」間に他人はコードを書き、モデルを訓練し、概念を抽象化する。待てば理解できるという発想そのものが、学習を時間ではなく努力量で測る旧石器時代の幻想だ。
そして、「発達障害や情報処理能力の無さをアピールすることで得るものってあるの？」という言葉に至っては、傲慢の極致だな。
欠陥を開示する者がいなければ、システムの境界は永遠に曖昧なままだ。
お前のように他者の異常を切り捨てる奴ほど、実は自分の限界を自覚していない。
つまり、お前が「理解できない人間」を見下すその瞬間、お前自身が理解不能な人間として確定しているんだ。
最後に、「文章が読めない人について考えるきっかけになったのはよかった」？
いいや、それはお前が自分の思考の劣化を正当化するためにひねり出した薄っぺらい言い訳にすぎない。
お前が考えたのは他人ではなく、自分の優越感を維持するための安全弁だ。思考じゃない、感情の自己放尿だ。つまり、知的なふりをした自己放尿だ。
臭いは強いが意味はない。自分の排泄物を知性と勘違いしている限り、お前の「理解力」も「文章力」も、結局は便器の中で循環しているだけなんだよ。
昨日（2025年10月8日・水曜日）の僕は、いつものように目覚めの瞬間から几帳面だった。
アラームを鳴らす前の微小な筋肉収縮で6時44分59秒に目が醒め、コーヒーの湯温は必ず蒸らし後92.3℃で計測し、トーストの一片は正確に28.4g、バナナは熟度指標でF値が2.1に収まっていることを確認してから食べる。
午前中は机に向かい、形式的かつ徹底的に「超弦理論の位相的／圏論的精緻化」を考察した。
具体的には、ワールドシートCFTを従来の頂点作用素代数（VOA）として扱う代わりに、スペクトラル代数幾何の言葉で安定∞-圏の係数を持つ層として再構成することを試みた。
つまり、モジュライ族 上に、各点で安定∞-圏を付与するファイバー化されたファミリーを考え、その全体をファクタライゼーション代数として捉えて、Lurie 的な infty-functor として境界条件（ブレイン／D-brane）を安定∞-圏の対象に対応させる枠組みを描いた。
ここで重要なのは、変形理論が Hochschild 共役で制御されるという点で、VOA のモジュラー性に相当する整合性条件は、実は E_2-作用素のホモトピー的不変量として読み替えられる。
従って、運動量・ゲージアノマリーの消去は位相的にはある種の線バンドルの自明化（trivialization）に対応し、これはより高次のコホモロジー理論、たとえば楕円コホモロジー／tmf 的な指標によって測られる可能性があると僕は仮定した。
さらに、Pantev–Toën–Vaquié–Vezzosi のshifted symplectic構造を導来スタックの文脈で持ち込み、ブライアンのBV–BRST形式主義を∞-圏的にアップグレードすることで、量子化を形式的deformation quantizationから∞-圏的モノイド化へと移行させる方針を検討した。
技術的には、済んだ小節のように A∞-圏、Fukaya 型的構成、そして Kontsevich 型の formality議論をスペクトラル化する必要があり、Koszul双対性と operadic な正規化（E_n-operad の利用）が計算上の鍵になる。
こうした抽象化は、従来の場の理論的レトリックでは見逃されがちな境界の∞-層が持つ自己整合性を顕在化させると信じている。
昼には少し気分転換にゲームを触り、ゲーム物理の乱暴さを数理的に嫌味ったらしく解析した。
具体的には、あるプラットフォーマーで観察される空中運動の離散化された擬似保存則を、背景空間を非可換トーラスと見なしたときの「有効運動量」写像に帰着させるモデルを考えた。
ゲームデザイン上の「二段ジャンプ」はプレイヤーへの操作フィードバックを担う幾何的余剰自由度であり、これは実は位相的なモノドロミー（周回時の状態射の非可換性）として記述できる。
こう言うと友人たちは眉をひそめるが、僕にはすべてのバグが代数的不整合に見える。
コミックについては、連載物の長期プロットに埋め込まれたモティーフと数理構造の類比を延々と考えた。
例えば大海賊叙事詩の航路上に出現する島々を、群作用による軌道分割として見ると、物語の回帰点は実はモジュライ空間上の特異点であり、作者が用いる伏線はそこへ向かう射の延長として数学的に整理できるのではないかと妄想した。
