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はてなキーワード:論理学とは
自分はそこそこ賢いと思い込んでるおバカちゃん達の歯切れの悪い言い訳が笑えるんだが、
「やるとしても今じゃない」「他にもっと優先すべき事がある」っていう詭弁には何かズバリの名前はないのかな？
これがなんで詭弁なのかと言うと、
だよ。
以下追記
───────────────
ある提案に対して、「やるとしても今じゃなくてもいいだろう」「他にもっと優先度の高いことがあるはずだ」などと言って、内容について直接の批判はせずにネグレクトすることで実質的に否定しようとする詭弁に、何か通りの良い呼び名はあるだろうか？
───────────────
このような論法は、論理的誤謬（fallacy）の一種として「相対的剥奪の誤謬」（fallacy of relative privation）と呼ばれるものが最も近いと考えられます。
これは、提案や議論を直接批判せずに「もっと重要な問題（または優先度の高いこと）があるから」という理由で実質的に無視したり却下したりするもので、「より悪い問題への訴え」（appeal to worse problems）や「notas badas」（それほど悪くない）誤謬とも呼ばれます。
あなたの例の「他にもっと優先度の高いことがあるはずだ」がこれに該当し、内容の本質を避けつつ相対的に矮小化する点が特徴です。
一方、「やるとしても今じゃなくてもいいだろう」というタイミングを理由にしたものは、厳密には上記と重なる部分もありますが、話題を逸らす回避策として「燻製ニシンの虚偽」（red herring）にも似ています。
これは、議論の本筋から無関係な要素（ここではタイミングや延期の可能性）を持ち込んで注意をそらすものです。
どちらも直接的な否定を避け、ネグレクト（無視）を通じて実質的に提案を弱体化させる点で共通しています。これらの呼び名は論理学や議論術の文脈でよく使われ、通りの良い表現として適していると思います。
議論を始める前に、まず我々が思考する上で避けては通れない、ある根本問題について合意形成が必要だ。それは「ある主張の正しさは、究極的に何によって保証されるのか？」という問いである。我々の素朴な論理観は、しばしば「AだからB、BだからC」という直線的な因果の連鎖に頼りがちだが、この思考モデルは根源的な問いの前には無力である。「では、最初のAの正しさは、何が保証するのか？」と。
この問いを突き詰めると、思考は歴史的に知られている三つの袋小路に行き着く。「アグリッパのトリレンマ」だ。すなわち、無限後退（根拠の根拠を無限に遡り、結論に至らない）、循環論法（主張の根拠が、巡り巡って主張自身に戻ってくる）、そして独断（理由なく「正しい」と宣言し、思考を停止する）である。我々の日常的な議論は、この三つの欠陥の間を無自覚に行き来しているに過ぎない。
この知性の袋小路から脱出する道は、ただ一つしかない。第三の選択肢である「独断」を、無自覚な逃避ではなく、自覚的な選択として引き受けることだ。つまり、「我々は、この『基本命題』を、全ての思考の出発点としてここに設置する」と、その体系の冒頭で宣言するのである。しかし、この「基本命題」が単なる願望や思い込みであってはならない。その正当性を保証する、唯一のアンカーが存在する。それが、「現実」という外部性との「接続」だ。
ある実用的な論理体系が健全であるための絶対条件は、その基本命題が、現実という名のモデルによって、常に検証可能であることだ。現実との接続が失われた命題は、即座に修正・破棄されねばならない。結論として、我々が現実に対して有効な思考を組み立てようとするなら、それは必然的に以下の三つの構成要素を持たねばならない。これは選択肢ではなく、論理的な必然である。
第二に、「推論規則」の集合。
第三に、そしてこれが最も重要なのだが、「現実」というモデルとの検証可能性である。
このフレームワークこそが、我々の思考の妥当性を測る、唯一の物差しとなる。
