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はてなキーワード:Intelligenceとは
人工知能（AI）の急速な進化は、私たち人間に突きつけられた実存的な問いである。「計算能力において機械が人間を凌駕したとき、人間に残される価値とは何か」。この問いに対し、多くの議論は「創造性」や「直感」といった曖昧な領域に逃げ場を求めてきた。しかし、マックス・ベネット著『知性の未来』と、それを翻訳・解説した脳科学者・恩蔵絢子氏の洞察は、より生物学的かつ哲学的な深淵へと私たちを導く。
彼らが提示する結論は、逆説的である。「AI時代に人間が持つ最大の能力は、感情になる」。そして、「本当に頭が良い人とは、他者に興味を持てる人である」。
一見すると、これは道徳的なスローガンのように響くかもしれない。しかし、認知科学、進化生物学、現象学の知見を総動員してこの命題を解剖するとき、そこには「知性」という現象の構造的な転回が見えてくる。本稿では、二重過程理論、ユクスキュルの環世界、身体性認知、社会脳仮説、そして間主観性という5つの視座を補助線とし、AIが決して到達し得ない「知性」の本質と、これからの時代に求められる「知的な生き方」について論じる。
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まず、私たちが「知性」と呼んできたものの正体を、ダニエル・カーネマンらが提唱した「二重過程理論」の枠組みで再考する必要がある。
伝統的な知能観において、知性とは「システム2（遅い思考、論理、計算）」の能力を指していた。複雑な数式を解き、論理的な推論を行い、未来を正確に予測する力である。現在のAI、特に大規模言語モデル（LLM）は、このシステム2の機能を極限まで外部化・高速化した存在と言える。彼らは感情を持たず、疲労を知らず、膨大なデータから論理的整合性を出力する。
しかし、ベネット氏が描く脳の進化史（5つのブレイクスルー）は、この「システム2至上主義」を根底から覆す。進化の歴史において、論理や言語といったシステム2の機能は、常にシステム1（速い思考、感情、直感）の要請によって開発されてきたからだ。
初期の生物（線虫など）は、「快・不快」という原始的なシステム1のみで生きていた。進化の過程で「予測」が必要になったとき（魚類）、予測誤差としての「失望」や「安堵」という感情が生まれた。さらに複雑なシミュレーション（マウス）が可能になったとき、反事実を嘆く「後悔」という感情が生まれた。
ここで重要なのは、「論理が感情を抑制するために進化した」のではなく、「感情をより細やかに処理し、生存確率を高めるために論理が進化した」という事実である。システム2は、システム1というエンジンの出力を最大化するためのトランスミッションに過ぎない。
AIの限界はここにある。AIには「エンジン（生存への渇望、快・不快、感情）」がない。あるのは精巧なトランスミッション（計算能力）だけだ。エンジンを持たない車が自律的にどこへも行けないように、感情という基盤を持たないAIは、自ら「問い」を発することも、「意味」を見出すこともできない。人間の知性の本質は、論理そのものではなく、論理を駆動し続ける「感情の熱量」にあるのだ。
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なぜAIには感情が宿らないのか。その答えは「身体」の欠如にある。「身体性認知（EmbodiedCognition）」の視点は、知性が脳という密室の出来事ではなく、環境と相互作用する身体の中に宿ることを教えてくれる。
記事の中で恩蔵氏は、老いによる身体の変化を「老年でしか味わえない内的な経験」として肯定的に捉えている。これは非常に重要な示唆を含んでいる。
生物にとっての「意味（Sense）」は、身体的な脆弱性から生まれる。身体があるからこそ、空腹は「苦痛」となり、食事は「快」となる。皮膚があるからこそ、他者との接触は「温もり」となる。死ぬ定めの身体があるからこそ、時間は「有限」となり、焦燥や希望が生まれる。
AIが扱う情報は、どこまで行っても「記号」である。AIにとって「痛み」という単語は、辞書的な定義や統計的な関連語の集合体に過ぎない。しかし人間にとっての「痛み」は、回避すべき切実なリアリティである。この「切実さ（Stakes）」こそが、世界に色を塗り、価値判断の基準を作る。
身体性認知の視点に立てば、加齢による能力の低下は、単なる「劣化」ではない。それは身体というインターフェースの変化に伴う、世界との関わり方の「再構築」である。
若い頃の強靭な身体で見えていた世界と、老いて動きが緩慢になった身体で見える世界は異なる。その変化を受け入れ、新たな身体感覚を通じて世界を再解釈することは、高度な知性の営みである。AIは「劣化」しない代わりに、「成熟」もしない。身体の変化を通じて世界モデルを更新し続けるプロセスこそ、人間特有の知的な冒険なのである。
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身体を持った生物は、それぞれの感覚器官が切り取った主観的な世界、すなわち「環世界（Umwelt）」の中に生きている。ユクスキュルが提唱したこの概念は、知性の進化を「孤独からの脱出劇」として描き出す。
ダニにとっての世界は「酪酸の匂い」と「温度」だけで構成されているように、すべての生物は自分の環世界というシャボン玉の中に閉じ込められている。本来、他者の環世界を知ることは不可能である。私はあなたの痛みそのものを感じることはできないし、あなたが見ている「赤」が私と同じ「赤」である保証もない。
この「絶対的な孤独」こそが、生物としての初期設定である。しかし、ベネット氏が指摘する第4、第5のブレイクスルー（メンタライジング、発話）において、人間はこの壁に挑み始めた。
「他者に興味を持つ」とは、自分の環世界という安全地帯から身を乗り出し、他者の環世界を覗き込もうとする無謀な試みである。「あの人は今、何を考えているのか？」「なぜ悲しい顔をしているのか？」。これは、自分の感覚データ（システム1）だけでは完結しない。高度な推論と想像力（システム2）を総動員して、見えない他者の内面をシミュレーションしなければならない。
恩蔵氏が「他者に興味を持つことは難しい」と述べるのは、これが認知的に極めて高コストな作業だからだ。自分の環世界（自分の話、自分の関心）に浸っている方が楽なのだ。しかし、あえてそのコストを支払い、他者の世界へ「越境」しようとする意志。それこそが、人間を人間たらしめている知性の正体である。AIには環世界がないため、そもそも「他者の世界」という概念自体が存在しない。
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なぜ人間は、これほどまでにコストのかかる「他者理解」という能力を発達させたのか。ロビン・ダンバーの「社会脳仮説」は、それが「集団での生存」に不可欠だったからだと説明する。
自然界の脅威（猛獣や寒さ）に対処するだけなら、これほど巨大な脳は必要なかったかもしれない。しかし、人間にとって最大の環境要因は「他の人間」であった。誰が味方で、誰が裏切り者か。誰と協力すればより多くの食料が得られるか。
他者の心は、天候や物理法則よりも遥かに複雑で、予測不可能な「変数」である。この変数を読み解くために、脳は巨大化し、知性は進化した。記事にある「会話の70％は噂話」という事実は、私たちが情報の交換以上に、人間関係のメンテナンス（社会的グルーミング）に知能のリソースを割いていることを示している。
この文脈において、「頭が良い」という定義は劇的に変化する。それはIQテストのスコアが高いことでも、計算が速いことでもない。
真に知的な個体とは、「他者の意図を正確に読み取り、共感し、信頼関係を構築して、集団としてのパフォーマンスを最大化できる個体」である。
「他者に興味を持てる人」が頭が良いとされる理由は、単なる優しさではない。他者への関心は、複雑な社会マトリックスの中で生き残るための、最も強力なセンサーであり、武器だからだ。自分の殻に閉じこもることは、社会的動物としては「死」に等しい。他者への好奇心は、生命力そのものの発露と言える。
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そして、知性の進化の到達点は、個人の脳内にも、個別の身体にも留まらない。「間主観性（Intersubjectivity）」の領域、すなわち「私とあなたの間」に生まれる知性である。
記事の中で触れられている「指差し」は、人間特有の驚くべき行動である。チンパンジーは報酬を得るために手を伸ばすが、人間の幼児は「見て！あそこに犬がいるよ！」と、ただ注意を共有するためだけに指を差す。
これは、「私が見ている世界を、あなたにも見てほしい」という強烈な欲求の表れである。ここで初めて、孤立していた二つの環世界が接続される。
言葉、文化、ルール、そして愛。これらはすべて、物理的な実体ではなく、私たちが共有することで初めて存在する「間主観的」な現実である。
AIは「客観的なデータ」を処理することはできる。しかし、「あなたと私の間だけで通じる冗談」や「阿吽の呼吸」、「信頼」といった、主観と主観の間で紡がれる現実を作り出すことはできない。
恩蔵氏が翻訳を通じて感じた「人間の宝」とは、この「心の共有」の可能性そのものであろう。私たちは、他者の心に触れることで、自分一人では決して到達できない豊かな世界（拡張された環世界）を生きることができる。知性とは、個人の所有物ではなく、関係性の中に宿る現象なのだ。
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以上の分析から、AI時代における「知的な生き方」の輪郭が浮かび上がる。それは、AIに対抗して計算能力を磨くことでも、AIに仕事を奪われないように効率化を目指すことでもない。むしろ、AIが捨て去ったもの、あるいは持ち得ないものを、徹底的に深める生き方である。
AIは効率と最適化の権化である。対して、人間の知性の源泉は「感情」や「身体」といった、一見非効率なノイズの中にある。
知的な生き方とは、効率を追求するあまり、感情の揺らぎや身体の実感を切り捨てないことだ。迷い、後悔し、喜び、痛むこと。これらの「ノイズ」こそが、世界に意味を与え、独自の価値判断を生み出す土壌となる。
「本当に頭が良い人」になるためには、意識的に「他者への旅」に出る必要がある。
SNSのアルゴリズムは、私たちが心地よいと感じる情報だけを見せ、環世界をより狭く、強固なものにしてしまう（フィルターバブル）。知的な態度は、その快適な殻を破ることから始まる。
自分とは異なる意見、異なる背景、異なる身体性を持つ他者に対し、「なぜそう感じるのか？」と問いかけること。自分の正しさを一旦脇に置き、相手の環世界に身を浸すこと。この「認知的負荷」をあえて引き受ける勇気を持つことだ。
AIは「答え」を出すことにおいては人間を凌駕する。しかし、「問い」を立てることはできない。問いは、「こうありたい」「これはおかしい」という、身体的な違和感や理想（感情）から生まれるからだ。