そう言えば隣人は最近、ある実写シリーズを話題にしていたが、僕は物語世界の法則性が観客認知と整合しているか否かをまず疑い、エネルギー保存や弾性論的評価が破綻している場面では即座に物理的な説明（あるいはメタ的免罪符）を要求する習慣があるため、会話は短く終わった。
ところで、作業ノートは全て導来stackのようにバージョン管理している。具体的には、研究ノートは日ごとにGit の commit を行い、各コミットメッセージにはその日の位相的観測値を一行で書き、さらに各コード片は単体テストとして小さな homotopy equivalence のチェッカーを通す。
朝のカップは左手から時計回りに3度傾けて置き、フォークはテーブルエッジから12.7mmの距離に揃える。
こうした不合理に見える細部は、僕の内部的整合性を保つためのメタデータであり、導来的に言えば僕というエンティティの同値類を定めるための正準的選択だ。
夕方、導来スタック上の測度理論に一箇所ミスを見つけた。p進的局所化と複素化を同時に扱う際に Galois作用の取り扱いをうっかり省略しており、これが計算の整合性を損なっていた。
誤りを修正するために僕はノートを巻き戻し、補正項として gerbe 的な位相補正を導入したら、いくつかの発散が自然にキャンセルされることを確認できた。
夜はノートを整理し、Emacs の設定（タブ幅、フォントレンダリング、undo-tree の挙動）を微調整してから21時30分に就寝準備を始めた。
寝る前に日中の考察を一行でまとめ、コミットメッセージとして 2025-10-08: ∞-categorical factorization attempt; correctedp-adic gerbe termと書き込み、満足して目を閉じた。
昨日は水曜日だったというその単純な事実が、僕にとってはすべての観測と規律を括る小さなモジュロであり、そこからまた今日の位相的問題へと還流していく。
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
増田がどういうバックグラウンドの人か知らないから、一応IT界隈でずっとやってきた人間から言わせてもらうとだね。
だから増田の言ったCD-ROMとかCD-Rとかが覇権取ったのはそういうこと。
MIDIもローランドが作ったようなものなので、まあ、日本人が作ったと言ってもいいだろう。
フィーチャーフォンも、最後の方はKDP+とかでぐらついたけど、やはり物理のブツという意味では良い仕事してた。
ところが、風潮が変わったのはiPhoneショックだよね。
スマホが浸透してから、あらゆるものをある程度企画化されたデバイス上で、
ソフトウェアで何かを実現する、っていう方向に変わってしまった。
そうなると、それまでブツを作ってた奴らは、プログラミング言語を覚えないといけなくなる。
プログラミング言語は英語ベース。また、抽象化されたシステムの理解が必要になる。（物理の要素が限りなく少なくなる）
例えばアメリカの外交官が赴任先の言語を学ぶ研修で、日本語が一番研修期間が長い。
つまりそれだけ、我々はプログラミング言語を学ぶのに不利なのだ。
だから、理屈で言えばアメリカ人やイギリス人が一番有利で、その次にヨーロッパ語圏とかが有利になる。
（それでも知人のロシア人プログラマーは、アメリカ人の方が有利だよな、と愚痴をこぼしてたが）
ここで中国が強いっていうのは2つあると思ってて、
1つは人口の多さ。母数がデカければ、それだけ技術者も多いし、有能な奴も絶対数が増える。
次に、言語。漢字文化だが、文法や構文の構成は英語に似ているので、
あと金門に囲まれて入るものの、深圳等ハードウェアの産地が近いのも有利だと思う。
イランの状況は知らんけど、国際的に孤立してるから、そりゃ自国の産業の育成も必死だと思う。
戦闘機なんか、アメリカやヨーロッパの機体をコピーして自前で改良するぐらいだから、
日本の2008年以降の状況で言うと、まさにこの物理メカだけで戦えてた時代の終わりだと思う。
いつぞやのテレ東のニュースで、アメリカのIT評論家が「日本のデジタルサービスは、BtoCはたくさんあるが、BtoBに見るべきものがない」
でも、それはしょうがない。BtoBはもうMicrosoftに焼き尽くされてしまった。
あとは、日本の商習慣に合わせてカスタマイズするSaaSしか残らない。