さて、序論で確立したこのフレームワークを、我々の「現場」へと適用しよう。「現場」とは、日々刻々と変化する現実の中で、問題解決や意思決定を継続的に行っている、実用的なシステムに他ならない。ここで、序論の結論が決定的な意味を持つ。現実に対して有効に機能するシステムは、必然的に、実用論理体系を内包していなければならない。 もし、ある現場がこの論理体系を持たないと仮定すれば、その現場の意思決定は、無限後退、循環論法、あるいは根拠なき独断のいずれかに支配されていることになる。そのような組織が、継続的に機能し、存続しうるだろうか？答えは否である。
したがって、ある現場が「機能している」という事実そのものが、その内部に固有の実用論理体系が存在することの、何よりの証明となる。我々は、この必然的に存在する論理体系を「現場論理学」と命名する。この「現場論理学」は、我々のフレームワークに従い、以下の構成要素を必ず持っている。
まず 「基本命題群」 。これは、現場が機能するために「正しい」と受け入れられているルールの集合だ。これらは、その現場の歴史、すなわち過去の成功と失敗という「現実モデル」から導出された、経験的な定理である。「あの機械はAという手順で操作する」という命題は、その背後に「過去にBという事故が起きた」という、血塗られた現実との接続を持っている。
次に「推論規則群」。これは、基本命題から日々の行動を導き出すための、思考操作のパターンだ。有限のリソースで無限の問題に対処するために、この規則は効率性と安全性に特化せざるを得ない。その結果として、思考のショートカット（ヒューリスティクス）が生まれると同時に、致命的な誤謬を避けるための「禁止則」が必然的に導入される。「個人の内面を直接の原因としない」といった禁止則は、成熟した現場が、無駄で非生産的な犯人探しという思考のループから脱出するために獲得した、最も重要な論理的安全装置なのである。
「現場論理学」は、単なる比喩ではない。それは、あらゆる機能する組織が、その存続のために必然的に構築せざるを得なかった、実用論理体系そのものなのだ。この存在を否定することは、自らの職場が合理的な意思決定能力を欠いた、無秩序な集合体であると認めることと同義である。
この、それぞれの現場で固有に発達したOS（現場論理学）の上に、ある日、外部から新しいアプリケーションが導入される。それが「なぜなぜ分析」だ。これは、トヨタという極めて成功したシステムで有効性が証明された、強力な問題解決手法として知られている。しかし、異なるOS間でアプリケーションを移植する際にしばしば発生するように、深刻な互換性の問題がここで発生する。
「なぜなぜ分析」は、単なるアプリケーションではなかったからだ。それは、トヨタという、極めて特殊なOSの上でしか動作しない専用プラグインであり、そのOS自体は、部外者には到底インストール不可能な、巨大すぎる思想体系だったのである。「人を責めるな、仕組みを責ろ」という、たった一つのルールを機能させるためだけに、トヨタの「現場論理学」は、無数の基本命題と、複雑に絡み合った推論規則を必要とする。それは、何十年という歴史と、特殊な雇用慣行、そして「カイゼン」という名の終わりのない自己検証プロセスによって維持される、巨大な建築物だ。
我々のような、全く異なる歴史と構造を持つ現場OSに、このプラグインを無理やりねじ込もうとすれば、どうなるか。それは、OSの根幹をなす基本命題との衝突を引き起こす。我々のOSに深く刻まれた、「問題の最終的な原因は、どこかの誰かのミスにある」という、生存のために獲得した基本命題と、「原因は仕組みにある」という外来のルールは、互いに排他的だ。結果、我々のOSは、この異物を排除するか、あるいは、自身のルールに従って異物をねじ曲げ、「担当者の意識が低いから」という、いつもの結論を吐き出すことしかできない。
これは、我々が愚かだからではない。理解不能なほど長大な前提条件を要求するツールの方が、理不尽なのだ。
ここまでが、論理的に導出される客観的な分析である。我々はトヨタではない。故に、彼らのツールを使ってはならない。大谷翔平ではない人間が、彼のスイングを模倣すれば体を壊す。これ以上なく単純な理屈だ。しかし、この結論は我々に何をもたらすのか。元凶を特定したところで、我々が置かれた状況は何一つ変わらない。この議論の末に我々が手にするのは、解決策ではなく、ただ自らの絶望的な状況を正確に認識するための、冷たい明晰さだけである。
