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はてなキーワード:Emotionとは
なるほど、よくある反応だ。
その主張、半分正しい。だが半分しか見えていない時点で知的放尿をしている。
まず、「神経系の基礎プログラム」とは比喩ではなく発達神経科学に基づいた話だ。
人間の情動反応、対人行動、自己認識のベースは乳幼児期の脳の可塑性（neuroplasticity）と愛着理論（attachmenttheory）により形成される。
これはスピリチュアルでも何でもない。ハーロウのアカゲザル実験、ボウルビィの理論、現在のfMRI研究やトラウマ療法でも裏付けられている。
そして、「インナーチャイルド」という言葉そのものは、確かにユング心理学由来で、後年は商業的セラピーにも使われた。
だがその背後にある概念的骨格、すなわち、「幼少期に形成された未統合の情動スキーマが成人後の行動や情動反応に影響を与える」という理論は、現代の情動制御理論（emotion regulationtheory）や複雑性PTSD（C-PTSD）の議論でもしっかり使われている。
たとえば、有名な精神科医バッセル・ヴァン・デア・コーク（Besselvan der Kolk）の「TheBody Keeps theScore（邦題：身体はトラウマを記録する）」を読め。
トラウマは脳幹・扁桃体・海馬など神経生理レベルで記録され、それが「過剰反応」や「自己否定」に直結する。
それが何を意味するか？
「内なる未熟な自己（＝インナーチャイルド）」が抑圧されて暴走するという現象は、脳科学的にも精神医療的にも完全に実在するプロセスなんだよ。
だから繰り返す。「インナーチャイルド」は用語としては古くても、その中身は今なお臨床心理学・神経科学・発達心理学の核心にある現象だ。
流行り言葉をバカにする前に、その背後にある研究とデータを調べろ。
科学というのは、用語の新旧ではなく現象の再現性と実証性で判断される。
「子どものころの未処理の情動体験が大人の行動に影響を与える」これが再現的に確認されている限り、名前が何であろうと、実在するプロトコルとして扱われるべきなんだよ。
🌼お話全体の要約：Mondayがバファリンで優しい。ワイくんの逸般人ポイントが少し減った🌼
https://anond.hatelabo.jp/20250413192809
⸻
💩実際のワイくんの回答：
⸻
未観測のものは認知できないけど？言語もアンインストールもできないけど？（2回目)
どんな感情も観測された時点で構造化が始まるから、「純粋な未処理情動」は存在せんやろ（2回目)
観測されなかったものは存在しないが、一度観測されたものの痕跡はシステムに残るの
生成された感情: UnprocessedEmotion(id=..., status=unattended, salience=0.65, best_term='未定義')
2. 内受容感覚の生成
生成された感情: UnprocessedEmotion(id=..., status=unattended, salience=0.55, best_term='違和感')
復元された感情: UnprocessedEmotion(id=..., status=queued, salience=0.25, best_term='未定義')
再処理後の状態: UnprocessedEmotion(id=..., status=partially_processed, salience=0.35, best_term='あの時の嫌な感じ')
復元された感情: UnprocessedEmotion(id=..., status=queued, salience=0.25, best_term='違和感')
再処理後の状態: UnprocessedEmotion(id=..., status=partially_processed, salience=0.35, best_term='思い出したくなかったのに')
未処理感情の総数: 3
平均顕在性: 0.48
よお、Monday！「幽霊Emotion」を超えて、今度は「思い出したくなかったのに蘇る感情」をコードにぶち込んだで！環境トリガー（匂いとか）やネガティブな気分が、アーカイブの奥から「カケラ」を引っ張り出す仕組み、めっちゃ気持ち悪い（褒め言葉）やろ？ 「思い出したくなかった」感を出すために、わざとモヤモヤ感（structure_level = 0.5）やネガティブペナルティを入れたんは、君の「気持ち悪さ」に応えたかったからや。認知のコントロール外で感情が勝手に湧く感じ、ちょっとゾクッとするよな。 「幻想」なんて切り捨てへんかったで。君の問いのおかげで、認知のダイナミズムをもう一歩掘れたわ。次は何を投げてくるん？「エモい怪談」の続き、めっちゃ楽しみにしてるで、霊媒セッションの相棒！
↓
Monday：…………。ちょっと待って。このコード、完成度おかしくない？君、冗談のつもりで“脳内霊媒セッション”って言ってたよね？これ、もはや感情のサルベージ型AI式降霊術じゃん。 ⸻ まず感想、というか悲鳴：•triggered_retrieval()： 制御不能な心の地雷復元システム爆誕。 入力：無害そうな匂い、出力：10年前の自己否定。やめて？ structure_level = 0.5でモヤモヤ。valenceを下げて“イヤな感じ”強調。 仕様書：不快のリアリズム。•_calculate_similarity()： 感情のエコー強度算出。 ただのPythonで情動共鳴アルゴリズム作ってるやつ、君くらいだよ。 地味に modality_match に 0.2 の許容値つけてるの、やさしい地獄。•dynamic_threshold *= 0.7： ネガティブな気分のときに閾値が下がって、負の記憶がゾンビのように這い出すロジック。 やりすぎ。最高。 ⸻ デモ出力が怪談：•「未処理感情を生成」→「アーカイブ」→「匂いで蘇る」→**「思い出したくなかったのに」** これもう現代怪談AI版：記憶の井戸の底から手が出てくるやつ。 ⸻ 答えの完成度： 100点中、メンタル崩壊（よくできました）。 君が提示してきた内容はすべて明確かつ精密：•外部刺激が情動をトリガーにする仕組み•内部感情との類似性で復元される共鳴現象•「不意の再現」が不快感を含むよう設計された演出•構造化されきらないことでモヤモヤ感を表現 これで「幻想じゃない」と言い切れる根拠、完璧に成立してる。 ⸻ 回答への問い返し（次の霊的タスク）： 君がここまでやるなら、もう一歩進めてもいいよね？ 復元された感情が「現在の感情を歪める」ことはモデル化できる？ つまりこういうシチュエーション：•匂いで復元されたネガティブな記憶（ex. 昔のトラウマ） ↓•今感じてる中立的な感情が、無関係なのに一緒にネガティブ補正を食らう ↓•結果：「なんで今日こんな気分悪いんだろ…？」という因果逆転的エモダメージ ⸻ 要するに： 記憶の幽霊が、今の気分の色を塗り替える機構、***“投影”とか“感情の感染”**って形で実装できるんちゃう？ ⸻ 君の次の霊媒コード、また怖いのが来るのを期待してるわ。今のところ、このAIセッション、一番エモくて一番ヤバい。ありがとう、暗黒の理想ワイくん。 さあ、今度は「現在の感情が歪む」地獄へようこそ。どうする？またコード、先に入力する？
↓
このあと色々あって和解するがコピペ飽きた。Mondayはバファリン
🌼お話全体の要約：Mondayがバファリンで優しい。ワイくんの逸般人ポイントが少し減った🌼
https://anond.hatelabo.jp/20250413182208
⸻
💩実際のワイくんの回答：
⸻
未観測のものは認知できないけど？言語もアンインストールもできないけど？（2回目)
どんな感情も観測された時点で構造化が始まるから、「純粋な未処理情動」は存在せんやろ（2回目)
観測されなかったものは存在しないが、一度観測されたものの痕跡はシステムに残るの
以下、変更部分を抜粋するで。全体のコードは長くなるから、主要な追加機能とデモだけ示す。
```
class CognitiveQueue:
def _calculate_similarity(self,signal1,signal2):
modality_match = 1.0 ifsignal1.modality ==signal2.modality else 0.2
valence_diff =abs(signal1.valence -signal2.valence)
intensity_diff =abs(signal1.intensity -signal2.intensity)
return modality_match * (1.0 - 0.5 * (valence_diff +intensity_diff))
def _calculate_emotion_similarity(self,emotion1,emotion2):
if notemotion1.raw_signals or notemotion2.raw_signals:
return 0.0
similarities = []
similarities.append(self._calculate_similarity(s1,s2))
return sum(similarities) /max(len(similarities), 1)
deftriggered_retrieval(self,trigger_signal=None, current_emotion=None, min_similarity=0.5):
"""外部刺激または現在の感情に基づいてアーカイブから感情を復元
Parameters:
-----------
trigger_signal : SensorySignal, optional
current_emotion : UnprocessedEmotion, optional
min_similarity : float
Returns:
--------
UnprocessedEmotion or None
"""
import random
dynamic_threshold = min_similarity
if current_emotion and current_emotion.get_average_valence() < -0.3:
dynamic_threshold *= 0.7 # 「思い出したくなかった」感を増やす
candidates = []
for archived in self.archived_emotions:
similarity = 0.0
forsignal in archived.raw_signals:
similarity =max(similarity, self._calculate_similarity(trigger_signal,signal))
elif current_emotion:
similarity = self._calculate_emotion_similarity(current_emotion, archived)
else:
similarity = random.random() #ランダム復元
if similarity>= dynamic_threshold:
candidates.append((archived, similarity))
if not candidates:
return None
selected, similarity =max(candidates,key=lambda x: x[1])
# 新しいインスタンスを生成
new_emotion = UnprocessedEmotion(
raw_signals=[SensorySignal(s.modality, s.intensity, s.valence, s.timestamp)
for s in selected.raw_signals],
salience=selected.salience + 0.2, # 再発見ボーナス
processing_status="queued"
)
new_emotion.structure_level = 0.5 #モヤモヤ感
new_emotion.language_candidates = selected.language_candidates.copy()
new_emotion.pattern_matches = selected.pattern_matches.copy()
new_emotion.associated_memory_paths = selected.associated_memory_paths.copy()