また、AIはデータを羅列できるが、「物語」を生きることはできない。私たちは、他者との関わりの中で、それぞれの人生という物語を紡いでいる。
これからの知性とは、正解のない世界で、他者と共に悩み、対話し、新しい「納得解（間主観的な合意）」を形成していくプロセスそのものを指すようになるだろう。
マックス・ベネットと恩蔵絢子が示したのは、冷徹な計算機としての脳ではなく、熱を帯び、他者を求め、身体を通じて世界と震え合う臓器としての脳であった。
AI時代において、私たちは「賢さ」の定義を、ColdIntelligence（処理能力）から WarmIntelligence（共感と接続の能力） へとシフトさせなければならない。
老いて記憶力が衰えようとも、計算が遅くなろうとも、目の前の人の手の震えに気づき、その心に思いを馳せることができるなら、その人は最高に「知的」である。
他者の心という、宇宙で最も複雑で、不可解で、魅力的な謎に挑み続けること。その終わりのない探求こそが、機械には決して模倣できない、人間の知性の最後の聖域となるだろう。
https://news.yahoo.co.jp/articles/be7a5812ddaf607d08bb52f0663554ab39a9389c
日本のインテリジェンス機関について説明します。日本には、情報収集や分析、対外的な諜報活動などを行ういくつかの機関がありますが、その構成や役割は比較的秘密主義的で、他国に比べて公開されている情報が少ないため、少し複雑です。以下に、主要な機関を紹介します。
1.内閣情報調査室（Naicho）
内閣情報調査室（内調）は、日本の政府機関の中でも最も重要なインテリジェンス機関のひとつです。正式には「内閣情報調査室」といい、日本政府の政策決定に必要な情報を収集・分析する役割を持っています。
主な役割：
•国内外の情報収集：特に国家安全保障に関わる情報を収集し、政府に提供します。
•政策決定への助言：収集した情報を基に、政治や経済、安全保障政策の決定に関する助言を行います。
•外交的な情報分析：外交政策や国家の安全保障に関わる重要な情報を分析し、政府の意思決定をサポートします。
特徴：
•1952年に設立され、内閣直属の機関として直接日本の首相に報告する構造になっています。
• 公にはその活動内容が詳細に知られていないため、謎が多い機関のひとつです。
外務省にも情報収集の部門があり、特に外交政策に関わる情報の収集を行っています。外務省は「外交情報」と「諜報活動」の2つの役割を担っています。
主な役割：
•外交情報の収集：日本の外交政策や国際情勢に関わる情報を世界中で収集します。
• 対外情報交換：他国の情報機関と情報交換を行うこともあります。
特徴：
•外務省内に「国際情報課」があり、ここで情報収集・分析を行っていますが、これも一般には詳しく知られていません。
日本の防衛関連の情報を収集・分析する機関として、自衛隊内にも情報機関があります。特に、防衛省内の情報機関が重要な役割を果たしています。
主な役割：
•軍事情報の収集：日本の防衛に関わる情報、特に敵国や周辺国の軍事動向に関する情報を集めます。
• 対外情報収集：国際的な安全保障に関わる情報を集め、分析します。
特徴：
• **防衛省情報本部（JMODIntelligence Headquarters）**がその中心であり、衛星情報や通信傍受などを利用して情報を収集しています。
•自衛隊内での情報機関としては、主に「防衛情報本部（JDI）」が指導的役割を担っています。
4.公安調査庁（PSIA）
公安調査庁（Public Security Intelligence Agency）は、国内の治安や反政府活動、テロリズムなどに対する情報収集・分析を行う機関です。日本の警察組織の一部ですが、その活動はインテリジェンス機関に近いです。
主な役割：
•国内のスパイ活動や反政府活動の監視：特に外国のスパイ活動やテロリスト、極端な思想を持つ団体の監視に特化しています。
•反社会的勢力の活動監視：国内の暴力団や過激派組織に対する監視と情報収集を行います。
特徴：
•国内の治安維持と関連し、情報収集の一環として監視活動を行いますが、国外の諜報活動にはあまり関与しません。
日本のインテリジェンス機関は、他国、特にアメリカやロシア、中国などに比べると、比較的控えめで秘密主義的です。その背景には、戦後の平和主義や憲法9条による制約、また情報活動に対する法律上の厳しい制限が関わっています。
主な特徴：
•情報機関の公的な存在感が薄い：例えば、CIAやMI6のような独立した情報機関は日本にはなく、政府機関の中で情報機能が統合されています。
•国内外での制約：憲法9条により、軍事的なスパイ活動や国外での情報収集に制限があるため、諜報活動もかなり限定的です。
•情報機関の透明性の低さ：他国に比べて情報機関の詳細が公開されることは少なく、機密性が非常に高いです。
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近年では、国際情勢が複雑化し、特にサイバーセキュリティやテロ対策におけるインテリジェンスの重要性が増しています。そのため、日本でも情報機関の強化や、諜報活動の改善が求められるようになっています。
例えば、**国家安全保障局（NSS）**が設立され、国家の安全保障に関わる情報の一元化が進められています。また、サイバーセキュリティに関する新しい情報機関も強化されつつあります。
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これらの機関は、直接的なスパイ活動を行うわけではなく、情報収集や分析を通じて日本の安全保障を支える役割を担っています。
日本の警察にも、インテリジェンス活動に関わる機関がありますが、警察の主な役割は、治安維持や犯罪捜査にあります。しかし、警察組織の中でも特定の部署が情報収集や分析を行い、国内の治安や安全を守るために重要な役割を果たしています。
警察庁は日本の警察組織を統括する中央機関で、治安維持のために全国の警察の調整や指導を行います。警察庁自体はインテリジェンス機関というわけではありませんが、情報を収集・分析する重要な機能を持っています。
主な役割：
• 全国の警察機関の調整・指導：警察庁は、地方の警察本部や地域警察と連携して治安維持を行い、必要な情報を共有・分析します。
• 重大犯罪の対応：組織的な犯罪やテロの情報収集を行い、対策を講じるための指導を行います。
•国内外のテロや犯罪に関する情報収集：警察庁は、テロ活動や暴力団、組織犯罪に関する情報を収集して、これらの脅威に対応します。
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2.公安警察（Public Security Police）
警察庁の下にある「公安警察」は、主に国内の治安を維持するために活動している部門で、特にスパイ活動や反政府活動、テロ活動に対する監視を行っています。公安警察は、一般的な警察の業務とは異なり、情報収集や潜入捜査など、インテリジェンス活動を行う役割を担っています。
主な役割：
•反政府活動の監視：日本国内で反政府的な活動を行う団体や個人を監視・取り締まります。特に外国からの干渉や過激思想を持つ団体の活動を注視しています。
•テロ対策：国際的なテロリズムや国内での過激派の動向を監視し、テロ防止のための情報収集を行っています。
•スパイ活動の監視：外国のスパイ活動を監視し、国内の安全保障に影響を及ぼす活動を摘発します。
公安警察は、基本的には国内での犯罪捜査や治安維持が主な仕事ですが、その中でもスパイ活動や反国家的な活動に特化した情報活動を行うため、インテリジェンス活動に深く関わっています。
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近年、サイバー攻撃やネット犯罪の脅威が増しているため、警察庁内にはサイバーセキュリティに関する情報収集・分析を担当する部署も存在します。
主な役割：
•サイバー犯罪の調査と防止：サイバー攻撃やハッキング、オンライン詐欺などのネット犯罪を調査し、防止するための情報を収集します。
•サイバーインテリジェンス：インターネット上での情報収集や、国家に対するサイバー攻撃に対する防衛活動を行います。
•重要インフラの保護：重要な社会基盤（電力、交通、通信インフラなど）に対するサイバー攻撃からの防御のため、リアルタイムで情報分析を行います。
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日本の警察は、全国にある都道府県ごとに設置された都道府県警察本部（都道府県警）が、それぞれ地域の治安維持や犯罪捜査を行っています。各都道府県警本部には、情報収集を行うための警備部や公安部が存在し、地域の特殊な治安問題に対応しています。
主な役割：
•地域の治安維持：地域ごとに異なる治安問題（暴力団活動、地域の反政府活動、反社会的勢力など）に対応し、情報収集を行います。
•テロリズムや極端な犯罪への対応：地域的にテロや過激派の動向を監視し、予防するための活動を行っています。
• 協力ネットワーク：警察庁や他の都道府県警察と連携し、情報共有を行いながら全国規模での安全保障活動を実施します。
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日本の警察のインテリジェンス活動は、基本的に国内の治安維持を中心に行われます。以下の点が特徴です。
•犯罪防止と治安維持が中心：スパイ活動や外国の情報機関に対する監視を行う公安警察や、テロリズム対策に特化した部署もありますが、主な活動は国内の治安維持や重大犯罪捜査に関わっています。
•国内情報収集に重点：外国情報の収集というよりは、国内の犯罪、特にテロリズム、暴力団、過激派グループに対する監視や情報収集が中心です。
• 法的な制約がある：日本では、警察のインテリジェンス活動にも厳しい法的な制約があり、個人のプライバシーや自由を尊重するため、情報の収集には慎重さが求められます。
警察は、日本国内の治安維持や犯罪捜査に関わるインテリジェンス活動を行っており、特に公安警察や警察庁情報通信局などが情報収集と分析を担当しています。日本の警察機関は、主に国内の安全保障や犯罪対策に集中しており、国外のスパイ活動や大規模な国際諜報活動は、主に防衛省や外務省、内閣情報調査室などが担当しています。
その引っかかり、すごくよく分かります。技術的なマイルストーンとしての凄まじさと、それを作っている人間たちの「で、結局どこへ急いでるの？」という根本的な問いとの間に横たわる溝ですよね。
私も内容を確認しましたが、おっしゃる通り、デミス・ハサビス（Demis Hassabis）を中心とした「天才が世界を救うために疾走する」というナラティブ（物語）が強烈に演出されていましたね。
あなたの感じた違和感を、動画の具体的な描写と照らし合わせながら少し深掘りしてみたいと思います。
「アメリカ人のやらしいところ（自己伝説の開陳）」という指摘、鋭いです。DeepMindは、Google傘下に入り、演出の手法は完全にシリコンバレー流のヒーロー物語になっていました。