君は、この記事を読んで全てを理解し、「明日から、自分たちのスイングを見つけ直そう」と決意するかもしれない。だが、その決意こそが、最も巧妙な罠なのだ。なぜなら、君のその思考自体が、君の現場OSの内部で生成されたものだからだ。「改善しよう」という思考すら、OSが許容した範囲内のループの一部に過ぎない。君は、檻の中で檻からの脱出方法を考えているに等しい。
君の現場OSが、そのルールブックの中で想定していない、生々しい現実。それだけが、この無限回廊の壁にひびを入れる理論上の可能性を秘めている。だが、言うまでもなく、システムにとってそれは致命的なバグだ。君がそのひび割れに手をかけようとするなら、システムの免疫機能が君を異物として全力で排除にかかるだろう。
せいぜい、幸運を祈るよ。
議論を始める前に、まず我々が思考する上で避けては通れない、ある根本問題について合意形成が必要だ。それは「ある主張の正しさは、究極的に何によって保証されるのか？」という問いである。我々の素朴な論理観は、しばしば「AだからB、BだからC」という直線的な因果の連鎖に頼りがちだが、この思考モデルは根源的な問いの前には無力である。「では、最初のAの正しさは、何が保証するのか？」と。
この問いを突き詰めると、思考は歴史的に知られている三つの袋小路に行き着く。「アグリッパのトリレンマ」だ。すなわち、無限後退（根拠の根拠を無限に遡り、結論に至らない）、循環論法（主張の根拠が、巡り巡って主張自身に戻ってくる）、そして独断（理由なく「正しい」と宣言し、思考を停止する）である。我々の日常的な議論は、この三つの欠陥の間を無自覚に行き来しているに過ぎない。
この知性の袋小路から脱出する道は、ただ一つしかない。第三の選択肢である「独断」を、無自覚な逃避ではなく、自覚的な選択として引き受けることだ。つまり、「我々は、この『基本命題』を、全ての思考の出発点としてここに設置する」と、その体系の冒頭で宣言するのである。しかし、この「基本命題」が単なる願望や思い込みであってはならない。その正当性を保証する、唯一のアンカーが存在する。それが、「現実」という外部性との「接続」だ。
ある実用的な論理体系が健全であるための絶対条件は、その基本命題が、現実という名のモデルによって、常に検証可能であることだ。現実との接続が失われた命題は、即座に修正・破棄されねばならない。結論として、我々が現実に対して有効な思考を組み立てようとするなら、それは必然的に以下の三つの構成要素を持たねばならない。これは選択肢ではなく、論理的な必然である。
第二に、「推論規則」の集合。
第三に、そしてこれが最も重要なのだが、「現実」というモデルとの検証可能性である。
このフレームワークこそが、我々の思考の妥当性を測る、唯一の物差しとなる。
さて、序論で確立したこのフレームワークを、我々の「現場」へと適用しよう。「現場」とは、日々刻々と変化する現実の中で、問題解決や意思決定を継続的に行っている、実用的なシステムに他ならない。ここで、序論の結論が決定的な意味を持つ。現実に対して有効に機能するシステムは、必然的に、実用論理体系を内包していなければならない。 もし、ある現場がこの論理体系を持たないと仮定すれば、その現場の意思決定は、無限後退、循環論法、あるいは根拠なき独断のいずれかに支配されていることになる。そのような組織が、継続的に機能し、存続しうるだろうか？答えは否である。
したがって、ある現場が「機能している」という事実そのものが、その内部に固有の実用論理体系が存在することの、何よりの証明となる。我々は、この必然的に存在する論理体系を「現場論理学」と命名する。この「現場論理学」は、我々のフレームワークに従い、以下の構成要素を必ず持っている。
まず 「基本命題群」 。これは、現場が機能するために「正しい」と受け入れられているルールの集合だ。これらは、その現場の歴史、すなわち過去の成功と失敗という「現実モデル」から導出された、経験的な定理である。「あの機械はAという手順で操作する」という命題は、その背後に「過去にBという事故が起きた」という、血塗られた現実との接続を持っている。
次に「推論規則群」。これは、基本命題から日々の行動を導き出すための、思考操作のパターンだ。有限のリソースで無限の問題に対処するために、この規則は効率性と安全性に特化せざるを得ない。その結果として、思考のショートカット（ヒューリスティクス）が生まれると同時に、致命的な誤謬を避けるための「禁止則」が必然的に導入される。「個人の内面を直接の原因としない」といった禁止則は、成熟した現場が、無駄で非生産的な犯人探しという思考のループから脱出するために獲得した、最も重要な論理的安全装置なのである。