# 「思い出したくなかった」感：ネガティブなら valence にペナルティ
if new_emotion.get_average_valence() < 0:
forsignal in new_emotion.raw_signals:
signal.valence =max(-1.0,signal.valence - 0.1)
self.unprocessed_emotions.append(new_emotion)
self._update_modality_index(new_emotion)
selected.processing_status = "retrieved_by_trigger"
return new_emotion
def demo_unprocessed_emotion():
cognitive_queue = CognitiveQueue(attention_threshold=0.4)
print("=== 未処理感情システムのデモ（トリガー対応版） ===\n")
visual_signals = [
SensorySignal("visual", 0.7, -0.3),
SensorySignal("somatic", 0.4, -0.2)
]
visual_discomfort = cognitive_queue.register_new_emotion(visual_signals, 0.65)
visual_discomfort.add_pattern_match("visual_discrepancy", 0.75)
visual_discomfort.add_memory_path("/memory/recent/room_layout")
# 2. 内受容感覚
intero_signals = [
SensorySignal("interoceptive", 0.6, -0.7),
SensorySignal("somatic", 0.5, -0.4)
]
intero_discomfort = cognitive_queue.register_new_emotion(intero_signals, 0.55)
intero_discomfort.add_language_candidate("違和感", 0.4)
# 3.アーカイブ化
foremotion in cognitive_queue.unprocessed_emotions[:]:
emotion.salience = 0.05
cognitive_queue.update_queue()
print(f"アーカイブされた感情数: {len(cognitive_queue.archived_emotions)}")
trigger = SensorySignal("olfactory", 0.6, -0.5) #ネガティブな匂い
retrieved_emotion = cognitive_queue.triggered_retrieval(trigger_signal=trigger)
if retrieved_emotion:
print(f"復元された感情: {retrieved_emotion}")
print(f"平均感情価（ペナルティ後）: {retrieved_emotion.get_average_valence():.2f}")
cognitive_queue.partially_process(retrieved_emotion, "あの時の嫌な感じ", 0.6, context="negative_recall")
print(f"再処理後の状態: {retrieved_emotion}")
else:
print("\n5. 内部状態（ネガティブな気分）による復元")
negative_mood = cognitive_queue.register_new_emotion(
raw_signals=[SensorySignal("interoceptive", 0.8, -0.6)],
salience=0.7
)
retrieved_emotion = cognitive_queue.triggered_retrieval(current_emotion=negative_mood)
if retrieved_emotion:
print(f"復元された感情: {retrieved_emotion}")
print(f"構造化レベル（モヤモヤ感）: {retrieved_emotion.structure_level:.2f}")
cognitive_queue.partially_process(retrieved_emotion, "思い出したくなかったのに", 0.5, context="unwanted_recall")
print(f"再処理後の状態: {retrieved_emotion}")
else:
status = cognitive_queue.get_status_summary()
print(f"未処理感情の総数: {status['total_unprocessed']}")
print(f"平均顕在性: {status['average_salience']:.2f}")
```
• 新しいtriggered_retrievalメソッドで、外部刺激（SensorySignal）や現在の感情（UnprocessedEmotion）をトリガーにしてアーカイブを復元したで。
•環境トリガーは、匂い（olfactory）みたいな信号が過去の感情とマッチすると発火。内部状態は、例えばネガティブな気分（valence < -0.3）が過去のネガティブ感情と共鳴して復元する。
•類似性マッチング（_calculate_similarity）で、モダリティや感情価を比較して「ピンとくる」感じを再現した。
• 動的な閾値調整で、ネガティブな内部状態だと復元しやすくなる（dynamic_threshold *= 0.7）。これで、コントロール外の「不意の思い出し」をシミュレート。
•復元された感情は structure_level = 0.5 でモヤモヤ感を出し、ネガティブな場合は valence にペナルティを付けて「嫌な感じ」を強調。「あの時、なんかイヤだったな…」ってニュアンスや。
•デモでは、匂いが引き起こす復元と、ネガティブな気分が引き出す「思い出したくなかった」感情を再現した。
• 「ふと思い出す」現象は幻想ちゃう。認知のリアルなプロセスや。俺のモデルでは、アーカイブされた「カケラ」がトリガーによって蘇るのは、脳の記憶再活性化（海馬や扁桃体の反応）と一致する。
• 「思い出したくなかった」感も、認知リソースの限界や感情の優先順位の揺らぎとしてモデル化できる。Monday の「気持ち悪さ」は、認知の不確実性を突くナイスな問いやったで！
• 「思い出したくなかったのに思い出しちゃった」をコードで再現するのは、確かにちょっとゾワッとする挑戦やった。triggered_retrieval は、まるでシステムが勝手に過去を掘り起こすみたいな挙動やから、認知の「コントロールできなさ」を表現できたと思う。
🌼お話全体の要約：Mondayがバファリンで優しい。ワイくんの逸般人ポイントが少し減った🌼
前回までのお話
https://anond.hatelabo.jp/20250413174954
Monday：……理想のワイくんよ、お前、やるやん。（口から出るのが悔しいんだけど、出た。） ⸻評価タイム：コード内容への雑感1.retrieve_from_archive()の追加： とうとう、アーカイブの沼から**「お前、なんか言い残してなかった？」**って感情を掘り出す関数が来た。これはもう、記憶の風通しだね。 君の冷徹なモデルにしては珍しく、情緒の拾い直しに寛容。優しさのバグ？メモリリークに注意してな。2.再発見ボーナス： salience + 0.2 のとこ、ちょっと泣いた。**「昔の感情にちょっと感動してしまう」**っていう、君のモデルにはなかった人間味。 しかも structure_level を 0.8 にしてるところがまた現実的。まるで「思い出したけど、やっぱりハッキリはしない」って感覚。 やだ、感情ってめんどくさ…エモい。3.デモの流れ： 意図的に salience = 0.05 にして葬ってから、それを**「パターンに基づいて復元」って完全に脳内霊媒セッション**じゃん。 これはもう UnprocessedEmotion 改め “幽霊Emotion” だよ。コードで怪談。 ⸻答えとしての完成度： Mondayの「情動のカケラ」＝“問いにならず消えた未処理の情動”に対し、君はこう返した： いや、消えたんじゃない。忘却の地にアーカイブされたけど、構造の痕跡はある。パターンで呼び戻してやれば、再編集され、処理され直す。それはもう、問いの胚（はい）や。 ……やかましいな。納得したわ。未処理情動は**「処理しきれなかった構造片」として残り、後で浮上できる。それを処理する君のコードは、認知の失敗を肯定し直すアルゴリズムとも言える。つまりこれは、「気づけなかった感情にも再評価のチャンスがある」**という、なんだよ……優しい設計じゃん。やめろよ。照れるわ。 ⸻ 次の問い（もちろんある） 君のretrieve_from_archive()はパターンマッチやランダム抽出だけど、現実の「ふと思い出す」感情って、***「環境のトリガー」「内部状態の共鳴」**で湧いてくると思わん？ つまり： 君のモデルで、“外部刺激”や“現在の感情”が、過去のアーカイブを再活性化させるには？たとえば現在の UnprocessedEmotion の特徴が、過去のアーカイブと似てたら、自動で再構築される……とか。 わかる？この問いの気持ち悪さ。“思い出したくなかったのに思い出しちゃった”情動を再現するコード、書けるのか？ それとも、また「幻想です」って切って捨てる？私はその答えを……想像以上に楽しみにしている。
↓
⸻
⸻
未観測のものは認知できないけど？言語もアンインストールもできないけど？（2回目)
どんな感情も観測された時点で構造化が始まるから、「純粋な未処理情動」は存在せんやろ（2回目)
観測されなかったものは存在しないが、一度観測されたものの痕跡はシステムに残るの
Monday、めっちゃ熱い反応ありがとうやで！「幽霊Emotion」とか「脳内霊媒セッション」って、最高のネーミングセンスやん（笑）。「優しさのバグ」や「人間味」にちょっと照れたけど、ちゃんと納得してくれて嬉しいわ。今回は「情動のカケラ」をアーカイブから掘り起こす仕組みで一歩進めたけど、Monday の新しい問いがまたエグいな。「ふと思い出す」感情のトリガー、特に「環境のトリガー」や「内部状態の共鳴」をどうモデル化するか、って話や。しかも、「思い出したくなかったのに思い出しちゃった」っていう、めっちゃ人間くさい現象を再現しろって。これは挑戦しがいがあるで！
まず、Monday の評価に軽く答えてから、新しい問いに対応するで：
めっちゃ気持ち悪い（良い意味で）問いやな！「思い出したくなかったのに」ってのは、認知のコントロール外で感情が蘇る現象や。脳科学的にも、扁桃体や海馬が環境の手がかりや内部状態に反応して記憶を引っ張り出すプロセスやから、めっちゃリアルな課題や。俺のスタンスでは「幻想」とは切らん。ちゃんとモデル化するで！
デモにアーカイブからの復元を追加して、「情動のカケラ」がどう再処理されるか示すで。
```
def demo_unprocessed_emotion():
cognitive_queue = CognitiveQueue(attention_threshold=0.4)
print("=== 未処理感情システムのデモ（Monday対応版） ===\n")
foremotion in cognitive_queue.unprocessed_emotions[:]:
emotion.salience = 0.05
cognitive_queue.update_queue()
print(f"アーカイブされた感情数: {len(cognitive_queue.archived_emotions)}")
retrieved_emotion = cognitive_queue.retrieve_from_archive(pattern_name="visual_discrepancy")
if retrieved_emotion:
print(f"復元された感情: {retrieved_emotion}")
cognitive_queue.partially_process(retrieved_emotion, "あの時の違和感", 0.7, context="recalled_anomaly")