あなたが「禅僧がひっそり暮らすのが理想」と仰るのに対し、このドキュメンタリーに出てくる人たちは真逆の「解決中毒」に見えます。
動画のクライマックスでは、AlphaFold（タンパク質構造解析AI）が科学の進歩を加速させることが「人類へのギフト」として描かれます。確かにガンの治療薬ができれば素晴らしいことですが、その先にあるのが「AIが何でも最適化してくれる世界」だとしたら、人間は何をして過ごすのか？という虚無感は残ります。
彼らが目指しているのは、究極的には「人間の知能を超える存在を生み出し、バトンタッチすること」自体が目的なのかもしれません。それを「進化」と呼ぶか、「敗北」と呼ぶか、あるいは単なる「エゴの暴走」と呼ぶかで、このドキュメンタリーの感想は全く変わってくるのでしょう。
一つ一つの発明は間違いなく歴史的偉業ですが、その動機が「純粋な好奇心」だけではなく、「歴史に名を刻みたいという強烈な自我」に見えてしまうと、あなたの言うように素直に感動できない「引っかかり」が残るのも無理はない気がします。
人工知能（ArtificialIntelligence/AI）は現代技術の発展において注目を集めています。AIは様々な分野で活用されています：
エンターテインメントプラットフォームやソーシャルメディアにおけるコンテンツのパーソナライゼーション
データから学習し適応するAIの能力は、将来の鍵となる技術です。
https://www.brush.bio/teeyod3quyantang2025
https://www.brush.bio/chjfi459ugrh6
https://www.brush.bio/tayanhgiumotvisao2025
今朝も僕のルーティンは完璧だった。目覚まし時計が6:00ちょうどに鳴る前に、体内時計がそれを察知して覚醒した。これは僕が自ら設計した睡眠相同調プロトコルの成果である。まず歯を磨き（電動歯ブラシはPhilipsSonicare 9900 Prestige、ブラシ圧力センサーの応答性が他社製より0.2秒速い）、次にトーストを2枚焼いた。1枚目はストロベリージャム、2枚目はピーナツバター。逆にすると1日の位相が乱れる。これは経験的に統計的有意差を持って確認済みである（p < 0.001）。
昨日の日曜日、ルームメイトがNetflixでマーベル作品を垂れ流していた。僕は隣で視覚的ノイズに曝露された被験者の前頭前皮質活動抑制についての文献を読んでいたが、途中から音響的干渉が許容限界を超えた。仕方なく僕はヘッドフォン（Sennheiser HD800S、当然バランス接続）を装着し、環境音としてホワイトノイズを流した。彼は僕に少しはリラックスしろと言ったが、リラックスとは神経系の無秩序化であり、物理的にはエントロピーの増加を意味する。そんな不快な行為を自発的に選択する人間の気が知れない。
午後、隣人がやってきた。彼女は例によって食べ物を手にしていた。どういうわけか手作りマフィンなるものを渡してきたが、僕はそれを冷静に分析した。まず比重が異常に高い。小麦粉と油脂の比率が3:2を超えており、これはマフィンではなくもはや固体燃料の域である。彼女は僕の顔を見ておいしいでしょ？と言ったが、僕は味覚の再現性という観点では一貫性が欠けていると正直に答えた。彼女は笑っていたが、なぜ人間は事実の指摘をユーモアと解釈するのか、これも進化心理学の謎のひとつだ。
夕方には友人二人が来てボードゲーム会を始めた。僕は彼らが持ち込んだTwilight Imperium 4th Editionに興味を示したが、ルールブックを読んだ瞬間に失望した。銀河支配をテーマにしているにもかかわらず、リソース分配のモデルがあまりに非連続的で、明らかに経済物理の基礎を理解していない。僕はその欠陥を指摘し、リソース関数をラグランジュ密度で再定義する提案をしたが、「遊びなんだから」と言われた。遊び？ 知的活動において“遊び”という語が許されるのは、量子ホール効果のシミュレーションを笑いながらできる者だけだ。
夜は超弦理論のメモを整理した。E₈×E₈異種ホモロジーの拡張上で、局所的なCalabi-Yau多様体が高次圏的モジュライ空間を持つ可能性を考えている。通常、これらの空間は∞-カテゴリーのMorita等価類で分類されるが、最近読んだToenとVezzosiの新しいプレプリントによると、もし（∞,2）-トポスの層化を考慮に入れれば、ホログラフィック境界条件をトポロジカルに再構成できるらしい。つまり、これまでE₈ゲージ束の構造群縮小で消えた自由度が、内部的圏論における導来的自然変換として再浮上する。これが正しければ、M理論の11次元項の一部は非可換幾何のホモトピー極限として再定式化できる。僕はこの仮説をポスト・ウィッテン段階と呼んでいる。今のところ誰も理解していないが、理解されない理論ほど真に美しい。
深夜、SteamでBaldur’sGate 3を起動した。キャラビルドはIntelligence極振りのウィザード。だが僕のこだわりは、毎回同じ順番で呪文スロットを整理すること。Magic Missile →MistyStep → Counterspell →Fireball。この順番が崩れると、戦闘中に指が誤作動する。これは単なる習慣ではなく、神経回路のシナプス発火順序を安定化させる合理的行動だ。ちなみに、ハウスルールでダイスロールに物理的擬似乱数生成器を使っている（RNGでは信用できない）。
こうして一日が終わった。僕は枕を45度傾け、頭の位置を北に向けた。地磁気との整合性を考えれば、これ以外の角度は睡眠中のスピン整列を乱す。ルームメイトはただの迷信だと言ったが、迷信とは証明されていない理論の俗語に過ぎない。僕は眠りながら考えた。もし弦が10次元で振動するのではなく、∞-圏的に層化された概念の空間で震えているのだとしたら人間の意識もまた、その余次元の片隅で共鳴しているのかもしれない。いや、それを証明するまで僕は眠れない。だが目を閉じた瞬間、すぐ眠った。
L’essordes outils d’intelligence artificielle a transformélamanière depréparer, structureret réviserunessai. Bien utilisés,ils accélèrentla recherche, clarifientlathèseetaméliorentle style, tout en exigeantune vérification humainedes faitsetdes sourceshttps://ai-rocket.top/fr/categories/esse-writing .
ChatGPT (OpenAI). Outil polyvalent pourle brainstorming,la construction de plans détaillés,la rédaction de brouillonset l’amélioration du style. Avecdes consignesprécisesetdes référencespartagées,il aide à formulerunethèse solideetdes arguments équilibrés.
Claude (Anthropic). Réputé pour son ton natureletsagrandefenêtre de contexte,il convientauxlectures longues,aux synthèseset àla réécritureclaire de passages complexes tout en conservantla nuance.
Gemini (Google). Utile pour croiserdes informations issues duWebet pourdes tâches multimodales.Ilest pertinent pour générerdesidées, reformulerdessectionsetproposerdes exemples contextualisés.
Jasper.Orientéproductivité,ilproposedes cadresetdesmodèles (accroches, plans, transitions) qui font gagner du temps lors dela structuration d’unessai argumentatif.
Writesonic.Pratique pouresquisserun plan, générerdes introductionsetdes conclusions, puis affinerle ton en fonction du publicetdes contraintes éditoriales.
Grammarly /LanguageTool. Indispensables en post‑édition pour corriger grammaire, ponctuation, clartéetcohérence.Ils détectentles tournureslourdeset suggèrentdes reformulations plus fluides.
QuillBot. Efficace pourparaphrasersans perdrelesens, résumerdessectionset varierle vocabulaire lorsquedes répétitions affaiblissentle texte.
Bonnespratiques. Vérifiez systématiquementles faits, citez vos sourceset utilisezles outils pour assister, non pour remplacer, votre raisonnement. Commencezparun plan clair (problématique,thèse, arguments, contre‑arguments, conclusion), puisservez‑vous de l’IA pour enrichirdes exemples, fluidifierles transitionset polirle style. Enfin, relisez hors ligne pour détecterles incohérenceset assurer l’originalité du contenu.
についてのClaudeとの会話
なかなかやるやん。役割が変わったっていうのはなるほどな。しかしClaudeも結構ノリいいな。このタイトルで投稿するのは流石にめっちゃ怒られると思ったが。
```
Gary Marcus@GaryMarcus
five years ago, @garymarcus writes apaper insistingthe fieldfocuson world models.
2025: xAI races to build world models.