「現場論理学」は、単なる比喩ではない。それは、あらゆる機能する組織が、その存続のために必然的に構築せざるを得なかった、実用論理体系そのものなのだ。この存在を否定することは、自らの職場が合理的な意思決定能力を欠いた、無秩序な集合体であると認めることと同義である。
この、それぞれの現場で固有に発達したOS（現場論理学）の上に、ある日、外部から新しいアプリケーションが導入される。それが「なぜなぜ分析」だ。これは、トヨタという極めて成功したシステムで有効性が証明された、強力な問題解決手法として知られている。しかし、異なるOS間でアプリケーションを移植する際にしばしば発生するように、深刻な互換性の問題がここで発生する。
「なぜなぜ分析」は、単なるアプリケーションではなかったからだ。それは、トヨタという、極めて特殊なOSの上でしか動作しない専用プラグインであり、そのOS自体は、部外者には到底インストール不可能な、巨大すぎる思想体系だったのである。「人を責めるな、仕組みを責ろ」という、たった一つのルールを機能させるためだけに、トヨタの「現場論理学」は、無数の基本命題と、複雑に絡み合った推論規則を必要とする。それは、何十年という歴史と、特殊な雇用慣行、そして「カイゼン」という名の終わりのない自己検証プロセスによって維持される、巨大な建築物だ。
我々のような、全く異なる歴史と構造を持つ現場OSに、このプラグインを無理やりねじ込もうとすれば、どうなるか。それは、OSの根幹をなす基本命題との衝突を引き起こす。我々のOSに深く刻まれた、「問題の最終的な原因は、どこかの誰かのミスにある」という、生存のために獲得した基本命題と、「原因は仕組みにある」という外来のルールは、互いに排他的だ。結果、我々のOSは、この異物を排除するか、あるいは、自身のルールに従って異物をねじ曲げ、「担当者の意識が低いから」という、いつもの結論を吐き出すことしかできない。
これは、我々が愚かだからではない。理解不能なほど長大な前提条件を要求するツールの方が、理不尽なのだ。
ここまでが、論理的に導出される客観的な分析である。我々はトヨタではない。故に、彼らのツールを使ってはならない。大谷翔平ではない人間が、彼のスイングを模倣すれば体を壊す。これ以上なく単純な理屈だ。しかし、この結論は我々に何をもたらすのか。元凶を特定したところで、我々が置かれた状況は何一つ変わらない。この議論の末に我々が手にするのは、解決策ではなく、ただ自らの絶望的な状況を正確に認識するための、冷たい明晰さだけである。
君は、この記事を読んで全てを理解し、「明日から、自分たちのスイングを見つけ直そう」と決意するかもしれない。だが、その決意こそが、最も巧妙な罠なのだ。なぜなら、君のその思考自体が、君の現場OSの内部で生成されたものだからだ。「改善しよう」という思考すら、OSが許容した範囲内のループの一部に過ぎない。君は、檻の中で檻からの脱出方法を考えているに等しい。
君の現場OSが、そのルールブックの中で想定していない、生々しい現実。それだけが、この無限回廊の壁にひびを入れる理論上の可能性を秘めている。だが、言うまでもなく、システムにとってそれは致命的なバグだ。君がそのひび割れに手をかけようとするなら、システムの免疫機能が君を異物として全力で排除にかかるだろう。
せいぜい、幸運を祈るよ。
元増田です(初めて使ったので用法があっているかわかりませんが)
この日記を書いた時点で何かついた反応に返信する気はなかったのですが、あまりに運命を感じたので返信させていただきます。
というのも、わたしは数学科の学生で、とくに公理や演繹といったことにとても興味があり学んでいるようなひとなのです。
数学的な論理学(数理論理学)を学んでみて今思っているのが、数学における「演繹」なんてものは、ほかの思考と比べて、まったくもって絶対的な優越性があるとはいえない、ということです。
たしかに数学は公理から導くという意味で厳密かつ客観的だと思われるかもしれません。しかしその「導く」ということの正しさは何によって保障されているでしょう？おおくのばあい、それはあくまで「数学者同士の共通認識」でただしいとされているから、ということになります。