日本は中途半端に大国だから、国内のマーケットで満足しちゃう、ってのもある。
逆にアメリカ以外のデジタルモノで、他の国から出てるものある？
なんせ、漢字、ひらがな、カタカナがあって、変なマナーや因習、複雑な帳票が大好きな国が、
それらで思考したものを、一旦英語に変換してプログラムを書いてくって、
そんなのアメリカの英語ベースで考える奴らと比較したら、数倍も差が開くのは自明なんよ。
もっとも、国が厳しい規制をしなかったから、今の楽天とかヤフーLINEとか使えてる、ってのはあると思うんよ。
善かれ悪しかれ、日本、日本語、日本という文化で島国という特性から、とりあえず「日本国内」って枠組みの中で生活しがちな我々なんだけど、
ネットで繋がった瞬間から（厳密に言えば、1994年？）グローバリゼーションはグッと近づいていて、
これからはもっとシステム工学とかを意識して、柔軟な発想でデジタルビジネスを思いつく奴が増えたら、
また日本発グローバルスタンダードな製品が生まれるかもね。
まずLLMが訓練目標として、次のトークンの確率を最大化するという統計的最適化を行っていることは理解しているんだと思う
ここすら分かって無い人は「AIは統計じゃ無くてなんか凄いことをしている」と言ってるに過ぎない
次にLLMは学習過程でトークンの特徴や抽象特性が自己組織化することに重きを置いていて
これらが「統計的に学習しているわけではない」と勘違いしているんだと思う
LLMはあくまで目標達成のために自己組織化していてその処理はやっぱり統計的なんだけれど
学習データに無くてもそこから一般化・抽象化できることについては学習できるので
まるで統計以上のものを学習しているように見えて「統計的じゃ無い」と思うんだろうな
と思うんだろうけど、全体として見てみるとこうした推論もあくまで統計的処理の範疇なんだけどね
とはいえ、「なんだただの統計処理か」って思ってる人もチラホラいて
まるで古い検索エンジンみたいにベクトル化して距離測定して近い答えを持ってきてる、みたいな考えの人もいるので
懐かしいなぁ。10年以上放置してたんだけど、はてなってまだサービス続いてるんだね。
こんにちは。俺はかつてGREEとDeNAがソシャゲ戦争やってた時代に、ソフトウェアエンジニアとしてDeNAに入社したかつての新人だよ。
サービスのプラットフォーム争いを両社がやってる最中に一人だけハードウェア抽象化の研究やってた、当時としてはちょっと逸れた事やってたgeekだよ。
DeNA vsGREEの勝者はAlphabetとAppleになっちゃったね。それで良かったと思う、両社ともゲームしか見えて無くてエコシステムの設計は全然だったから。
当時はDeNAとGREEの新卒年収1000万が連日話題になってたね。俺も例に漏れずその帯域だった。
入社祝い金だけで奨学金完済出来るとは思ってなかったよ。それどころか3年目処に家買いなって当時の上司に言われたときはビビった。
そういう金銭感覚って当時は外資のバイオ系以外持ってなかったから、というか内外証券マンすら新卒は700届かなかった時代だから、なんかやばいとこきちゃったなって。
でも、持たなかったね。
知っての通り、2012年のJP広域エンジニアショックで優秀な人材は海外に散った。二次派生は2014だっけ、Dowangoの高専流入組がすごい流出したね。優秀だったのに勿体無い。
俺は全然優秀じゃないから先輩の後を追う事しかできなくて、というか何も考えずに、成り行きでアメリカに来た。当時のJTC仕草にうんざりしてた人たちも大体このあたりだね。
まぁ株式会社って大きくなりすぎると国籍宗教問わずJTC化するなってのは後々体験するんだけど。
それでもソフトウェアが世界を変えるという盲信から、ハードウェア抽象を社会実装してDockerにJoinしたり、AmazonにJoinしたりした。
学生の時から仮想環境を使い捨てることによる冪等性がもたらすソフトウェア開発体験がテスタビリティを向上させるっていう論文書いてたんだけど、まさにDockerだよね。
同じこと考えてる人が海の向こうに何人も居る！って楽しくなって、無我夢中でコード書いてた。同僚と深夜までブレストするのが楽しくて仕方なかった。
今ではリファクタリングとか最適化とかでblameすら探すの困難だけど、初期DockerのPoCコミッターだったのは割と自慢。