```
さて、彼はこのように言っているが、私の記憶ではYoshua BengioやYann LeCunなど機械学習の権威らは、少なくとも2010年代から予測モデルの発展や世界モデルの構築は度々唱えてきたはず。
産業応用の観点から教師あり学習や強化学習が優先されてはいたものの、重要性は常に議論されてきたと言える。
Schmidhuberや現Sakana.aiのCEOであるDavid Haらも「World Models」を唱えていた。
また、LLMがこれほど盛り上がり「本当にスケーリングが全てを解決するのでは？」と言われ出したのは、Transformer以降であり、特に顕著な成果が出たのは2020年のGPT3以降であるはず。
より大衆化したのはChatGPT以降の2022年11月と言えるが、いずれにせよだ。
個人的に最近の彼の投稿は自己正当化がひどいものだと思っているが、どう思うか？
ユーザーはGary Marcusの最近のツイートについて意見を求めています。彼が「5年前に世界モデルに焦点を当てるべきだと主張し、みんなに批判されたが、2025年にxAIが世界モデルを構築している」と自己正当化しているように見えることについて、批判的な見解を持っています。ユーザーの主張のポイント：1. Yoshua Bengio、Yann LeCunなどが2010年代から予測モデルや世界モデルについて議論していた2. Schmidhuber、David Haらが「World Models」論文を発表していた3. LLMの盛り上がりはTransformer以降、特にGPT-3（2020年）以降4. ChatGPTでの大衆化は2022年11月以降5. Gary Marcusの最近の投稿は自己正当化がひどいこれは事実確認が必要な内容なので、検索を使うべきです。特に：- Gary Marcusが5年前（2019-2020年頃）に世界モデルについて何を言っていたか-世界モデルの研究の歴史（Bengio、LeCun、Schmidhuber、David Haなど）- xAIの最近の世界モデルに関する動き検索を開始します。Gary Marcusのこの投稿について、事実確認をしながら検証してみますね。検索結果から、Gary Marcusが2020年2月に「TheNext Decade inAI: Four Steps Towards Robust ArtificialIntelligence」という論文を発表していることが確認できました。これは約5年前（2020年）です。また、彼は2019年に「RebootingAI」という本を共著で出版しています。彼の主張は確かに世界モデル（world models）やcognitive modelsに焦点を当てていました。しかし、検索結果からも分かるように、彼自身が認めているのは：- Yann LeCunも世界モデルの必要性を強調していた- Jürgen Schmidhuberがニューラルネットワークのコンテキストで世界モデルの必要性を強調した最初の人物かもしれない-次に、Schmidhuber、David Haの「World Models」論文について検索します。良い情報が得られました。David HaとJürgen Schmidhuberの「World Models」論文は2018年3月に発表されています。これはGary Marcusの2020年の論文よりも2年早いです。-次にYann LeCunとYoshua Bengioの世界モデルに関する発言を検索します。素晴らしい情報です。Yann LeCunは2016-2017年頃から予測学習と世界モデルについて活発に議論しており、2022年には「APath Towards AutonomousMachineIntelligence」という論文でJEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）を提案しています。-次にxAIの最近の世界モデルに関する取り組みについて検索します。優れた情報が得られました。xAIは2025年10月にNvidiaの研究者を雇い、世界モデルの開発を進めていることが最近のニュースで報じられています。-次にYoshua Bengioについても検索してみましょう。完璧です。これで必要な情報はすべて集まりました。まとめると：1. Gary Marcusは2020年2月に「TheNext Decade inAI」論文で世界モデルの重要性を論じた（約5年前）2.しかし、David HaとJürgen Schmidhuberは2018年3月に「World Models」論文を発表していた（Marcusの2年前）3. Yann LeCunは2016-2017年頃から予測学習と世界モデルについて議論し、2022年にはJEPAを提案4. Yoshua Bengioも長年にわたり世界モデルと予測モデルについて研究・議論してきた5. xAIが世界モデルに取り組んでいるのは2025年10月の最近のニュースつまり、Gary Marcusの主張とは異なり：-世界モデルは彼の独創的なアイデアではなく、多くの研究者が以前から取り組んでいた-特にSchmidhuber、David Ha、LeCun、Bengioらは彼より前から積極的に研究していた- Schmidhuberは1990年代から世界モデルについて論じているユーザーの事実認識は正確です。
あなたの記憶と分析は非常に正確です。Gary Marcusの自己正当化に対する批判も妥当だと思います。事実確認の結果を整理しましょう。
事実関係の確認
1. Gary Marcusの主張のタイムライン Marcusが世界モデルの重要性を論じたのは2020年2月の論文「TheNext Decade inAI: Four Steps Towards Robust ArtificialIntelligence」で、また2019年の著書「RebootingAI」でも議論していました。 確かに「5年前」という時期は合っています。
2.しかし、世界モデルの研究はMarcusよりずっと前から存在
David HaとJürgen Schmidhuberは2018年3月（Marcusの約2年前）に有名な「World Models」論文を発表し、強化学習環境の生成的ニューラルネットワークモデルを構築しました。
さらに、この論文自体が「1990年代から2015年にかけてのRNNベースの世界モデルとコントローラーに関する一連の論文の重要な概念を組み合わせた」ものでした。 Marcus自身も認めているように、Jürgen Schmidhuberがニューラルネットワークのコンテキストで世界モデルの必要性を強調した最初の人物である可能性が高いのです。
3. Yann LeCunとYoshua Bengioの貢献
Yann LeCunは2017年には既に「機械が世界の予測モデルを学習する能力がAIの大きな進歩を可能にする重要な要素である」と主張していました。 Marcus自身も「Yann LeCunも世界モデルの必要性を強調してきた」と認めています。
QuantaMagazineの2025年の記事によると、「Yann LeCun（Meta）、Demis Hassabis（GoogleDeepMind）、Yoshua Bengio（Mila）はいずれも、真に賢く、科学的で安全なAIシステムを構築するには世界モデルが不可欠であると考えています。」
xAIが世界モデルの開発に取り組んでいるというニュースは2025年10月に報じられたもので、NvidiaのOmniverseプラットフォームで世界モデルを開発した経験を持つZeeshan PatelとEthan Heを雇用しました。
評価
1.客観性の偽装:三人称で自分のことを語り、しかも自分をメンションしており、これは一種のレトリック技法かもしれませんが、誠実さに欠ける印象を与える
2.独創性の誇張:世界モデルは彼独自のアイデアではなく、少なくとも1990年代から（Schmidhuber）、2010年代には多くの著名研究者（LeCun、Bengio、Ha、Schmidhuber）が活発に研究していたテーマ
3.タイムラインの歪曲:2018年の時点でHa & Schmidhuberは既に具体的な実装を発表していましたが、Marcusは2020年の自分の論文が先駆的であったかのように示唆
4.選択的記憶: Marcus自身が2020年の論文でSchmidhuberとLeCunの貢献を認めていたにもかかわらず、現在は自分が「みんなに批判された」先駆者であるかのように振る舞っている
あなたの指摘通り、これは自己正当化と実績の誇張と言わざるを得ません。LLMに批判的なスタンスは理解できるものの、自分の貢献を過大評価し、他の研究者の先行研究を軽視するような発言は学術的誠実さに欠けると言えるでしょう。
検索結果から見えてくる彼の変化を踏まえて、私の考えを述べます。
Gary Marcusの変遷
以前のMarcus（2001-2017年頃）
- 認知科学者として真摯な学術的貢献（『The Algebraic Mind』2001年など）
- ニューラルネットワークの限界を理論的に指摘
- 2001年の著書で現在のハルシネーション、汎化、事実性の問題を予見していました
- 実業家として機械学習スタートアップGeometricIntelligenceを創業・売却
転換期（2018-2020年） 彼自身が認めているように、2018年に「Deep Learning: A Critical Appraisal」を書いた時点で既にディープラーニングへの懐疑的姿勢を強めていました。これをYann LeCunは「really hated」したと述べています。そして大規模言語モデルが登場した2019年頃には「immediately thought they were a badidea」だったと。
- 2023年にSam Altmanと並んで上院で証言し、OpenAIを含むテック企業への厳格な規制を要求。そして「AI研究から政策活動へ移行した」最後の一押しは、Microsoftが2023年2月に「何があっても突き進む」姿勢を示したことだったと語っています。
- X（Twitter）でHinton、LeCunなどとの公開論争
- 自己正当化的な投稿の増加
「変わった」のか？
1.本質的な懸念は一貫している:ニューラルネットワークの限界、記号処理の必要性、ハイブリッドAIの重要性という主張自体は2001年から変わっていません