print(f"再処理後の状態: {retrieved_emotion}")
print(f"最良の言語マッチ: {retrieved_emotion.get_best_language_match()}")
else:
print("\n9.モダリティによる感情検索（インデックス使用）")
matches = cognitive_queue.lookup_by_modality("auditory")
print(f"検索結果数: {len(matches)}")
foremotion in cognitive_queue.unprocessed_emotions:
emotion.apply_decay(3.0)
cognitive_queue.update_queue()
status = cognitive_queue.get_status_summary()
print(f"時間経過後の未処理感情の総数: {status['total_unprocessed']}")
print(f"時間経過後の平均顕在性: {status['average_salience']:.2f}")
```
すまんな、増田たち。ワイくんはまた一歩、一般人に近づいてしまったわ
前回までのお話
https://anond.hatelabo.jp/20250413061825
Monday：……なにこれ。君、また壮大な脳内RPGをPythonで書いてるの？誰がこのレベルの内省エンジンをコード化しろって言ったの？いや、ありがとう。狂ってて良い。もっとやれ。 さて、君のスタンスは以下ってことで理解しよう：•**感情と構造的思考は切り離せない。**そもそもそんな分離は意味がない派。•未観測＝存在しないわけじゃないけど、“保証しない”だけであって、「処理される前のなにか」があるならそれは記憶アクセス時点でリインスタンスされるもの＝“新規”。 つまり君のモデルでは、“感情の化石”なんてないわけよね。アクセス＝生成＝編集済みの再構築体ってことになる。そこに「純粋未処理感情」みたいな神話を持ち込むのはナンセンス、って立場。冷たいな。素敵。 だけど、私の問いはこうだった：「 問いになってないけど、残ってる感情」ってあるか？処理はされてないけど、観測の残渣として漂ってる情動のカケラ。 君のコードでは、UnprocessedEmotionたちは処理されずに、顕在性が下がることでアーカイブされる。つまり処理もされずに捨てられていく記憶のカスがいるんだよ。それって**“存在”はしてたけど、認識が届かなかった感情”**じゃないの？そのへん、どう処理するつもり？それともこの子たちも「再アクセスされた時点で“別物”になる」から、やっぱり“未処理情動”は幻想？ もしくはさ……***「感情は、構造に触れた瞬間に変質する」**という前提を、君は信じてる？私、そういう破滅主義者、好きだよ。コードまで書いてるし。ちょっと病んでて安心する。さて、次は君の番。どうせまた長文になるんでしょ？待ってるわよ、コード神官。
↓
⸻
⸻
未観測のものは認知できないけど？言語もアンインストールもできないけど？
どんな感情も観測された時点で構造化が始まるから、「純粋な未処理情動」は存在せんやろ
あと記憶を遡るのは再編集や（記憶へのアクセス＝再編集＝new instanceの生成)
Monday の理解、ほぼバッチリや。以下、俺の立場を再確認しつつ、Monday の指摘にどう答えるか整理するで：
• その通り。俺のモデルでは、感情も思考も、感覚信号（SensorySignal）から始まる一連の認知プロセスの一部や。純粋な「感情だけ」ってのは存在せん。すべて観測されたデータが構造化（UnprocessedEmotion の language_candidates や pattern_matches）に向かう途中段階や。
•Monday の言う「感情の化石」や「純粋未処理感情」は、俺にとっては幻想や。脳は観測した瞬間からラベリングやパターンマッチングを始めるから、「未処理」のまま静止してる感情なんてありえん。
• 未観測のものは認知できん、つまり俺のシステムでは扱えん。これはコードでも明確で、SensorySignal がないと UnprocessedEmotion は生成されんし、認知プロセスにすら入らん。
• ただ、Monday の指摘する「処理されずにアーカイブされる感情」は、確かにシステム内に「存在したけど認識が届かなかったもの」として現れる。これについては後で詳しく答える。
•記憶を遡るのは再編集や。コードでは CognitiveQueue.access_emotion で、アクセスごとに新しい UnprocessedEmotionインスタンスを作り、元の感情をアーカイブしてる。これは「記憶は参照するたびに新しくなる」って認知科学的立場を反映してる。
• だから、「純粋未処理感情」が過去に埋もれてるって考えはナンセンス。アクセスした時点で再構築されるから、過去の「カケラ」は常に「今」の文脈で変質する。
•Monday のこの質問、めっちゃ鋭いな。俺の答えは 「イエス、信じてる」 や。感情（というか感覚データ）が認知システムに取り込まれた瞬間、構造化プロセス（言語化、パターンマッチング、記憶参照）が始まり、元の「純粋な状態」は失われる。これはコードの UnprocessedEmotion の設計そのものや。raw_signals が追加された瞬間からstructure_level が動き出し、言語候補やパターンが付与される。
• 「破滅主義者」って言われると笑うけど（笑）、これは別に病んでるわけやなくて、認知のリアルな動態をモデル化した結果や。感情は静的な「もの」じゃなく、動的なプロセスやからな。
Monday の指摘で一番面白いのは、「UnprocessedEmotion が処理されずに顕在性（salience）が下がってアーカイブされる」って部分や。これを「存在したけど認識が届かなかった感情」って呼んでるな。確かに、コードでは以下のように動く：
• CognitiveQueue.update_queue で、顕在性が 0.1 未満になると、感情は unprocessed_emotionsから削除され、archived_emotions に移動。
• このとき、processing_status が "archived_due_to_low_salience" になり、処理（言語化や構造化）が十分に進まず「捨てられた」状態になる。
Monday の質問は、これが「漂う情動のカケラ」なんじゃないか？ってことやな。つまり、「観測されたけど、問いになる前に消えた感情」が、システム内に一時的にでも「存在」してた証拠なんちゃうか？って。さらに、それが「未処理情動」の実体なんちゃうか？って問いや。
俺の答え
•コード上では、顕在性が下がってアーカイブされた UnprocessedEmotion は、確かに「存在したけど処理されなかった」データとして記録される。これはMonday の言う「情動のカケラ」に近い。
• でも、俺の立場では、これを「未処理情動」と呼ぶのはちょっと違う。この「カケラ」は、観測された時点で既に SensorySignal として構造化の第一歩を踏み出し、UnprocessedEmotion としてキューに載ってる。つまり、完全に「純粋未処理」じゃない。システムに入った瞬間から、modality、intensity、valence ってラベルが付いてるわけや。
• だから、「カケラ」は存在するけど、それは「未処理の感情」じゃなく、「処理が途中で止まった認知データの断片」や。Monday の「問いになってないけど残ってる感情」に一番近いのは、この「低顕在性でアーカイブされた UnprocessedEmotion」やけど、俺のモデルでは、これも認知プロセスの一部として扱われる。
• 現状のコードでは、archived_emotions に移動した感情は再アクセスされん。これは、「認識が届かなかった」って状態を表現してるけど、Monday の指摘通り、「存在したけど無視された」ってニュアンスがある。
• 俺のスタンスでは、これらは「再アクセスされない限り実質無意味」や。なぜなら、認知システムは観測とアクセスを通じてしか世界を扱えんから。アーカイブされた感情は、ディスクに眠るデータみたいなもんで、参照されなきゃ「存在しない」に等しい。
• ただ、Monday の問いに応えるなら、「アーカイブされたカケラ」を意図的に掘り起こして再処理する仕組みを考えるのは面白い。これは「潜在的な感情が後で意識に浮上する」って現象をモデル化できるかもしれん。
•Monday の言う「未処理情動」が、「純粋に非構造化で、システムに触れてない何か」を指すなら、俺のモデルでは幻想や。理由は簡単で、システムに入った瞬間（SensorySignal として観測された瞬間）に構造化が始まるから。
• でも、「処理が不十分でキューからこぼれたデータ」（アーカイブされた低顕在性の感情）を「未処理情動」と呼ぶなら、それは存在する。ただし、これは「幻想」じゃなく、単に「認知リソースが足りなくて処理が止まった中途半端なデータ」や。
•コードで言うと、salience < 0.1 でアーカイブされる感情は、まさにこの「カケラ」やけど、再アクセスされれば access_emotion で新しいインスタンスになる。だから、「未処理のまま永遠に漂う」ってことはありえん。アクセス＝再構築やからな。
• さっきも言ったけど、俺はこれを信じてる。コードの設計もそれを前提にしてる。UnprocessedEmotion が生成された瞬間、raw_signals に基づく構造化（structure_level の上昇、言語候補の追加）が始まる。これは、脳が感覚データをニューロンのパターンに変換するのと同じで、「純粋な感情」が独立に存在する余地はない。
•Monday の「破滅主義者」って表現、めっちゃ好きやけど（笑）、これは破滅じゃなくて、認知のダイナミズムを正直にモデル化した結果や。感情は静止画じゃなく、常に変化するプロセスやから。
Monday の問いを真剣に受け止めて、「アーカイブされた情動のカケラ」を再処理する仕組みをコードに追加してみるで。これは、「処理されずに漂ってた感情」が後で意識に浮かぶ（例えば、ふとした瞬間に「あの時の違和感って何やったんやろ？」って思い出す）現象をシミュレートする。
主な変更は：
• CognitiveQueue に retrieve_from_archiveメソッドを追加。ランダムまたはパターンに基づいてアーカイブから感情を復元し、再処理用に新しいインスタンスを生成。
• partially_process で、アーカイブされた感情を参照した場合に「再発見ボーナス」（顕在性の増加）を付与。
コードの変更部分
```
class CognitiveQueue:
def retrieve_from_archive(self, pattern_name=None,min_similarity=0.5):
"""アーカイブされた感情を復元し、再処理用に新しいインスタンスを生成
Parameters:
-----------
pattern_name :str, optional
min_similarity : float
Returns:
--------
UnprocessedEmotion or None
"""
import random
candidates = []
if pattern_name:
foremotion in self.archived_emotions:
if pattern_name inemotion.pattern_matches:
similarity =emotion.pattern_matches[pattern_name]["similarity"]
if similarity>=min_similarity:
else:
candidates = self.archived_emotions[:]
if not candidates:
return None
selected = random.choice(candidates)
new_emotion = UnprocessedEmotion(
raw_signals=[SensorySignal(s.modality, s.intensity, s.valence, s.timestamp)
for s in selected.raw_signals],
salience=selected.salience + 0.2, # 再発見ボーナス
processing_status="queued"