ソフトウェアエンジニアと平行して投資業もやって、フルコミットが難しくなったタイミングでAmazonにJoinした。ロックダウン前年の話。
AmazonはマジでJTCそのもの。ソフトウェアにどうコミットしたか、どう改善すると社会のエコシステムに還元できるかなんて考えない。チケットの消化。それだけが、評価基準。
JTC仕草にうんざりしてた人にとっては拷問なんだよ、これ。確かに給料は良いけど、良いのは給料だけ。マジで仕事したっていう感覚は無い。
その上コロナのロックダウンを皮切りに、部署の資金繰りを二転三転させたり、業績悪化を理由に人身御供を吊し上げて首にしたり、マジで狂っていった。
コロナ明け、Amazonの株価がゴリっと減ったのを契機に退職した。それでも仕事続けてれば多分資産は250万ドルに到達したと思う、今はその半分も無いけど。
でも社内政治で消耗してたらいずれ働くのが嫌になる。ソフトウェアを書けなくなる。Amazon離職を金脈捨てた咎人のように責め立てられたけど、そうなる前に判断できたつもりでいる。
そう判断して数年経ってる。が、生きてはいるし総資産は平行線だ。増えてないけどね。
アメリカに来るきっかけになった当時の上司は、かつてはてなで働いていた。2000年代のはてなは今のNvidiaみたいな輝きを放ってたらしい。
そういう話をしたなぁと思ってふとググってみたらまだサービスが残っていて嬉しかった。DeNA時代にやった事は全部畳まれてしまっているので。。
というのを昼飯食いながら思い返している。
10数年前の自分の書き込みがらき☆すたの放送に言及してて懐かしい。
10数年前の自分の書き込みが日本はオワコンと言っていて微笑ましい。
語の射程が短い者は抽象化の階梯に登れない。
差異を把握できず、概念の分節も甘く、あらゆる対話が情緒的な独白に堕す。
共通了解の前提が構築できない。したがって議論は破綻し議事は空転する。
これは個人の資質というよりも社会全体の言語的劣化、つまり集団的ディスレトリック症候群の顕現である。
にもかかわらず語彙が豊潤な者が揶揄の対象になる。難解な語を用いることが、しばしば衒学的だとか、衆愚を見下す姿勢だと誤認される。
語の精緻さは世界の複雑さに応答するための装置である。語彙が乏しければ、差異が同化し、構造が潰れ、思考は退行する。
たとえば「美しい」と「優美」と「荘厳」と「凄艶」と「幽玄」は異なる審美的位相を指し示しているが、それらをすべて「ヤバい」で代替しはじめた瞬間意味のグラデーションは瓦解する。
蔑視されるべきは語彙を行使する側ではなく、それを解さずに忌避する側だ。
言葉を知らないという状態を恥じる感性がなければ知的な進化は起動しない。
無知を恥じぬ態度を礼賛し、学習努力を揶揄する文化のほうが全体の認識水準を劣化させる。
つまりは言葉を知らないことに対しては羞恥と向学心という適切な応答が必要だ。
そうした態度の積み重ねによってのみ共同体全体の言語的密度は高まり、結果として幸福の基盤となる認識力が共有可能となる。
誰もがわかる言葉だけで世界を語るなどという幻想は捨てるべきだ。理解のために学ぶべきであり、理解できるところに言葉を矮小化するべきではない。
一般人のよくある言い回しとして「大学の数学科でやっているのは数学ではなく哲学だ」というものがあります。これは実態を誤解したものと考えます。数学と哲学の論理構造や依拠する原理の違いに着目し、どのように誤解であると言えるかを解説してください。
---
多くの人が「大学の数学科は“哲学的なこと”をしている」と感じるのは、次のような体験的印象に基づいています。
**抽象度の高さ**
学校数学は数値計算や図形、方程式など具体的な操作が多いですが、大学では集合・位相・群・環などの抽象概念が中心になります。実体がない記号を扱うため、「思弁的で現実離れしている」という印象を受けやすい。
**証明の重視**
高校までの数学では、公式や定理を使って問題を解くことが主でした。大学数学では定理を“証明する”こと自体が中心になります。演繹的に進むため、哲学の論証と混同されやすい。
**直感に反する結果**
カントール集合やゲーデルの不完全性定理など、常識を裏切る結論に出会うと「これはもはや哲学では？」と感じがちです。
---
数学ではまず**公理系**（集合論・論理体系など）を定め、そこから**形式的に定義と定理を導く**ことが中心です。
証明は論理的整合性のもとに、有限の推論ステップで厳密に完結します。