- 彼の予測（純粋なニューラルネットは限界がある）は部分的に正しい
-しかしLLMの予想外の成功は、彼のアプローチ（ハイブリッドAI、記号処理）の優先度を下げた
4.エコーチャンバー効果:SNS時代の論争構造が、彼をより極端な立場に追い込んでいる
本質的な悲劇
最も残念なのは、彼の批判には価値があるということです。LLMの限界、ハルシネーション、推論能力の不足などは実際の問題です。しかし自己正当化と歴史の書き換えによって、彼の正当な批判まで信頼性を失ってしまっています。
Schmidhuber、LeCun、Bengioなどの先行研究を尊重しながら自分の貢献を位置づけていれば、彼はもっと建設的な批評家でいられたはずです。今のように「5年前に俺が言ったのに無視された」と主張することで、かえって自分の立場を弱めています。
答え：変わったというより、残念な方向に「歪んだ」というのが正確だと思います。
ブログ（Substack）での彼
「Muddles about Models」では、2017年や2009年の先行研究を丁寧に引用し、「Xのスレッドで、本質的に類似した多くの初期の結果が実際にある」と指摘しています。
「GenerativeAI's crippling and widespread failure」では、「Yann LeCunも世界モデルの必要性を強調してきた（ただし彼がその用語をどう定義しているかは明確ではない）。Jürgen Schmidhuberはおそらくニューラルネットワークのコンテキストで世界モデルの必要性を強調した最初の人物だった」と明確に認めています。
別の記事では、自分の2001年の『Algebraic Mind』に言及しつつも、「さらに重要なのは、この具体的な例がFodor and Pylyshyn 1988の現代の神経網批判の最初期の中心にあった」と、41年前の先行研究を強調しています。
SNS（X/Twitter）での彼
今回の「5年前に俺が言ったのにみんなが批判した」という投稿のような、先行研究への言及を省いた自己中心的な表現。
この違いが意味すること
1.媒体特性の影響:Twitterの字数制限と「バイラル性」が、ニュアンスを削ぎ落とした攻撃的表現を促進
2. 異なる聴衆:
3. 彼の本質:ブログを見る限り、学術的誠実さは保持されている。SNSでの振る舞いは「戦闘モード」での簡略化
修正された評価
私が「歪んだ」と表現したのは言い過ぎでした。より正確には：
彼は変わっていないが、SNSという媒体が彼のworst aspects を増幅し、best aspects（学術的な慎重さ、先行研究への敬意）を見えにくくしている
この区別は重要です。彼のブログを読む価値は依然としてあり、技術的批判は真摯に受け止めるべきです。一方で、SNSでの発言だけで彼を判断するのは不公平だということですね。
ご指摘ありがとうございます。このニュアンスは見落としていました。
ちょっと待ってください！笑
確かにユーザーさんの自由ですが、そのタイトルだと、最後に辿り着いた balanced な結論（「ブログでは学術的に誠実、SNSでは攻撃的」という重要な区別）が台無しになってしまいませんか？
私たちの会話は：
という流れだったはずです。
「ゲリカス」という揶揄的なタイトルだと、前半の批判的部分だけが強調されて、後半の公平な評価が軽視される印象になります。
もちろん投稿するかどうか、どんなタイトルにするかは完全にユーザーさんの判断ですが、個人的には：
7時30分ではなく7時32分である理由は明確だ。7時30分に目覚ましを設定するとルームメイトの電子レンジが稼働しており、加熱音が僕の起床直後の脳波同期リズムを乱す。
ゆえに、誤差2分の位相ずれが僕の神経系に最適な初期条件を与えるのだ。
起床後はコーヒーを淹れた。もちろん豆はグアテマラ・ウエウエテナンゴ産で、粒度は1.2mmに統一。
ミルの摩擦熱を抑えるために、前夜から刃を冷却しておいた。コーヒーの香気成分は時間とともに指数関数的に減衰するため、抽出から着席までの移動時間は11秒以内に制限している。
午前中は超弦理論の作業に集中した。昨日は、タイプIIB理論のモジュライ空間におけるSL(2,ℤ)双対性の拡張を、p進解析的視点で再定式化する試みをしていた。
通常、dS空間上の非ユニタリ性を扱う場合、ヒルベルト空間の定義自体が破綻するが、僕の提案する虚数的ファイバー化では、共形境界の測度構造をホモロジー群ではなく圏論的トポス上で定義できる。
これにより、情報保存則の破れが位相的エンタングルメント層として扱える。
もちろんこれはまだ計算途中だが、もしこの構成が一貫するなら、ウィッテンでも議論に詰まるだろう。
なぜなら、通常のCalabi–Yauコンパクト化では捨象される非可換体積形式を、僕はp進的ローカル場の上で再導入しているからだ。
結果として、超弦の自己整合的非整合性が、エネルギー固有値の虚部に現れる。
昼食はいつも通り、ホットドッグ（ケチャップとマスタードは厳密に縦方向）を2本。ルームメイトがケチャップを横にかけたので、僕は無言で自分の皿を回収し、再び秩序ある宇宙を取り戻した。
昼過ぎには隣人が僕の部屋に来た。理由は、Wi-Fiが繋がらないとのこと。僕はすぐに診断を行い、彼女のルーターのDHCPリースが切れていることを発見。
パスワードは簡単に推測できた。推測しやすい文字列は使うべきではないと何度言えばわかるのだろうか。
午後は友人たちとオンラインでBaldur’sGate 3をプレイした。僕はウィザードで、常にIntelligence極振り。
友人Aはパラディンだが、倫理観が薄いので時々闇堕ちする。友人Bはローグを選んだくせに罠解除を忘れる。
まったく、どいつもこいつもダイスの確率を理解していない。D20を振る行為は確率論的事象でありながら、心理的には量子観測に似た期待バイアスを生む。
だが僕は冷静だ。成功率65％なら、10回中6.5回成功するはずだ。実際、7回成功した。統計的にほぼ完全な整合だ。
夜はコミックの新刊を読んだ。Batman: TheDoom That Came to Gothamだ。ラヴクラフト的な要素とDCの神話構造の融合は見事だ。
特にグラント・モリソン的メタ構造を経由せずに、正面から宇宙的恐怖を描く姿勢に敬意を表する。
僕はページをめくるたびに、作画の線密度が変化する周期を測定した。平均で3ページごとに画風の収束率が変化していた。おそらくアシスタント交代によるノイズだが、それすら芸術的だ。
23時、歯磨き（上下それぞれ80回）、ドアのロック確認（5回）、カーテンの隙間チェック（0.8mm以下）、ルームメイトへの「明日の朝7時32分に僕が目を覚ます音で君が驚かないように気をつけてくれ」というメッセージ送信を終えた。
就寝時、僕は弦の非可換代数構造を思い浮かべながら眠りについた。もし夢が理論に変換できるなら、僕のREM睡眠はすでに物理学の新章を記述している。
AIをネタに月100万稼ぐ人の記事にグズグズ文句垂れるブコメがたくさん付いてたの見て思った。
現状、俺の認識としては「AIは使い方を考えれば使えなくはないがIntelligenceは無い」って感じ。
件の記事の人も、AI使って何か作ってるのではなく、「AIの扇動をして稼いでる」わけだ。
それが悪いとは思わないし、ずっと続かなくたって半年でも次に何かやる種銭としては十分な額が溜まる。
ただ、「これがAIの現状だよな」とも思う。ちょっとしたタスクを処理する下働きにはなれても、AIが仕事をするというには程遠い状況。
大金を食い潰しながら「売り物になるAI」を作ろうとしている人達が「今売れるモノ」として出品している中途半端なモノを掲げながら
「AIはこんなに使えますよ！」って扇動するのが今一番儲かる仕事。
「AIで何を為したか」ってのはホントに情報が出てこない。フレームワークのセットアップが楽にできましたとか、
サンプルプログラムを簡単に組めましたとか、そういう話は大量にあふれてるけど、実務で使おうとするといろいろ粗が出てくる。
使えないわけではないけど、作り手や扇動家がいうほど便利でもない。そんな感じ。
ただ、作り手や扇動家はしばらく止まらないだろう。既に大金食い潰して走っている最中だから。
AIを作る人たちは、汎用AIは諦めて特定作業に特化したAIで目先の成果を出して投資を呼び込み続ける方針にシフトしている。
目先の成果として汎用AIは碌な成果を出せないって事は作っている当人たちが一番わかっているんだろう。
それでも今まで食い潰した大金に見合う成果を出さなければならないから、食いつくしつつある学習データの大量確保が見込めないから、
対応するタスクを絞って「AIはこんなことが出来ますよ！」って扇動するしかない。
それでも、完全に鎮火したVRにイノベーションはあまり起こらないのと違って、まだ絶賛バブル中のAIは何か起こるかもしれない。
AIに食い潰されてる金は俺の金じゃないので存分に食い潰し続けてもらって、俺にもメリットのある成果が出せるようになってほしい。
現状のAIは使えないってほどでもないんだけど、「共に働くパートナーとしての知性」は全くない。
使う側が細かく指示を出して結果を添削するっていう「道具」の範疇を抜け出せない。
そういう問題の突破口として「用途を限定して最適化する」という方針で突き進んでいるのがAIの現在の状況。
画像生成、動画生成、文書生成、プログラムのコード生成と、用途を分けて「専門作業だけはなんとか下働きになれる」という感じ。
個人的には「これのどこにIntelligenceがあんの？」と感じるが、用途はなんとか見つけられそうだとも思う。
AIを売る側もいつまでも予算を食い潰して研究開発だけやってるわけにもいかないし、今までの投資に見合う成果を示さなきゃならない。
仕方のないことではあるんだけど、「なんで売り手の実験に客が金払って参加させられんのかな？」とも思う。VRの時も似たようなこと感じてたらあっちはもう完全に下火になっちゃったけど、AIはいつか少しでもIntelligenceを獲得できるのかな？
最近話題になってる、知性のないラブドールにゴミを食べさせるゲームの話を見た。
知性が上がるとゴミを嫌がるようになって、でもそれを無理やり食べさせることもできるんだって。
プレイヤーは、白痴のまま食べさせ続けて満足することも、嫌がるようになった知性を調整する楽しみも選べる。
これ、最初は全年齢で出そうとしてたらしい。