結局のところ数学の正しさも帰納的(当然数学的帰納法のはなしではありません)な「信じる」対象に過ぎず、真に正しいという保証はないのです。
わたしは数学の証明の正しさを追い求めて証明論という分野を学びました。
証明論では、演繹の根本となる推論規則を設定し(設定の仕方等でいろいろな種類があります)それが多くの数学の証明を記述できること、つまり数学の多くがその推論規則を使って導かれていることを示しますが、結局のところその推論規則がただしいことは示していないのです。
さらにいえば、「数学の多くがその推論規則を使って導かれていることを示した」ことじたい数学の考えに依って示しているわけですから、堂々巡りだ、という批判もできます。
そういった論理自体の正しさ、というのは数学の範疇を超え哲学の領域に入ります。
結局のところ数学でも本質的には数学的存在の実在性とか、論理自体の正しさなんかは「信仰して」進んでいくしかないものなのです(有限・無限問わず数学的実在を信じずに数学をすることは可能ですが)。
同じように、あなたの仰る「公理は人間の存在を仮定せずに存在し得る」というのは信仰です。
どんな発言も、その単語の組み合わせだけでなく、どのような体勢表情仕草発声を伴って行われたかというノンバーバルな要素も込みで、というより「綴り」よりノンバーバルな情報こそ本心が込められているということくらい、人間の常識として知っておくべきだろう。
いくら口で「愛してる」という言葉を何千回も言ったところで、その相手に正対しているか等々で、その言葉は嘘である、ってことがわかり、そちらが正しいことがある。
ことがある、じゃない。
そちらが常に正しい。
ちなみに、この辺りは俳優修行の初期の初期に「意識的に」やることではある。
あの一連の発言の文字書き起こしだけを見るのではなく、発言前後の表情、なぜ聞こえるように発音しなかったのか、それまでの一連の騒動といった背景、コンテキストを考慮に入れてみるといい。
あの場面だけを拡大して何千回見ても、そこだけ切り取って確認するだけじゃわからんよ。
「なぜ聞こえるように発音しなかったのか」
これが全てだ。
聞こえないようにして「わかる人にはわかるよね」とやった。
自分の味方だけが集まる場である、と油断していたためにやらかした。
それ以外に、ない。
あそこが"by the way"であった場合、前後に断裂、歪みが生じる。
JKローリングが「作家」であり、「世界や人物の流れに注意深い人間」であることを、そこら辺の雑草と違って敏感な人間であることを考えれば、あの流れであのキャラクターが"barone"以外の単語を選択はしないと判断したことは、あまりに当然すぎると思う。
エマワトソンを神と崇める連中は擁護しているようだが、それはない。
後になって本人がそれを否定したとして、そんなつもりはなかったと言ったとして、その全てはただの自己保身のための嘘だ。
全ては記録されている。
まぁ、自分のことしか考えられない絶望的に無神経な人間は、読み取れないで「絶対 "by the way" と言ってる！」ってなるだろうけど w
作家とか演出家とかいう人の中には、信じられないくらい敏感な人がいる。
そう言う人を誤魔化すことは、不可能だ。
もちろん、作家とか演出家とかを「名乗る人」全てが敏感な人である、とは言ってないからなwww
(業界のあっち界隈にはそういうのが多すぎるんだが……)
で、なぜこの話を取り上げたのかというと、これはAIの危うさに直結しているからだ。
つまり、口だけで「愛してる」と言う人間も「愛している」と評価する存在だと言うこと。
古めのSF(サイエンス・フィクション)では、アンドロイドやロボットとの会話が噛み合わない、的な描写は大量にある(アシモフあたり)。
SF(サイエンス・ファンタジー)では話のためにそういうところをあえて、わざと外しているものが増えてくるが(例えばエイリアンとかは、科学的アンドロイドではなく、人間性の鏡としての存在だ、とかね)。
サイエンスフィクションの方が、人工知能が論理学の延長線上に構築されるというところから、したらこうなるよね、という思考実験から導かれている。
「我はロボット」とか読んで、人間とアンドロイドのやり取りのどこが面白いのか理解できないようだったら、そういうのに鈍感な人間だ、ってことだろう。