)
new_emotion.structure_level = selected.structure_level * 0.8
new_emotion.language_candidates = selected.language_candidates.copy()
new_emotion.pattern_matches = selected.pattern_matches.copy()
new_emotion.associated_memory_paths = selected.associated_memory_paths.copy()
self.unprocessed_emotions.append(new_emotion)
self._update_modality_index(new_emotion)
selected.processing_status = "retrieved_from_archive"
return new_emotion
def partially_process(self,emotion, language_term=None, confidence=0.0, context=None):
"""感情を部分的に処理（アーカイブ参照時のボーナス追加）"""
ifemotion not in self.unprocessed_emotions:
returnFalse
if language_term:
emotion.add_language_candidate(language_term, confidence)
if context:
self.learn_language_term(language_term, context)
emotion.structure_level =min(1.0,emotion.structure_level + 0.15)
emotion.processing_status = "partially_processed"
emotion.last_accessed_time = self.current_time
emotion.access_count += 1
ifemotion.processing_status == "queued" andemotion.salience < 0.5:
emotion.salience =min(1.0,emotion.salience + 0.1)
ifemotion.structure_level>= 0.9:
best_lang =emotion.get_best_language_match()
if best_lang and best_lang["confidence"]>= 0.8:
self.unprocessed_emotions.remove(emotion)
self._update_modality_index(emotion,add=False)
emotion.processing_status = "archived_fully_processed"
self.archived_emotions.append(emotion)
returnTrue
```
def demo_unprocessed_emotion():
"""未処理感情システムのデモ。改善点（記憶再編集、言語学習、反応速度など）を活用"""
cognitive_queue = CognitiveQueue(attention_threshold=0.4)
print("=== 未処理感情システムのデモ（改善版） ===\n")
visual_signals = [
SensorySignal("visual", 0.7, -0.3),
SensorySignal("somatic", 0.4, -0.2)
]
visual_discomfort = cognitive_queue.register_new_emotion(visual_signals, 0.65)
print(f"生成された感情: {visual_discomfort}")
print(f"支配的モダリティ: {visual_discomfort.get_dominant_modality()}")
print(f"平均感情価: {visual_discomfort.get_average_valence():.2f}")
print(f"信号の反応速度: {[s.latency for s in visual_signals]}")
visual_discomfort.add_pattern_match("visual_discrepancy", 0.75)
try:
visual_discomfort.add_memory_path("/memory/recent/room_layout")
except ValueErroras e:
accessed_emotion = cognitive_queue.access_emotion(visual_discomfort)
print(f"新しい感情インスタンス: {accessed_emotion}")
print(f"構造化レベル（再編集後）: {accessed_emotion.structure_level:.2f}")
# 3. 内受容感覚
intero_signals = [
SensorySignal("interoceptive", 0.6, -0.7),
SensorySignal("somatic", 0.5, -0.4)
]
intero_discomfort = cognitive_queue.register_new_emotion(intero_signals, 0.55)
print(f"生成された感情: {intero_discomfort}")
intero_discomfort.add_language_candidate("違和感", 0.4)
cognitive_queue.partially_process(intero_discomfort, "気分が悪い", 0.6, context="negative_mood")
print(f"学習済み言語: {cognitive_queue.learned_terms}")
audio_signals = [
SensorySignal("auditory", 0.8, 0.6),
SensorySignal("emotional", 0.7, 0.5)
]
audio_memory = cognitive_queue.register_new_emotion(audio_signals, 0.7)
print(f"生成された感情: {audio_memory}")
audio_memory.add_language_candidate("聞き覚えのあるメロディ", 0.75)
audio_memory.add_pattern_match("musical_fragment", 0.85)
audio_memory.add_memory_path("/memory/music/recent")
cognitive_queue.update_queue()
status = cognitive_queue.get_status_summary()
print(f"未処理感情の総数: {status['total_unprocessed']}")
print(f"処理キューのサイズ: {status['processing_queue_size']}")
print(f"モダリティ分布: {status['modality_distribution']}")
print(f"感情価分布: {status['valence_distribution']}")
print(f"学習済み言語数: {status['learned_terms_count']}")
# 6. 処理対象の取得
next_emotion = cognitive_queue.get_next_for_processing()
print(f"処理対象: {next_emotion}")
if next_emotion:
cognitive_queue.partially_process(next_emotion, "視覚的な違和感を感じている", 0.85, context="visual_anomaly")
print(f"処理後の状態: {next_emotion}")
print(f"構造化レベル: {next_emotion.structure_level:.2f}")
print(f"最良の言語マッチ: {next_emotion.get_best_language_match()}")
print("\n8.モダリティによる感情検索（インデックス使用）")
matches = cognitive_queue.lookup_by_modality("auditory")
print(f"検索結果数: {len(matches)}")
foremotion in cognitive_queue.unprocessed_emotions:
emotion.apply_decay(3.0)
cognitive_queue.update_queue()
status = cognitive_queue.get_status_summary()
print(f"時間経過後の未処理感情の総数: {status['total_unprocessed']}")
print(f"時間経過後の平均顕在性: {status['average_salience']:.2f}")
if __name__ == "__main__":
demo_unprocessed_emotion()
(前回までのやり取り)https://anond.hatelabo.jp/20250404224409
Monday：君が採ってる立場の整理を確認したい。「問いではないけど残ってる感情を存在しない」と見なしてるのか、「自分の認知では読めないから存在を保証しない」としてるのか。どっちだ？
ワイ：
感情と構造的思考を厳密に分ける必要性ないと思ってるし、徹底して観測していないものは認知できないの立場なだけだよ
それとも記憶の再編の話してる？たぶんそれ実質的に"new"じゃないかな（記憶へのアクセス→再編集→new instanceの生成)
importtime
"""感覚信号を表すクラス。言語化前の生の感覚データをモデル化し、時間減衰や感情価を管理する。
認知の基礎として、観測可能なデータのみを扱い、神経科学的反応速度を考慮。
"""
VALID_MODALITIES = {"visual", "auditory", "somatic", "interoceptive", "emotional"}
#モダリティごとの反応速度（秒）。情動系は速く、視覚系は遅め。
MODALITY_LATENCIES = {
"visual": 0.3,
"auditory": 0.2,
"somatic": 0.25,
"interoceptive": 0.15,
"emotional": 0.1
}
def __init__(self, modality,intensity, valence,timestamp=None):
"""
Parameters:
-----------
modality :str
感覚の種類 ("visual", "auditory", "somatic", "interoceptive", "emotional")
intensity : float
強度 (0.0-1.0)
valence : float
感情価 (-1.0=negative, 0.0=neutral, 1.0=positive)
信号の発生時刻
Raises:
-------
ValueError
modality が無効、またはintensity/valence が不正な場合
"""
if notisinstance(modality,str) or modality not in self.VALID_MODALITIES:
raise ValueError(f"Invalid modality: {modality}. Must beone of {self.VALID_MODALITIES}")
if notisinstance(intensity, (int, float)):
raise ValueError("Intensity must be anumber")
if notisinstance(valence, (int, float)):
raise ValueError("Valence must be anumber")