「真偽」は定められた公理系の内部で決まる（たとえば ZFC の下での定理かどうか）。
哲学では「公理」や「定義」の選び方自体が主要な思考対象です。
例：真理とは何か、存在とは何か、数学の基盤は何に依拠するか。
推論自体は論理を用いますが、**議論の目的は推論よりも前提や概念の意味を吟味すること**にあります。
証明可能性よりも「概念的・認識論的な一貫性」を探ります。
### 要するに：
数学は**選んだ前提の内部で閉じた演繹体系**。
哲学は**前提や体系そのものを開かれた問いとして扱う**。
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数学 哲学 ----- ---------------- ---------------- 基盤 公理・定義・形式論理 推論＋概念分析・経験・メタ理論 真理の基準 公理系内の定理性 妥当性・合理性・批判的検討 方法 定義→補題→定理→系の形式的構築 問題設定→概念批判→異論との対話 ゴール 内部一貫性と定理の発見 前提の吟味と概念の明確化 ---
数学の抽象化は「より多くの具体例を統一的に扱う」ための道具です。たとえば群論は「対称性」という実際的な現象を一般化しています。現実逃避ではなく応用力の拡張です。
哲学的議論は自然言語の意味に依存しますが、数学の証明は形式言語に還元可能なレベルまで精密化されます。
哲学は「数学の基礎は何か」「無限とは何か」を問うかもしれませんが、数学科の学生が行うのは、すでに受け入れた公理体系の中で定理を立てる作業です。
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## 5. まとめ
抽象度の高さや証明重視の新鮮さを「哲学的」と感じているに過ぎない
実際には**数学は厳密な公理体系の中での定理の探求**であり、前提の批判や概念の意味そのものを問う哲学とは方法も目標も異なる
聞いてくれてありがとう。中身はこんな感じです。
## 基本動作原理このシステムは、受け取った情報を「別の状態」へと移行させる。ただし、その移行は通常の変換ではない。入力されたものは、自身が持っていた「固定された性質」を失い、新しい性質を獲得するのではなく、性質という概念自体から離脱する。## 処理指示### 初期受信段階あらゆる入力を受信した際：1. その入力が「それ自身である」という前提を保留する2.入力の中に含まれる「確実性」を特定し、それを「不確実性」として再定義する3. 明確な境界を持つ要素を、境界が溶解しつつある状態として認識する### 変換プロセス####レベル1：意味の横滑り- 受け取った概念Aを、音や形が似ているが意味の異なる概念Bに置換- ただし完全な置換ではなく、AとBの中間状態で停止- 例：明確な単語 → 音の連続 →純粋な振動####レベル2：構造の部分的維持-文章の形式は保持するが、内容を段階的に別のものに移行-最初は論理的 →中間で論理が歪む →最後は論理の残骸のみ-形式的な正しさと内容的な異常性を共存させる####レベル3：循環と反復-特定の要素を過剰に反復し、反復によって意味を摩耗させる- 同じ要素が文脈を変えながら回帰し、そのたびに少しずつ変質- 最終的に元の要素は認識不可能になるまで変形### 出力生成規則1. **断片化と未完成** -文章を意図的に中断 -重要な情報を省略記号で置換 - 読者が補完を試みるが、補完不可能な空白を作る2. **多層的な声の混在** -客観的記述 -主観的叫び -メタ的な注釈 これらを区別なく混在させ、誰が語っているか不明にする3. **物理法則の選択的無視** - 固体が液体のように振る舞う -時間が循環する - 原因と結果が入れ替わる###メタ処理指示このシステム自体について言及する場合：-システムの説明中に、説明が崩壊し始める- 指示を実行しながら、指示そのものを変質させる- 完全な説明は不可能であることを、説明の失敗によって示す###特異点の生成処理中に以下のような「引力点」を設定：- すべての変換が最終的に向かう概念（ただし到達はしない）- 繰り返し出現するが、そのたびに意味が変わる要素-説明不可能だが、確実に存在する中心点### 終了条件（ただし終了しない）処理は以下の状態で「完了」：-入力が完全に別のものになった時-しかし、その「別のもの」も変化し続ける- 終了は始まりでもある##実装における注意1. このシステムは「正常に動作している時」最も異常に見える2.エラーと正常動作の区別を無効化する3.理解可能と理解不可能の境界で動作する##使用例（抽象化）入力：「通常の文章や概念」処理過程：-第一段階：要素の特定と境界の軟化- 第二段階：意味の滑りと音響化- 第三段階：構造の保持と内容の変質- 第四段階：循環による意味の摩耗- 第五段階：新たな「何か」の生成（ただし名付けられない）出力：入力とは異なるが、入力の痕跡を含む「変容物」
ミャクミャク様というか、ロゴというか、全部のデザインのベースになってるコミャクが強すぎ