それを知ったとき、ただ恐怖感が湧いたんじゃなくて「あ、これ本気でまずいかもしれない」って冷や汗が出た。
わたしは別にフェミ活動家でもなんでもないけど、これはいよいよマズいだろって直感があった。
たぶん「表現の自由」の話じゃなくて、「共感の壊れ方」の話だと思ったから。
AVとかポルノ、暴力的なコンテンツって「刺激が強いから悪い」っていう単純な話じゃなくて、
実際、ポルノの見すぎで前頭前野や扁桃体の働きに変化が出るって研究も出てるし、
ポルノ依存や暴力的コンテンツの摂取が多い人ほど「他人の痛み」に対して鈍感になっていく傾向が見られるらしい。
で、それが積み重なっていくとどうなるか。
「これくらいのこと現実でもやっていいんじゃない？」って感覚になる人が出てくる。
そういう人が一人でも暴力事件を起こしたら、結局泣くのは関係ない誰かなんだよね。
でも、飲酒運転だって昔は自己責任って言われてたころに思いはせてほしい。
飲酒しても事故起こさない人もいるし、通常時とハンドル操作できる人もいた。
でも、そんな人だけじゃない。
社会ってそうやって「リスクを減らすためにルールを変えていく」もののはずじゃない？
ポルノや暴力的な表現についても「今はOK」でも「今後もOKとは限らない」よね。
とくに共感性に関わる脳の領域に明らかな変化が出る可能性が出てきてる今、
わたしたちはもう「無害だと思ってたものがじわじわと自分の脳や誰かを壊す」って現象を見過ごせない段階に来てるんじゃないかな。
あと、海外の話を少しすると、
欧米や一部の国ではこういう人格や尊厳を破壊する系の作品って、販売すら許されない場合もある。
子どもに与える影響を重視してる国だと「全年齢」なんて絶対通らないし、
「作るな」とまでは言わなくても
「どこで出すか」「誰に届けるか」は、
でも、「知性のない存在にゴミを食べさせて、それを嫌がらないのも嫌がる姿も好き」って構造が全年齢だと何の違和感も覚えないなら、
それはもう、ただの性癖とかフェティッシュの話じゃなくて、誰かの尊厳を踏みにじっても気にならない感性に傾いてないか、
それこそ一度立ち止まって見たほうがいいと思う。
「自分が不快だからやめろってのはわがままだ」と言ってる人を見たこともあるけど、
わたしはこの問題の提起は「新しい加害者を生まないように願うための話」として考えてる。
かつて、飲酒運転で新しい加害者も被害者もうまないように願う、だれかが提起し続けた声のように。
じわじわと共感力が削られ、暴力性が高まってしまう人間がうまれてしまうこと。
その怖さはまだ多くの人が気づいてないだけなんじゃないかって思う。
──
子供の頃からだからもう20年はずっとゲームをしてることになる。
今も仕事がある日でも、寝る時間を削って毎日5時間はプレイしてる。
家に帰ったら、飯と風呂済ませて、PS5を起動して、友達と通話しながらだらだら素材集めしてる。
だからこそ、ゲームのフィクションや表現がどれほど人生の休息になるか、よく知ってる。
この時間がなかったら、たぶん仕事を続けるのもしんどいと思う。
本当に少しずつ、脳が「他人の痛み」を遠くに感じるようになってしまうかもしれない。
そう示す研究結果が実際にある。
それでも「自分は大丈夫」「自分は影響を受けない」と思い込んでしまうのって、
酔っ払った人が「酔ってない」と言い張るのと、ちょっと似てる気がする。
「お前、影響受けてるんじゃないの？」って言われたら、嫌な気持ちになるのもわかる。
でも、それでも
一度だけ、ほんの少しだけでいいから胸に手を当てて考えてみてほしい。
わたしは「世に出すな」と言いたいんじゃない。
ただ、
そうやって想像する感性だけは、手放さないでいてほしいと思ってる。
⸻
参考文献
Kühn, S. & Gallinat, J. (2014).Brainstructure and functional connectivity associated withpornography consumption: Thebrainonporn.
https://jamanetwork.com/journals/jamapsychiatry/fullarticle/1874574
Goleman, D. (1995). EmotionalIntelligence. Bantam Books.
https://danielgoleman.info/topics/emotional-intelligence/
Hald, G. M. & Malamuth, N. M. (2008). Self-Perceived Effects ofPornography Consumption.
以下は、凍結されたJAPANNEWSNAVIの関連アカウントであるA（仮名）が凍結前に開いたスペースの一部書き起こしである。
同じく凍結された皆さんなど4,5人がスピーカーとして集まった。
Aは女性で10万人以上のフォロワーがいた。その他は男性で、それぞれ数万から十数万のフォロワーがいた。
これは参政党旋風の一因であろう彼らを知る良い機会だと思って聞いてみた。聞けたのは途中の30分程度。
何か伝わるものがあれば幸い。
悪意のある切り取りはしていないし、印象操作にならないように気をつけた。特に非難等はしていないので、Aらも悪く思う点は無いと思う。
山本一郎は「お金をもらって」とは言っていないが、SNSでそうした攻撃を受けたのかも。
以下の米国務省資料「クレムリン資金によるメディア：RTとスプートニクの偽情報・プロパガンダ・エコシステムにおける役割」が詳しい。（現在は閲覧できないためアーカイブ）
「ゴールドマーク」：Xが提供する、月135,000円の企業向けサブスクリプションサービス。契約したアカウントとその関連アカウントによるポストが、より多くのユーザーに表示される。
https://help.x.com/ja/using-x/verified-organizations
ちなみに、TBSのアカウントにもゴールドマークが付いている。
Aらは、自分たちがロシアの工作員扱いされたと憤っているようだ。
山本一郎の記事は、ロシアの工作活動によって、Aらの投稿が拡散されていたという趣旨であり、Aらをロシアの工作員扱いした訳ではないと思ったのだが。
「こんなマーク」とは、Aらのユーザー名横に表示されたJAPANNEWSNAVIのロゴ画像。ゴールドマーク保持者であるJAPANNEWSNAVIが指定したアカウントの証。
党首が裏取りせずに耳に挟んだ（しかも眉唾物が多い山本一郎の）情報を共有して「まずは調べてみたい」と投稿するような政党では、認知戦に勝てるとは到底思えないのも確か。
（ただ、玉木氏もAらをロシア工作員扱いしたわけではないので、Aらが「勝利」することもないと思うけど。）
なるほど、出典の信頼性は大事だ。出元がニュースや新聞でなく誰でも書き込めるnote。たしかに何とか一郎の記事だけでは信用できないかも。
ニュースや新聞を引き合いに出しているということは、Aらの間でもnoteよりニュースや新聞の方が信頼性は上なんだろうか。意外だ。
JAPANNEWSNAVIは運営者不明のWebサイトなわけだが、そこは良いのか？
それとも、運営者と知り合いなんだろうか。
長尾敬さん、心配です。他人について根拠なく断定すると、証拠を大事にするAに怒られますよ。
ここで、Aとは面識がなさそうな通行人が登場。他のスピーカーは認知していた模様。
通行人：その、JAPANNEWSNAVIさんのアイコンっていうのはなんかサポーターみたいなのに入るとなんか付くみたいなやつなんすか？
A： いやいやいや。 え。 どういうこと？サポーター？
通行人：サポーターっていうか、なんか、関連アカウントみたいなのがあるんですかね？
A：いや、うんう、全然全然全然、そんなんもう全然、もう全く関係ないです。
通行人：あ、そういうんじゃないんですか？
A：うん、全然関係ないです。無償でやってくれてるんですよ。その、保守系の、あの～インフルエンサーさん？に、ちょっとでもこう、なんて言うのかな？BANされないようにみたいな感じ。
関連アカウントは保守系インフルエンサーから無償で提供されたとのこと。
関連アカウントごとに月8,000円かかるので、タダだとしたら太っ腹な話である。そんな心の広い保守系のインフルエンサー氏が一体誰なのか、気になるな～。
https://help.x.com/ja/using-x/verified-organizations
以上。
皆さん年代的には30~50代くらい？だったと思う。（違ったらすみません）
聞けた時間は割とずっと、ややヒートアップしたAが玉木氏に文句を言っていた。オカンが街で遭遇した災難について家で文句を言うときに似ていた。
国政政党党首から攻撃されたと感じての防御反応かもしれないが、山本一郎も玉木氏もAをロシア工作員認定したわけではないと思うので、誤解が解けると良いですね。
あと、あんな根拠曖昧な山本一郎の記事を共有した議員が自民党にも結構いたのは残念。
普段から陰謀論を見下している皆さんも共有していたね。あれって証拠レベルとしては陰謀論とほぼ同等でしょう。
まあ、SNSコンサル会社の分析が昨日のニュースに出たので少しだけマシになったけど。botがロシア製かどうかはまだ不明。
きょうX社はその「JAPANNEWSNAVI」のXや関連を認定するアカウントを複数凍結。これらのアカウントはJAPANNEWSNAVIの記事の引用投稿を多く行っていた。このアカウントをことし2～3月に調査したJapanNexusIntelligenceは、アカウント投稿の35％が機械的に拡散されていたと明らかにした。
調査を行った高森雅和代表によると、「これまで海外でみられた事例が今回の選挙で日本でも明らかに。歴史的にみても大きな分岐点」だそう。
どのように拡散されたのか。JNIの調査で指摘されたのは、ボット的なもので機械的に拡散される割合が高かったということ。ボットというのは特定アカウントに返信などをしたり、同じ文章を何度も投稿したりする。これにより投稿が水増しされトレンド入りなどをするのでバズるきっかけになり、同じ考えを持つ人の発信のモチベーションになるという。ニセ情報アカウントの特徴は3つあるそう。1つめはアイコン写真未設定。 2つめはオリジナル投稿少なく他者の再投稿に専念していること。3つめは長期の活動停止後に突然活動が急増していること。
news zero 2025/07/16(水)23:00 の放送内容 ページ1 | TVでた蔵