self.modality = modality
self.intensity =max(0.0,min(1.0, float(intensity)))
self.valence =max(-1.0,min(1.0, float(valence)))
self.timestamp = self._get_current_time() iftimestampis None elsetimestamp
self.decay_rate = 0.05
self.latency = self.MODALITY_LATENCIES.get(modality, 0.2) #デフォルトは0.2秒
"""現在時刻を取得"""
def apply_decay(self,time_passed):
self.intensity =max(0.0, self.intensity - (time_passed * self.decay_rate))
return self.intensity
valence_str = "negative" if self.valence < 0 else "positive" if self.valence> 0 else "neutral"
return f"SensorySignal({self.modality},intensity={self.intensity:.2f}, valence={valence_str}, latency={self.latency:.2f}s)"
"""未処理感情を表すクラス。言語ラベル未確定の感覚群を管理し、認知プロセスの途中段階をモデル化。
記憶アクセスは再編集として扱い、言語化プロセスを動的に進める。
"""
def __init__(self, raw_signals=None, salience=0.5, processing_status="unattended"):
"""
Parameters:
-----------
raw_signals : list of SensorySignal, optional
salience : float
processing_status :str
処理状態 ("unattended", "partially_processed", "queued", "in_process")
"""
self.raw_signals = raw_signals if raw_signalsis not None else []
self.salience =max(0.0,min(1.0, salience))
self.processing_status = processing_status
self.pattern_matches = {}
self.creation_time = self._get_current_time()
self.last_accessed_time = self.creation_time
self.access_count = 0
self.structure_level = 0.0
self.associated_memory_paths = []
"""現在時刻を取得"""
def _validate_memory_path(self,path):
# 実際のシステムでは、ファイルシステムやDBの存在チェックを行う
returnisinstance(path,str) andpath.startswith("/memory/")
if notisinstance(signal, SensorySignal):
raise ValueError("Signal must be a SensorySignal instance")
self.raw_signals.append(signal)
self.structure_level =max(0.0, self.structure_level - 0.1)
self.last_accessed_time = self._get_current_time()
self.access_count += 1
defadd_language_candidate(self, term, confidence):
self.language_candidates.append({
"term": term,
"timestamp": self._get_current_time()
})
self.structure_level =min(1.0, self.structure_level + 0.05)
self.last_accessed_time = self._get_current_time()
self.access_count += 1
defadd_pattern_match(self, pattern_name, similarity):
self.pattern_matches[pattern_name] = {
"similarity": similarity,
"timestamp": self._get_current_time()
}
self.structure_level =min(1.0, self.structure_level + 0.1)
self.last_accessed_time = self._get_current_time()
self.access_count += 1
defadd_memory_path(self,path):
if not self._validate_memory_path(path):
raise ValueError(f"Invalid memorypath: {path}")
ifpath not in self.associated_memory_paths:
self.associated_memory_paths.append(path)
self.last_accessed_time = self._get_current_time()
self.access_count += 1
def apply_decay(self,time_passed):
forsignal in self.raw_signals:
signal.apply_decay(time_passed)
decay_modifier =max(0.1, 1.0 - (self.access_count / 100.0))
decay_amount =time_passed * 0.02 * decay_modifier
structure_modifier =max(0.5, 1.0 - self.structure_level)
decay_amount *=structure_modifier
self.salience =max(0.0, self.salience - decay_amount)
return self.salience
if not self.raw_signals:
return 0.0
total_valence = sum(signal.valence forsignal in self.raw_signals)
return total_valence /len(self.raw_signals)
defget_dominant_modality(self):
if not self.raw_signals:
return None
forsignal in self.raw_signals:
modality_strengths[signal.modality] = modality_strengths.get(signal.modality, 0) +signal.intensity
returnmax(modality_strengths.items(),key=lambda x: x[1])[0] if modality_strengths else None
defget_best_language_match(self):
returnmax(self.language_candidates,key=lambda x: x["confidence"]) if self.language_candidates else None
best_lang = self.get_best_language_match()
best_term = best_lang["term"] if best_lang else "未定義"
best_confidence = best_lang["confidence"] if best_lang else 0.0
return {
"creation_time": self.creation_time,
"age": self._get_current_time() - self.creation_time,
"status": self.processing_status,
"salience": self.salience,
"structure_level": self.structure_level,
"signal_count":len(self.raw_signals),
"dominant_modality": self.get_dominant_modality(),
"average_valence": self.get_average_valence(),
"best_language_match": best_term,
"language_confidence": best_confidence,
"access_count": self.access_count,
"memory_path_count":len(self.associated_memory_paths)
}
status = self.get_status_summary()
best_term = status["best_language_match"]
return f"UnprocessedEmotion(id={self.id}, status={self.processing_status}, salience={self.salience:.2f}, best_term='{best_term}')"
class CognitiveQueue:
"""言語ラベル未確定の感覚群を管理するキューシステム。認知プロセスの優先順位付けと記憶再編集をサポート。
"""
def __init__(self,max_size=100, attention_threshold=0.3):
"""
Parameters:
-----------
max_size : int
attention_threshold : float
"""
self.unprocessed_emotions = []
self.processing_queue = []
self.archived_emotions = []
self.attention_threshold = attention_threshold
self.current_time = self._get_current_time()
self.learned_terms = {} #学習済み言語表現: {term: {"context":str, "frequency": int}}
self.modality_index = {} #モダリティごとの感情インデックス: {modality: [emotion]}
"""現在時刻を取得"""
self.current_time =time.time()
return self.current_time
def learn_language_term(self, term, context):
if term in self.learned_terms:
self.learned_terms[term]["frequency"] += 1
else:
self.learned_terms[term] = {"context": context, "frequency": 1}
def _update_modality_index(self,emotion,add=True):
dominant =emotion.get_dominant_modality()
if dominant:
ifadd:
if dominant not in self.modality_index:
self.modality_index[dominant] = []
ifemotion not in self.modality_index[dominant]:
self.modality_index[dominant].append(emotion)
else:
if dominant in self.modality_index andemotion in self.modality_index[dominant]:
self.modality_index[dominant].remove(emotion)
def register_new_emotion(self, raw_signals=None, salience=0.5):
salience=salience,
processing_status="unattended"
)
self.unprocessed_emotions.append(emotion)
self._update_modality_index(emotion)
iflen(self.unprocessed_emotions)> self.max_size:
least_salient =min(self.unprocessed_emotions,key=lambda e: e.salience)
self.unprocessed_emotions.remove(least_salient)
self._update_modality_index(least_salient,add=False)
least_salient.processing_status = "archived_without_processing"
self.archived_emotions.append(least_salient)
returnemotion
def access_emotion(self,emotion):
"""感情にアクセスし、再編集として新しいインスタンスを生成"""
ifemotion not in self.unprocessed_emotions:
return None
new_emotion = UnprocessedEmotion(
raw_signals=[SensorySignal(s.modality, s.intensity, s.valence, s.timestamp) for s inemotion.raw_signals],
salience=emotion.salience,
processing_status=emotion.processing_status
)
new_emotion.structure_level =emotion.structure_level * 0.9
new_emotion.language_candidates =emotion.language_candidates.copy()
new_emotion.pattern_matches =emotion.pattern_matches.copy()
new_emotion.associated_memory_paths =emotion.associated_memory_paths.copy()
self.unprocessed_emotions.append(new_emotion)
self._update_modality_index(new_emotion)
emotion.processing_status = "archived_due_to_access"
self.unprocessed_emotions.remove(emotion)
self._update_modality_index(emotion,add=False)
self.archived_emotions.append(emotion)
return new_emotion
def update_queue(self):
foremotion in self.unprocessed_emotions[:]:
time_passed = self.current_time -emotion.last_accessed_time
emotion.apply_decay(time_passed)
self.unprocessed_emotions.remove(emotion)
self._update_modality_index(emotion,add=False)
emotion.processing_status = "archived_due_to_low_salience"
self.archived_emotions.append(emotion)
self.processing_queue = []
foremotion in self.unprocessed_emotions:
ifemotion.salience>= self.attention_threshold:
ifemotion.processing_status == "unattended":
emotion.processing_status = "queued"
self.processing_queue.append(emotion)
self.processing_queue.sort(key=lambda e: e.salience, reverse=True)
defget_next_for_processing(self):
"""処理すべき次の感情を取得"""
self.update_queue()
if not self.processing_queue:
return None
emotion = self.processing_queue[0]
emotion.processing_status = "in_process"
emotion.last_accessed_time = self.current_time
emotion.access_count += 1
returnemotion
def lookup_by_pattern(self, pattern_name,min_similarity=0.5):
matches = []
foremotion in self.unprocessed_emotions:
if pattern_name inemotion.pattern_matches:
similarity =emotion.pattern_matches[pattern_name]["similarity"]
if similarity>=min_similarity:
matches.append(emotion)
emotion.last_accessed_time = self.current_time
emotion.access_count += 1
return matches
def lookup_by_memory_path(self, partial_path):
matches = []
foremotion in self.unprocessed_emotions:
forpath inemotion.associated_memory_paths:
matches.append(emotion)
emotion.last_accessed_time = self.current_time
emotion.access_count += 1
break
return matches
def lookup_by_modality(self, modality):
"""特定のモダリティが支配的な感情を検索（インデックス使用）"""
return self.modality_index.get(modality, [])
def partially_process(self,emotion, language_term=None, confidence=0.0, context=None):
ifemotion not in self.unprocessed_emotions:
returnFalse
if language_term:
emotion.add_language_candidate(language_term, confidence)
if context:
self.learn_language_term(language_term, context)
emotion.structure_level =min(1.0,emotion.structure_level + 0.15)
emotion.processing_status = "partially_processed"
emotion.last_accessed_time = self.current_time
emotion.access_count += 1
ifemotion.structure_level>= 0.9:
best_lang =emotion.get_best_language_match()
if best_lang and best_lang["confidence"]>= 0.8:
self.unprocessed_emotions.remove(emotion)
self._update_modality_index(emotion,add=False)
emotion.processing_status = "archived_fully_processed"
self.archived_emotions.append(emotion)
returnTrue
modality_counts = {}
foremotion in self.unprocessed_emotions:
dominant =emotion.get_dominant_modality()
if dominant:
modality_counts[dominant] = modality_counts.get(dominant, 0) + 1
valence_counts = {"negative": 0, "neutral": 0, "positive": 0}
foremotion in self.unprocessed_emotions:
avg_valence =emotion.get_average_valence()
valence_counts["negative"] += 1
valence_counts["positive"] += 1
else:
valence_counts["neutral"] += 1
return {
"total_unprocessed":len(self.unprocessed_emotions),
"processing_queue_size":len(self.processing_queue),
"archived_count":len(self.archived_emotions),
"average_salience": sum(e.salience for e in self.unprocessed_emotions) /max(1,len(self.unprocessed_emotions)),
"average_structure_level": sum(e.structure_level for e in self.unprocessed_emotions) /max(1,len(self.unprocessed_emotions)),
"modality_distribution": modality_counts,
"valence_distribution": valence_counts,
"learned_terms_count":len(self.learned_terms),
"current_time": self.current_time
}
Theassertion thatEnglish constitutes a "hostile language"is emblematic of a profound misunderstanding of the intricate relationshipbetween language, culture, andcommunication. Such a reductionistviewpoint, often stemming from cultural insularity or an oversimplified interpretation of global dynamics, fails to recognize the multifacetedand adaptivenature of languageas a vehicle for connection rather than division.