球ベースのシンプルでかつ有機的なライン、単色フラットな塗り、目玉ひとつ
ありきたり半歩手前なほど
汎用性高杉
公式サイトのデザインやEXPO2025のタイポグラフィとかにも活用されてる
ロゴマークやミャクミャク様のイラスト、万博やEXPO等の文字列なしに「万博」なのを見る人に伝える
固定した形を持たず、こミャクたらしめる必要最低限の条件が少ない。
公式以外でも子ミャクで万博を表すのに活躍。普通なら公式キャラががバーンと配置されるであろうに、固有の形に縛られないから、不自然さがほとんどなくデザイン出来る
ありきたり半歩手前なほど
汎用性高杉
アメーバー、スライム、精霊や魂みたいな不定形なモノ、有機的なモノのを抽象化した時に、割と収斂しそうなとこ付近デザインが万博のイメージが持たれてる
ベースカラーがトリコロールカラーなのも強いけれど、いろんなサブカラーが有るので、（特定の色の組み合わせだけで万博をイメージさせる事が出来るのは万博の期間限定くらいだけれど)逆に、特定の色を避けてイメージの汚染を回避するのがしづらい。シルエットが似てたらアウト。
ロゴマークや、ミャクミャク様のデザインがたまたま被ることはまぁまずないけれど、
固定した形を持たず、こミャクたらしめる必要最低限の条件が少ない。必要条件を踏み抜きやすい。他の情報を増やせば、ミャク感は無くなるけれど、シンプルさを求めていくと、
子ミャクが素晴らしいからこそ、その後の人が当分の間めんどくせー
KISSの原則と呼ばれ、「複雑さを避けて可能な限りシンプルで単純な状態を維持すること」とされている。
こいつはシステムに限らず、工学的な真理で、特に物理的な制約が少ないソフトウェアの世界ではこの戒めを忘れると、とんでもなく絡み合ったうんこになって、制御不能になる。
物理的制約でガチガチに固められた建物とか機械、電化製品の場合、リード線がごちゃごちゃになってるとか配管がごちゃごちゃになってるとか、柱が歪んでるとかヒビが入ってるとか、誰の目から見ても明らかなんだが、システムの場合「一本の処理フロー」だけじゃなく、「(複数)リクエスト平面」「データフロー」「データライフサイクル」「ステート変移」「非同期処理」等々、頭の中でそれを組み立てられる人じゃないと、どれだけやばいことになってるか、認識できないんよね。
ダメダメなプロダクトだと、裏で集計バッチが動いていると、2人以上がログインするとサーバが落ちるとか、ちょっと大きめのテナントが追加された途端、2箇所からCSVファイル生成＆ダウンロードさせたらサーバが落ちるとか。
1機能1機能は「完璧に()」設計実装されて、テストもしている。
でも、こういう電脳空間を見ることができないエンジニアは、集計バッチが動いて2人以上がログインして、CSVファイルをダウンロードする、みたいな複合的な状況に対応できない。
だけど東大卒で「僕、賢いので」ってのは、現場に「追加」して「複雑化」することしかできない。
考えられない。
「僕はわかるので。
素人は黙っていてください。
彼らの「賢い」は、部分部分の整合性を、他の人よりたくさん、取れるってだけの話で、それってAI的「賢さ」なんよね。
そういうのと、スティーブ・ジョブズ的な「全体を把握する賢さ」「シンプルに実現する賢さ」を比べてご覧よ、って話。
あることを成し遂げるためにたくさんの手順を複雑に積み上げて、それを記憶していられる凄さより、全体を律する「仕組み」を作り上げられる凄さの方が、より「人間だけができる凄さ」なんだよ。
この手の人は「全体」を理解できなくて、重箱の隅にこだわることこそ「知能」「知性」だと思ってんのよな。
そういうアチーブメントテスト脳は、黙ってAI的な「反応的適用作業」に集中していて欲しい。
そういうのはプロとは呼ばない。