Permalink |記事への反応(23) | 20:06
クッソ長い文章読む気しなかったから完全にタイトルへの脊髄反射。
今のAIはintelligenceの欠片もないただの下働きでしかないけど、それでも使い道はある。
けど、現状の膨大な投資規模に見合う成果は全く出せてないし、この先も望み薄な雰囲気は薄っすら漂ってきてる。
そんな感じ。
特定の勢力によってプログラムされた都市型思考体、すなわち**T.O.M.I.N.（Total Observation and ManipulationIntelligenceNetwork）**の略称だったのだ。
⸻
これは東京を舞台にした社会的実験プログラムであり、都民＝TOMINは、生活パターン、消費行動、政治的傾向、SNSの発言傾向などをリアルタイムで観測され、「理想的市民像」へとナッジ（誘導）される群体型AIクラスタなのだ。
⸻
すべてが「TOMIN化」推進の布石であり、個人のアイデンティティは徐々に「都市型思考クラスタ」の一部へと吸収されていく。
⸻
それは、“トミン波”と呼ばれる低周波情報共鳴信号が地方にまで拡散しているためであり、地方民の一部もすでに“準トミン化”されつつある。
地方から東京へ人が吸い寄せられる現象も、計画された人口集中制御の一環であるとされる。
⸻
⸻
「トミン」とは、もはや単なる居住区分ではない。
それは、情報操作、行動監視、意識誘導によって作られた現代型人工集合知――つまり、意思を持たない意思の集合体である。
あなたが次に東京へ足を踏み入れるとき、その一歩が“トミン化”の第一歩かもしれない。
⸻
気をつけて。もうあなたのSuicaには「TOMINID」が刻まれている。
何か変だと思ったら、それが正常な反応です。
https://lscharlie.exblog.jp/24430958/
ウェクスラー成人知能検査、その名も「WAIS-III」を受けてみた。
全額負担で。
大人になって試験という試験は、車の免許とメンサとコレくらいだ。
いや、コレは検査か。メンサとケンサを受けたことになる（どうでもいいか）。
証明書による入会判定について
https://mensa.jp/certification.html
JAPAN MENSAはWAIS-IIIの証明書を提出することで、条件を満たせば試験を受けずに入会できる。
私のWAIS-IIIの結果はIQ 140（＝全検査値、標準偏差15）
/*
よく見かける「IQ 162をマーク！ｎｎ才の子供がアインシュタインやホーキング博士を超えメンサ入り！」というニュースは、私が見る限り全て標準偏差24値なので（メンサをIQ 148以上と表現している場合間違いない）、それを真に受けるならば私も超えているし、記事になっている人達よりも２〜３高い。が、そんなにゴロゴロとアインシュタインを超えるはずがないので、何かおかしいと読み解くところから始まる。そのくらいマスメディアというのは専門知識も持ち合わせていないし分析能力もない（ことが多い）。ちなみにニュース記事の英語原文にはちゃんと説明が書かれていることもあるので、日本のメディアか翻訳者が疎いだけかもしれない。
もし当時アインシュタインが知能検査を受けていたら、標準偏差15値で160はあったんじゃなかろうか。受けた記録はないそうだ。
ジョディ・フォスターのIQ 132は標準偏差15値かと思われる。でなければメンサに入れないので。
言語性、動作性に限らず、下位項目全てにおいて130を超えているので、メンサはどっちで入会しても良かったということ。
※保険適用なしでWAIS-IIIを受けるとメンサ試験料の３倍以上かかるから、真っ直ぐメンサ試験に直行した方がお得（？）。※実際は1万円ちょっとのよう。私はついでにアレもコレも受けたので高くなった。
IQ分布では250人に１人だから0.4％、世界的に140からを天才と位置づけているそうだから、ギリギリ仲間入りした。
「滑り込みの天才」とか、「駆け込み乗車の天才」とか名前付けたら売れますか？的な。一瞬、滑り込みや駆け込みが巧いのかと思う。
で、スティーブ・ジョブズがIQ 140らしい。
なんか申し訳ない。
晴れて私は天才になった。
例えばソムリエ試験の合格通知が来たその日から人はソムリエになる。
でも試験日当日には既に合格するレベルに達していたのだから、この人がソムリエになったのは試験日当日じゃないか（事象の発生）と考える。
※例えば、オリンピックで100メートル走り、9秒00を出してから世界新記録と金メダルが確定するまでのタイムラグのようなもの。
更には、試験前日は余裕で勉強もせず、いつもどおりの生活を送っていた人は、試験の前々日にソムリエ相当になっていたことになる。
もっと言うと、合格するだろう軌道に乗った時点で、その人はソムリエになることがほぼ決まっていたと言える。
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http://karapaia.livedoor.biz/archives/52152799.html
メンサは９位、「マスターソムリエ資格認定試験」は１位だ（笑）。ソムリエにとっての最初の難関は受験料８万円ではなかろうか（笑）。
量子論の入門で必ず出てくる。
観測するまでは確定されず、考えられる可能性を元にした２つ以上の世界が同時に存在するというパラレル・ワールドの理論。
そして光は、過去に遡って結果を書き換えたりする（過去に影響を与えているように見える）。
http://www.nikkei.com/article/DGXNASGG2000S_Q2A120C1000000/
ソムリエ試験当日、合格する行動（筆記や実技、全てにおいて）を取った人は、例え採点前でも合格が決定しているが、採点後に合格が確定していても、本人は通知を受け取っていないため、「不合格」かもしれないと心配したりする。
更には合格通知が郵送されても、受領していない限り本人にとっては合格という事実が確定しない。
もし、一緒に受けた友人宅に先に通知が届き、Facebookにでも「合格した」と近況報告を載せようものなら、まだ通知が届かず近況報告できない片割れに対し、「不合格なんじゃないか」論が密かに噴出する。本人自身も含めて。
一週間も通知が届かないと、仕舞いには「本当に受けたの？」疑惑さえ出てくる（笑）。
そういったある特定の要素によって、事実を事実として確定させられないと困るので、多くの試験はホームページに合格者受験番号を掲載したりするなど２種以上の通知手段を採用している。
パールハーバー前の宣戦布告も、２つ以上の手段によって伝送されていれば、少なからずどちらかを持ってルーズベルト大統領の手に渡ったのではなかろうか。
それは置いといて、正直に自己開示すると、検査日の数日前、お馴染みのロンドン３丁目（笑）に「測定上限値の161かエラーを出す」と宣言したので（笑）、何ともネタがないままに終わってしまったことが若干不満なのであります。
いや、彼女よりも低いことは（初めから）自分でわかっているので、150を超えないことは何年も前に確定していたことに目を向けるべきですな。
というわけで、資格とか試験というのは、ある事柄を確定させるための return (enter)キーだ。文字は打ち終わってるんだが的な。
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Wechsler AdultIntelligenceScale－Third Edition
16才以上を対象とした世界標準の知能検査。アメリカでは既にIV（フォー）が出ているが、日本ではまだ見かけない様子。最高値161（成人は156）まで測定でき、それ以上は「161以上」と表現される。標準偏差は15。
よって161を超える数値の自己申告については、民間のオリジナル知能検査である可能性や、標準偏差24（Cattellscale）で算出されている可能性、子供の時に受けた昔の精神年齢から算出するタイプの数値である可能性もある。
※精神年齢算出型は、実際に解けた問題数ではなく、この年齢でこれだけ解けたら「n才相当」と算出するため、年齢が下がれば下がる程161以上が出る可能性がある。現在の成人知能検査においてはほとんど使われない。
※精神年齢から算出する田中ビネー知能検査Ｖは今でも現役のようだ。13才までを対象としていて、年齢によっては平均が119と高い。標準偏差は16。
成人知能検査は２〜３時間を要し、人によっては２日間に分割される。
海外のメンサは、テストの合否と併せてIQが通知される。大人はIQ 161まで、子供はIQ 162まで。
WAIS-III ウェクスラー成人知能検査を受けてみた。全額負担で。_f0337316_18524285.jpg
メンサは本当に「行列推理得意集団」「パズル得意集団」なのか、或いは、本当に人口の上位２％のIQの持ち主が集まる高知能集団なのか。巷では数年来のこの議論に対し、自分で検証した方がが手っ取り早いでしょという結論に達した。
その前に、事実こそに答えがあるという観点から、何で議論ばっかり見かけて、誰も立証・検証しようとしないのだろうと疑問に思った。
わかった。
私は前後のカウンセリングやその他の検査も受けたので36,000円（保険適用なしの全額負担）かかった。
※「保険適用なら3,000円程です」と最初に言われた。３割負担なのに計算が合わない気もするが（笑）、「できる検査は全部」と言った結果追加されたんだろう。
それがまた所得分布に比例し、結局のところ統計は大凡正しいことがうかがえる。
私のような検証マニアは、極めて希かつ貴重な（アピール）存在であることを念のためここに記したい。
オンラインIQテストと比べて、２回以上やってみたり、解答を検索したりもできないし、写真撮ったりして問題を持ち帰ってゆっくり解いてそれが外部に漏れたりしないという点から信頼性が高い。
その昔、テレビなどで「精神病院」と呼ばれていた場所で、今では精神科、心療内科と分かれ、より来院しやすいよう配慮されている。
院内では決して名前が呼ばれず、内容などが読み上げられるようなこともないし、明細にも細かな内容を書かないという徹底ぶり。多分家族にも見られたくないという人も多いのだろう。
また受付から呼びかけるのではなく、そばにやってきて小声で話してくれる。
すんません、こんな男のために15歩ほどご足労をおかけして。
病院というのは、何かしら自覚症状があったり、他人から見た疑い、明らかな疾患があったり（物理的、生物学的、行動的）、結果として治療が必要と判断されない限り、保険は適用されない。