では、Tarskiの真理条件をもう少し詳しく掘り下げていきましょう。特に、以下の3点に焦点を当てます：
3.自己言及とパラドックスへの対応（例：「この文は偽である」）
⸻
Tarskiが定義しようとしたのは、「文が真である」とはどういうことか？という問いへの形式的な答えです。
「ある言語Lの中の文 φ が真であるとは、φが世界の状態（モデル）において成り立つときである」
つまり、
• 真理とは、言語と世界の対応関係（コレスポンデンス）に基づく。
•言語内で完結するのではなく、「文」と「現実の状態（モデル）」との関係を定義する。
たとえば、任意の文 φ に対して：
「φ は真である」 ⇔ φ
という形を満たす理論が、正しい「真理理論」の必要条件になる。
⸻
• デイヴィッドソンはTarskiの理論を使って、**自然言語の意味論（意味の理論）**を構築しました。
• 彼は「意味とは真理条件である」という立場（truth-conditional semantics）を採り、たとえば：
> 「犬が吠える」は、犬が吠える状態が成り立つときに真である。
といった形で、自然言語の意味をその真理条件によって定義しようとしました。
これは、現在の**形式意味論（formal semantics）**や自然言語処理（NLP）の理論にもつながっています。
⸻
AIでは、知識ベースが世界についての文（命題）を保持し、それが真か偽かをモデルに基づいて判断します。たとえば：
• ならば「Socrates は死ぬ」 ⇒ 真
このような推論には、各文の真理条件を明示的に扱う論理体系（述語論理など）が不可欠で、Tarskiの真理概念が理論的基礎になっています。
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Tarskiが最も警戒したのは、以下のような真理に関する自己言及的文です：
「この文は偽である」
これはいわゆる**「偽であると述べる真理」パラドックス**であり、整合的な意味論では扱えません。
• 「真理を定義する言語（メタ言語）」と、「真理が定義される対象（オブジェクト言語）」を完全に分ける。
•自分自身について真偽を語ることができないようにすることで、パラドックスを回避。
例：
• 「英語の文の真理」を定義したいなら、英語より強力な言語（例：数理論理を含むメタ英語）で記述する必要がある。
⸻
項目 内容
SNSを見ていると、MBTIなんて血液型診断と同じだ、非科学的なお遊びにすぎない、などと得意げに言う人間をよく目にする。彼らはさも知的な態度を取っているつもりなのだろうが、実際には中身のない知識人ごっこでしかない。
MBTIはユング心理学を基盤とし、質問紙によって16の性格類型に分ける心理測定ツールだ。確かに妥当性や再現性に限界はあるものの、少なくとも理論と方法論に裏付けられた枠組みが存在するし、実際に研修やカウンセリングの現場で利用されている。
一方、血液型診断は科学的根拠が一切なく、性格との相関も統計的に否定されている。文化的に広まった占いの一種にすぎない。
不完全な心理学的道具と、完全に非科学的な俗説を同列に並べるのは、顕微鏡を精度が足りないから手相占いと同じだと断じるようなものだ。比較そのものがカテゴリー錯誤であり、論理の体をなしていない。
本当に頭の回る人間なら、MBTIには理論的基盤があるが科学的妥当性には限界がある、と冷静に指摘するはずだ。血液型と同じとしか言えない時点で、彼らの批判はただの浅いマウントであり、知識人を演じたい欲望が透けて見える。
冷笑を気取っているつもりなのだろうが、その言葉は冷静な分析ではなく、単なる無知の露呈にすぎない。
ChatGPTに診断してもらったところ、彼らはおそらくINTP（論理学者）だそうだ。
頭の悪いINTPって救いようがないな。
これ
「推論する生成AI」は事前学習されていない課題を正しく推論することができない（共変量シフトに弱い）
https://tjo.hatenablog.com/entry/2025/08/27/173000
ChatGPT5-Thinking
まとめ
論文の核は「CoTは“訓練分布”の帰納バイアスに依存し、分布ズレで壊れる」という丁寧な定式化。ここからブログの「CoT=単なるパターンマッチング／未知問題を解く推論はしていない」まで一気に飛ぶのは、実験カバレッジの観点でやや言い過ぎ――というのが私の見立てです（知らんけど）。