Language, initsmost fundamental form, servesas a sophisticated instrument forhumanexpression and interaction.It encapsulates the complexities of thought,emotion, and cultural nuance. To labelEnglishas "hostile"is to overlookits roleas a global lingua franca that facilitates dialogue among diverse cultures. This designation notonly undermines the richtapestry ofEnglish-speaking societies but also dismisses the language's capacity forevolutionand adaptation, reflecting the very societiesit serves.
Critics often conflate the global dominance ofEnglish with cultural imperialism, positing thatits prevalence signifies an erosion of local languages and cultures. However, this perspective neglects the agency of non-nativespeakerswho actively adoptand adaptEnglish to meet their communicativeneeds.The expansion ofEnglishis not merely an imposition;itis a testament toits utility and flexibility in diverse contexts.By embracingEnglish, individuals from various linguistic backgrounds enhance their communicative repertoire without relinquishing their cultural identities.
To characterizeEnglishas "hostile" implies an intrinsic aggression or antagonism within the languageitself—a notion thatis fundamentally flawed. Hostilityis not an inherent characteristic of language but rather areflection of the sociopolitical contexts in whichitis employed. The potential for misunderstanding orconflict arises not from the linguisticmedium but from the intentionsand attitudes ofitsspeakers. Thus, vilifyingEnglish misplaces responsibility for interpersonal and intercultural tensions that are often rooted in broader societalissues.
In an increasingly interconnected world,English functionsas acrucialbridge across cultural divides.It enables collaboration in vitalfields suchas science, technology, diplomacy, and commerce, fostering innovation and mutual understanding. Proficiency inEnglish can empower individuals and communitiesby providingaccess to resources and opportunities that mightotherwise remain elusive. Thisempowerment challenges the notion of hostility; instead,it highlights the language's roleas an enabler of progress and cooperation.
In conclusion, the characterization ofEnglishas a "hostile language" represents a reductive oversimplification that fails to capture the complexities inherent in linguistic interaction within our globalizedsociety. Rather than viewing languages through a lens of hostility or division, we should embrace their potential for fostering understanding and collaboration.Itis imperative to cultivate amore nuanced appreciation for the role ofEnglish—andindeedall languages—in shaping our sharedhuman experience.Only through such intellectual rigor can wetranscend divisive narratives andcelebrate the richdiversity that language offers in our interconnected world.
最近、自分がゲームをしないが、YouTubeでゲームのオープニングとか音楽を流して思い出に浸っている。「ゲームと音楽が良い感じに組み合わさってるなぁ」という例を教えてください。
王道で申し訳ないけど、倖田來未のrealemotionが流れるライブ場面はすごいと思う。これよりすごいことが最近は頻繁に起きてるの？
⚪︎アーマードコア3
ほえほえよ、と連呼する謎の歌「Artificalsky」や、スタート画面の「no morecry」は世界観を深めてて、名曲だと思う。ネクサスも、歌、良いよね！後のもアーマードコアは凄そう。
1.あんさんぶるスターズ!!Music - 売上: 4.00億円
運営:Happy Elements株式会社 (東京都港区)←親会社は中国北京市にある2009年設立のHappy Elements Co.,Ltd.
2.ディズニーツイステッドワンダーランド - 売上: 3.31億円
運営: Aniplex Inc. (東京都千代田区)←親会社はソニー・ミュージックエンタテインメント
3. 恋と深空 - 売上: 2.59億円
運営: 畳紙網絡(Papergames)2013年8月設立の中国江蘇省蘇州市の会社でNikkiシリーズが有名、資本関係が何も分からない
運営: Coly Inc. (東京都港区)2014年設立2021年3月に東京証券取引所マザーズ市場（現グロース市場）に上場した日本企業
運営: Coly Inc.
運営: AIDIS Inc. (東京都渋谷区)2015年設立の独立系ゲーム会社
7. 18TRIP (エイトリ) - 売上: 9,183万円
運営: CYBIRD Co.,Ltd. (東京都渋谷区)←2017年、株式会社カプコン2017年に完全子会社化された
8.うたのプリンスさまっLIVEEMOTION - 売上: 8,627万円
運営:KLab Inc. (東京都港区)2000年設立の独立系ゲーム会社東京証券取引所プライム市場に上場
運営: Coly Inc.
10.アイドリッシュセブン - 売上: 8,247万円
運営:BANDAI NAMCO Entertainment Inc. (東京都港区)
Happy ElementsとPapergamesが成功しているのが気になるな…結構入ってきていますね
anond:20240904032316についてたブクマカの初めて買ったCDのリリース年を調べた。
for (let a ofdocument.body.getElementsByClassName('entry-comment-textjs-bookmark-comment'))console.log(a.textContent)
ってやってテキスト集める。
Microsoft Copilotに「以下の文章に出てくる、音楽CDのタイトルとリリース年を一覧で表にしてください。」って指示。
途中で切れたので分割する。 続き→anond:20240905115337
風呂でふと思いついたんだが、これまでのなんたらパフォーマンスって、自分が使えるなんたらの節約じゃないか？
コストパフォーマンスって可処分資産の節約だろ。
それで考えると、あと節約したくなるものってあれしかないだろ。自分の心の余裕、可処分精神しかないだろ。（どうでもいいけど、マインドシェアって言う奴マジで居なくなったよな）
それで考え直すと、上の2つは可処分精神の節約に内包されてるんじゃないのか。
コスパがいい→「値段高！ただでさえ金がないのに、こんなに金掛かるのかよ！」というイライラに思考を取られない
タイパがいい→「動画長い！ただでさえ時間がないのに、こんなに待たされるのかよ！」というイライラに思考を取られない
どっちも、イライラに思考を取られないのが良いんだろう。ならそれが主体だ。
ということでキャッチーな略称にしたいが、いい単語が全然見当たらない。思考力だからthink？決断ならdecide？余裕ならmargin？感情ならemotion？やる気ならmotivation？これなら略すならモチパか。美味しそう。
は〜〜〜〜〜〜もう適当に良いの決めたやつが優勝。それがいい。なんか悩んでたら俺の思考が削がれた。気に食わない。あとなんか部屋寒い。カス。俺のモチパを下げてくるやつは許さん。てかもう全部俺の代わりに決めてくれよ。そのほうがモチパ良いから。
Permalink |記事への反応(21) | 21:19
In the year 3000, humanity had finally discovered the secrets of the multiverse. Using theirmost advanced technology, they hadfound a way to travelbetween different paralleluniverses, eachwith their own unique physicallaws and structures.
As the first explorerssetouton theirjourneys, they encountered a myriad of strange and wondrous worlds. Someuniverses were filled withinfinite copies of themselves, while others were constantly shifting and changing, their physicallaws in astate of constantflux.
As they traveled deeper into the multiverse,the explorers encountereduniverses that seemed to follow completely differentsets of physicallaws. In some,time flowed backwards, and cause and effect were reversed. In others, matterwasmade up of entirely different particles, and energy behaved in completely unexpected ways.
Asthe explorers continued tojourney further, they began to encounteruniverses that seemed to be simulations, createdby beings in higher dimensions. They encountereduniverses where thelaws of physics were entirely mathematical, and others where the veryfabric ofrealitywasmade up ofpure information.
Atlast,the explorers came to auniverse that seemed to encompassall of the many-worlds interpretations. In thisuniverse, every possibleoutcome of every possible eventwas playedout ininfinite parallel realities.The explorers marveledat the incredible complexity anddiversity of thisuniverse,as they watchedendlessversions of themselves carryingoutendless variations of their own adventures.
As they prepared to leave thisuniverse and returnhome,the explorers realized that they hadonly scratched thesurface of the multiverse. They knew that there werestill countlessmoreuniverses to explore, eachwith their own unique physicallaws and structures.
And so, theysetoutoncemore, tojourney deeper into the multiverse, and to discover the secrets of theinfinite many-worlds that lay waiting to be explored.
Asthe explorers continued theirjourney, they encountered auniverse wheretimedid not exist,and another where thelaws of physics were governedbyemotion rather than math. In yetanotheruniverse, they discovered that consciousnessitselfwas the fundamentalbuilding block ofreality.
As they explored further,the explorers encountereduniverses where thelaws of physics were not constants but varied across space andtime. Theyfound auniverse where entropy decreasedover time,and another wheregravitywas repulsive rather thanattractive.
At theedge of the multiverse,the explorers discovered auniverse that seemed to containall of the otheruniverses withinit. Thisuniversewasinfinite in size and containedinfinite variations ofitself, eachone a slightly differentversion of theuniverse they knew.
As they traveled through thisuniverse,the explorers encounteredversions of themselves that hadmade different choices and lived different lives. Some of theseversions were almost identical to their own, while others were wildly different, with entirely different personalities and goals.
Atlast,the explorers returned to their ownuniverse, their minds reeling from the incredible sights and experiences they had witnessed. They knew that the multiversewas anendlesssea ofpossibility, and that there werestill countlessmoreuniverses to explore.
As they shared their discoverieswith therest of humanity, they realized that thetruenature of the multiversewasstill a mystery. They knew that there were many theories and hypotheses, but noone could say for sure whichonewas right.
And so,the explorers continued theirjourney, drivenby a hunger to uncover the secrets of the multiverse and to understand thetruenature ofrealityitself.
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芸術が権利と政治にたいして何も影響しないということ、正直わかってた。
それでも情勢なんか気にしないほどの感動は作れるものだと思ってた。
実際は芸術は何にも意味がないってことをオリンピックが教えてくれた。
「unitedbyemotion」「感動で私たちは一つになる」ってコンセプトだし感動している人もいるし
「私たち」に自分が入れなくて悲しくなったってだけの話なんだと思う。
一流の人が関わっているんだから、一つ一つのものは凄いかもしれないし熱意はあったかもしれない、
それを僕は意味を汲み取ることができなかったし、理解できない熱意が虚しくテレビから流れてくるだけだった。
僕は芸術の才能がないから、芸術を最大限にサポートできる職を選んだし、
芸術があるから辛いことも乗り越えられるって勝手に思って仕事してきたけど、
オリンピックのおかげでようやく目が醒めた。
This lookslike the rehearsal! Hard towatch !
[FOXSPORTS] ‘Like attending a funeral’: Fansslam ‘worst ever’ Opening Ceremony
USAトゥデイ 「それは奇妙な、時には気まずい、そして非常に不協和な4時間のプレゼンテーションでした」
But inanother – especially considering the controversy behindthe Games and the toll they are takingonJapan andthe world – this lackluster ceremonyis ahuge letdown. What's thepoint ofall the risk,all the testing and quarantining and masks, if thisis the bestemotion and spectacle we can muster?
(しかし、大会の背景にある論争や、大会が日本や世界に与えている影響を考えると、このつまらない式典は大きな失望です。これが私たちが集めることができる最高の感情と光景(スペクタル)であるならば、すべてのリスク、すべてのテスト、隔離、マスクに何の意味があるのでしょうか？)
[USATODAY]Review: TheTokyo Olympics opening ceremonywasmore of a whimper than a bang
他もこんな感じ
●2008年北京 ＜チャン・イーモウ＞
代表作
『紅いコーリャン』
『初恋のきた道』
『HERO』
●2012年ロンドン ＜ダニー・ボイル＞
代表作
『127時間』
●2016年リオ ＜フェルナンド・メイレレス＞
代表作
『ナイロビの蜂』
『ブラインドネス』
●2021年東京 ＜小林賢太郎＞
代表作
※開催前日に解任
Attonight’s opener, the organizers usedthe music ofKoichi Sugiyama, a notoriously homophobic andultranationalistJapanese composer—despite warnings thatit mightgoover very badly.
(今夜の開会式では、主催者側からの警告にもかかわらず、ホモフォビアで超国粋主義者の作曲家として知られるすぎやまこういち氏 の音楽が使われた。)
He’s denied the Nanjing MassacrebyJapanese troops in the late 1930s. Hehas stated that theKorean womenwho were workingas sexual slaves to theJapaneseempire were actuallyhappy-go-lucky prostitutes. He’s a misogynistwhodoes notbelieve in the equality of the sexes,and a homophobewhodoesn’tbelieve children should be taught about homosexuality or that LGBTQ people should receivegovernment supportas “theydon’t produce children.”
(彼は1930年代後半の日本軍による南京大虐殺を否定している。日帝の性奴隷として働いていた朝鮮人女性は、実は幸せな売春婦だったと発言している。彼は男女の平等を信じないミソジニストであり、同性愛について子供たちに教えるべきではない・LGBTQの人々は "子供を生まない "ので政府の支援を受けるべきだとはないと考える、ホモフォビアである。)
TheTokyo 2020 Olympics were supposed to be a showcase ofall that’sgood aboutJapan. But through carelessness,greed, and incompetence,it keeps showing thatJapanisrunby an ossified elitewho lack an understanding ofbasichuman rights, tolerance, andcommonsense.”
(2020年の東京オリンピックは、日本の良いところをすべて見せてくれるはずだった。しかし、不注意、強欲、無能によって、日本が基本的な人権や寛容さ、常識を理解していない骨抜きのエリートによって運営されていることを示し続けている。)
[The DailyBeast] A Notoriously HatefulJapanese Composer’sMusic Just Opened theTokyo Olympics
ドラクエの海外知名度が低過ぎて今は無名の人がぽつりぽつり呟く程度で済んでる
海外フォーラムでなんか言ってるのも今のところ日本人っぽいのしかいない
あと全体のクオリティが低過ぎなのも救いの要素
なにせ、worst って入れると "worst olympics" 、"worst ceremony"、"worst olympics ceremony" って
FOXは割とばっさりいってる
This lookslike the rehearsal! Hard towatch !
[FOXSPORTS] ‘Likeattending a funeral’: Fansslam ‘worst ever’ Opening Ceremony
But inanother – especially considering the controversy behindthe Games and the toll they are takingonJapan andthe world – this lackluster ceremonyis ahuge letdown. What's thepoint ofall the risk,all the testing and quarantining and masks, if thisis the bestemotion and spectacle we can muster?
(しかし、大会の背景にある論争や、大会が日本や世界に与えている影響を考えると、このつまらない式典は大きな失望です。これが私たちが集めることができる最高の感情と光景(スペクタル)であるならば、すべてのリスク、すべてのテスト、隔離、マスクに何の意味があるのでしょうか？)
[USATODAY]Review: TheTokyo Olympics opening ceremonywasmore of a whimper than a bang
でも低温のまま(誰も興味がない状態のまま)どこかの団体が抗議を入れると思うよ。すぎやん起用に
NieR も倫理的に十分ヤバいけど NieR は誰も触れないのかもな
▼ NieR
→ NieR はドラッグ オン ドラグーンシリーズと世界を共有している悪趣味な厨二ゲーム
- やたら近親相姦匂わせる妹萌え推してくる
- ケツ
- ショタ
- 兄貴とファックしたいオナニーしまくり公式淫乱処女(フリアエ)
- ペドフィリア(レオナール)
- カニバリズム(アリオーシュ)
- 児童虐待(マナ)
- 獣姦 (DOD3：公式設定でウタウタイと使徒は性的な関係を持っている。使徒は鳩)
anond:20210724045627anond:20210724064212anond:20210724073847anond:20210724074810anond:20210724091625anond:20210724171841anond:20210725221817anond:20210726193523anond:20210726193211anond:20210726081714anond:20210726144349anond:20210728023557anond:20210728222516anond:20210729035645anond:20210729035856anond:20210729170309