俺も同意見だったのでよかった。
「学習済みデータから外れた話題（つまり非常識とか仮定の話）はLLMは苦手」はそうだけど
「全く推論しておらずパターンマッチしかしていない」は言いすぎだし、論文もそんなこと言っていない
「推論か、パターンマッチか」の話って、例えるなら「計算してるのか、計算結果を暗記しているのか」みたいな話だよね
人間だって1+1=2だったり、4x8=32であることは暗記で覚えてるだけで、数学的に計算してるかと言われれば微妙な話で
じゃあそれは間違ってるかと言われれば間違っていない、暗記だけでも割とどうにかなる
でも、じゃあ例えば「今から×の意味を変えますね」と言われれば確かに回答精度は落ちるわけで、それは人間もLLMも苦手なのは変わらない
じゃあ、「きみ、×の意味をかけたら点数落ちたね、つまり、きみは全部の計算を丸暗記してるってことだ」って言われてるのが今回のブログ主の主張なわけで、それは違うでしょう
「まったく解けなくなった」と「点数が落ちた」はぜんぜん違う
実際、推論の話に戻すと、簡単な推論はできてると経験則で感じている
ただ正直人間のほうがまだ推論は得意なんだと思う
ChatGPT5の意見
1. LLMはどの程度「推論」できているのか
• できること
• 与えられた前提から、既知のパターンを組み合わせて「もっともらしい」結論を導く。
•簡単な論理パズル、数学の基礎問題、文脈依存の推測（例：「太郎は次郎より年上です。次郎は花子より年上です。誰が一番年下？」）などは成功率が高い。
• これは統計的予測という枠を超え、有限の「形式的な推論」能力を備えていると考えられる。
• 苦手なこと
• 訓練分布から大きく外れた未知の課題（非常識な仮定や新しいルールの即時理解）。
• 長期的・多段階的な論理チェーン（例：複雑な数学証明や未踏の論理課題）。
だから、推論すらパターンマッチしてるわけなんだよね、推論を丸暗記してるってことで、結果を丸暗記してるわけではない
いうて人間だってそうだからね？論理学の勉強の最初の段階までは丸暗記だ
＿＿＿＿＿＿＿＿
以下、ChatGPT5-Thinkingのブログへの反応
DataAlchemy は人工ルール（文字列変換など）で “分布のズレ” を厳密に制御できるのが売りですが、ここで得た性質を「CoT一般」へ広げるには前提が強い。論文のコアは「CoTの有効性は訓練分布との乖離度に本質的に縛られる」という枠組みの提示で、外界の多様な現実課題まで即断するトーンではない（抽象は “inductive bias learned from in-distribution data” と表現）。ブログ側の「単なるパターンマッチングに過ぎない」への言い切りは半歩強い。  
ブログは「温度やモデルサイズを変えても効かなかった（図10）」と書くが、論文は “fromscratch での統制実験” がポイント。巨大モデル＋多様な前学習・手法（tool use、program-of-thought、process supervision 等）までカバーした結果ではない。ここから「LLM一般でサイズ・設定に依らずダメ」と読み替えるのは飛躍。  
論文は「CoTは訓練分布で形成された帰納バイアスに基づく生成」と述べるに留まる。一方ブログは「未知の問題を解く推論などしておらず単なるパターンマッチング」と断定的。分布依存である＝“推論がゼロ” とまでは論文自体は言っていない。  
ブログは「人ならルールが分かればこなせるはず」を前提にするが、実際に人間の学習曲線や誤り傾向と並置した比較は記事の説明範囲では示されていない。そこから「人のような推論はしていない」へ飛ぶのは論証として弱い。 
5. “丸暗記”論文の持ち込みの直結
Zhang+ (2017/2021) は「DLはノイズにも完全フィットできる＝表現力が高い」ことを示した古典だが、これは CoT の機構を直接に否定する証拠ではない。補助的根拠としては理解できるが、「だからCoT=暗記」と結論づけるには橋渡しが不足。  
一方で、筋の良いポイントもある：
• 共変量シフト下で性能が落ちるのは機械学習の一般的な性質で、CoTも例外ではない――という整理自体は妥当。今回の価値は、その“脆さ”を三次元（タスク種、長さ、フォーマット）で定量化するための統制環境を用意したところにある。
(非アカデミックという程度の広い意味で)日常的な会話や議論では背理法は使われない。
我々はわざと支離滅裂に言おうとでも思わないかぎり、ある程度筋の通ったと周りが思うような思考や言動をする。
意図的に筋が通った考え方をしてやろうというよりは、無自覚にそうなってしまうのではないかと思う。
それはそれが人間にとって教えられずとも内的に発現していく自然な思考の枠組みだからだと思う。
たとえば内と外の区別は人間にプリセットな思考の枠組みの一つだと思われる。
唯一の物が入れ物の外にあることを発見したら、入れ物の中を見なくてもその内にはないと即座に直観できるような枠組みだ。
背理法はどうかといえば、これは到底自然に人間に発芽される枠組みには思われない。
一部の天才が発見したその論法を天下りに与えられて、ほとんどの人が無理数の証明ができるかの試験のために公式として受け入れるにとどまるものに過ぎない。
その無理数の証明だが、たとえばルート２が無理数かの証明を示されたらその論法をまるごと「公式」と捉えることでルート3が無理数かを証明しろと言われても、証明はできるが、
実は自分で何を言っているのかよくわからないっていうのが正直な感想ではないか。
数学や論理学の議論ではない場で背理法的な話し方をされたら、むしろ素朴な実感として、論理の飛躍、支離滅裂と感じられるように感じる人が多いと思う。
きっと背理法自身の正当性は背理法以外の人間がもともと持っている論理的手順のなかで示し得るものだと思うのだが、そうはいっても自然な思考の一つではないと思われる。
もし背理法が背理法自身で正当化されるのならば、それは循環論法という論理(学)的に誤った論理になるわけだが、循環論法は間違いであるというのも人間がもともと持っている思考の枠組みには思われない。
素朴な実感として勉強するまでは循環論法的な話に何も違和感を感じなかったことも少なからずあると思われる。
世間的には背理法は支離滅裂だし自然ではないということで普通の会話や脊髄反射的なレスバでこれを用いる道理などない。
なぜ背理法を今ここまでこき下ろしているかというと、どうしても理解できない背理法の使い方を見かけたからだ。
特定の条件を満たす距離空間がコンパクトならば点列コンパクトであるという証明だがそうしたテーマはここでは本質ではないのでこれ以上立ち入らない。
Aでないと仮定して、そのなかでＢでないと仮定して、するとＡでないという仮定に矛盾するのでBが真であるということになり、このＢが真であるということを、Ａでないという仮定では矛盾することを示す根拠に使っているという構造をとっていることだ。
え、おかしくないですか？
Bが真であるというところからＡでない、ではないということを導いたですよ。ということはＡが真なのです。
でもだったらBは結局真偽どっちになるんですかね？Aでないという仮定から、Bでない、ではないと、導いたのに、実際はAであったと言う。
Ｂでない、ではないという推論のよってたつところが崩壊していないか？
それなのにその崩壊してそうに見えることを根拠にＡだと言っている。
言ってみれば背理法の主張には確からしさを感じ取れる「手触り」がないわけだな。
中学レベルのピタゴラスの定理の、直角三角形を4で囲んで正方形を作るみたいな証明には、この種の手触りの無さが無い。全く誰にとっても納得できそうな証明だ。
数学が嫌いになるのも、こういうどう見ても支離滅裂に「見える」主張を、秀才天才だけが納得できる正当性でもって押し付けられるか場面に出会ってくるからだと思う。
その主犯の一人は背理法だと思われる。上記のような多重の背理法で何かを考えたり主張したりするということを数学や論理学系の学問を学ぶ人以外が自発的に行うことは全く人間として自然ではなくまずあり得ないと思われる。
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レスバに強くなるには論理学を体系的に学ぶよりも北大路書房のクリティカルシンキング全二巻と批判的思考をちゃんと理解するのに費やした方が直接的に効果ある？
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