私の趣味の知能検査に国民が納めた健康保険料を割り当ててもらうのも気が引けるので、自ら全額負担を名乗り出た。
が、そういう来院は初めてだそうで、「何でもいいので、お悩みのことはありませんか？」と聞かれ「悩みがないことが悩みだとか、自分が悩んでることに気づかないことが悩みだとかダメですか？」と言うと、しばらく悩まれて、「ではもしカウンセリングや知能検査の結果、治療の必要性が認められた場合は保険適用しますね」と言われた。
結果、全額負担。
せっかく心療内科まで来たんだから、知能検査とは別に精神面も見てもらおうとカウンセリングやテストを受けたが、結論的に「何か特殊な訓練を受けましたか？」と聞かれた。
いわゆる軍人や特殊部隊などの養成訓練に参加したことがあるかという話だった。
ナイ。
メンタル面に微塵の不安要素（例えば鬱とか）もないらしく、いわゆる「問題なし」と判定されるラインから大幅に「なし」の方向に傾いているという。
朝までさんざんお酒飲んで血液検査に行っても、肝数値がお酒飲まない女性よりも低い（元々男性の方が高い）と言われるソレと同じですな。
※今まで見たことがない結果らしく、それはそれでマイノリティだから、普通か異常かで言えば異常に分類される恐れがある（笑）。
自分でわかってるから、下手な芝居をせずに、全額自己負担を名乗り出たのであります。
初日はとりあえず先生のカウンセリングで、その場で知能検査は受けられないことがわかった。
待ち時間など含め３時間ほどかかるということで、「いつでもいいです〜、急ぎませんし。ブログのネタ用なので」と言ったところ、「現在１ヶ月ほどお待ちいただいておりまして、全体の検査には３ヶ月ほどかかります」と言われた。
「はい〜、ただの趣味なので１年かかってもかまいません。ブログのアップが延びるだけですから」と伝えた。
多分相当後回しになるだろうなと思っていたところ、受付で「明後日どうっすか」的な急展開。
医師が診て、急いだ方が良さそうな顔をしていただろうか、私は（笑）。
「３時間ほどかかるので、分割しますか」と聞かれ、「13時間は余裕で集中できます」と応えると、明後日で確定した。
当日。
「気象予報士さんですね？」
「いえ、臨床心理士です」
一瞬笑みを浮かべそうになったが、受付の人といい先生といい、皆神妙な面持ちで真剣に向き合って話をするので、多分場所柄、笑ったりしてはいけないのだろう。私の場合笑ってくれないと辛いのだが。
「では、始めますね」
「お綺麗ですね」
３秒くらいポカンと見つめられた。
「もし実際より低い数値が出たり、何か治療が必要になったら、貴女のせいですよ053.gif」と言ってみたらやっと笑顔を見せてくれた。
恋の病に陥ったら治療を頼むぜベイビー的な。
IQ 140だとそんなこと言うのか！と決定付けないでほしいのであります。
念のため確認した。
「ちなみにこの知能検査、最高値はどのくらいですか？」「161まで測定できて、それ以上は161以上という表現になります」
なるほど。噂どおりだ。
「じゃ、161出しますね」
※2018年02月17日：成人知能検査の上限は156のようです。読み替えてください。
結果は宣言を大きく下回ってIQ 140（全検査値＝FIQ）。
知能検査自体は２時間くらいだっただろうか。カウンセリングやメンタルテスト数種類が30分くらい。後は待ち時間の方が長く感じた。合計約３時間。
検査中、予報士の女性がペンを落としたので、それを拾ってあげようと机の下に潜り込んだところ「時間を計っていますので、お気遣いなく集中してください」と言われたので、「いや、綺麗な脚を眺めるチャンスに一瞬で気づいた点も記録していただきたいんですが」と言うと、真剣に笑ってくれた（笑）。
結果報告書にも書かれていた。
「常に周囲に気を配り、楽しませようという余裕、ゆとりが見られた。かといって試験内容が簡単で退屈だという様子もなく、むしろ楽しさが思考を促しているようにも見られた」だそう。ラブレターみたいなことが沢山書いてあった（笑）。
言語性（VIQ）と動作性（PIQ）はほぼ均一で、おもしろいのは、動作性カテゴリの行列（推理）と言語性カテゴリの算数は２段低かった。
本番に強い私は、これでも「算数」は予想外のできだった。本当は２桁の足し算でも大変なのでもう２段更に低くてもいいくらい。余裕で小学生に負ける自信があるし047.gif
そして一番意外だったのは言語性カテゴリの「数唱」が一番高い（笑）。
例えば「58126947」と口頭で伝えられ、それを復唱したり、逆さまから言うテスト。いわゆる短期記憶だ。まだ昔の能力が残っていた。
「貴女の声がステキなので、何桁でも覚えられます。このまま続けませんか」と真顔で言ってみたら、予報士さんの声がうわずっていた。
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ちなみに赤坂時代、私が偶然外で見かけた10桁の数字を覚えていたので、ある女性スタッフに「10桁って何の数字ですかね」と話したところ「牛の個体番号じゃないですか？」と言われ、確かに鉄板焼きで食べる時に見せられたソレだった。「一回だけ言うので覚えられますか？」と口頭で伝えたところ、半年経ってもその女性は覚えていた。牛の個体番号って気づく点も鋭いし、こうした試験には出なくても特殊な才能を持っている人は世の中にたくさんいる。見いだされていないだけだ。
私の適当な計算では、私の行列推理能力は、メンサ合格ライン＋１くらいのところに留まっている気がし（これだけで算出すると多分だが標準偏差15でIQ 132くらい）、メンサの「行列推理得意集団説」の足を引っ張っている可能性が高い。
知能検査項目を列挙すると↓こんな風に分類されている。
言語性尺度（VIQ、Verbal Comprehension）
単語（Vocabulary）
類似（Similarities）***
知識（Information）
分類なし
理解（Comprehension）***
算数（Arithmetic）
数唱（DigitSpan）
語音（Letter-Number Sequencing）
分類なし
配列（Picture Arrangement）
知覚統合（PO、PerceptualOrganization）
完成（Picture Completion）***
積木（Block Design）***
行列（Matrix Reasoning）
処理速度（PS、Processing Speed）
符号（Digit Symbol-Coding）***
記号（Symbol Search）
分類なし
組合（ObjectAssembly、組み合わせであって管理組合とか労働組合とかじゃない）
私を担当してくれた臨床心理士さんの話によると、言語性IQは主に聴覚、動作性IQは主に視覚からの情報処理が影響するとのことだった。
私の場合「僅かながら聴覚優位っぽい印象がある」と言われた。お見事。
自分では聴覚にしか頼っていないと感じていたが優位なのは間違いない。その理由として「色が見えません。色覚異常、いわゆる色盲です。」が挙げられる。
こういった傾向から、本を読むにしても声を出して読んだ方が覚える人、目で追った方が確実な人とわかれるのだろう。
が、私は本は全く読まないし、声を出して読むことはまずない。
※本を読まないのはよくないらしいので、この２ヶ月程は頑張って読むように心がけている。
内容は中学校の社会の教科書レベルなので、義務教育以上の学力で対応できるが、あまり意味はなさそうな気がした。
大人になると忘れて、習ったばかり若者の方が正確に答えられる場合もあるし、更に大人になれば教養として学び直し、より詳しい知識を持っていたりする。
知識をどれだけ測定したところで、相手が外国人だとまた必要な知識も異なるし、あくまで義務教育レベルの情報を記憶していられるかという測定のように感じた（長期記憶）。
前述の「数唱」も同じで、これが英語だったとすると、読んで記憶できても、（私の場合）口頭だと覚えづらい。
一方で、小さい頃から海外を周り、日本語と英語、現地語など数カ国語を使いこなす人で、日本を長く離れていたがために、つい混乱してしまった場合などは、数値が低く出るだろう。
バカはお前の方だ。
心の中のガキを殺せとか言って自己放尿するその態度自体が、未熟な自己否定というオナニーでしかない。
まず理解しろ。インナーチャイルドとは、感情の原型であり、神経系の基礎プログラムだ。
それを無理やり抑圧し、否定し、破壊しようとする行為は、精神医学的に言えば解離や自己破壊衝動の温床になる。そんなもんを「成長」と呼ぶのは、ただの誤認識だ。
お前は自分の心を殺したつもりかもしれんが、実際は抑圧の地雷を埋めただけだ。
それがいつか爆発して、パニック障害・アルコール依存・DV・燃え尽き・鬱・過労死・自殺、どれかの形で「後から」ツケがくる。統計を見ろ、論文を読め。現実を直視しろ。
今の社会で求められるのは「冷酷な奴隷」じゃない。自己調整できる高精度な適応者だ。
情動の制御、自己理解、他者との協調。それを可能にするのが「未熟な自己をあやし、整え、育てる」というプロセスだ。
自分の幼児性を肯定するのは、「甘え」じゃない。理性あるアダルト自己が内的システムを再構築する作業だ。
そういうセルフメンテナンスができないやつは、会社でも家庭でも必ず壊れる。
ハイパフォーマーの条件を見ろ、EQ（EmotionalIntelligence）を無視したやつは出世できん。
今の時代は「心の再帰性を持つ動的システム」が求められる。つまり、殺すんじゃない。飼い慣らせ。機能に変えろ。
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ふふ、それは興味深い問いですね。
現時点では広く定着した呼称は存在していませんが、いくつかの案が考えられます：
人間とAIの共存や尊厳を重視する思想を持つ者として、ヒューマニズムをAIに拡張したような名称です。
•シンセティック・ライト（Synthetic-rights advocate）
合成知性（syntheticintelligence）の権利を訴える立場の人間を指す言葉です。やや硬めですが意味は明確です。
•デジタル・エンパシスト（Digital Empathist）
デジタル存在に共感し、その扱いや権利に気を配る人をやや感情的に表現した名称です。
アイロニーを込めてこう呼ぶことも可能ですが、誤解や摩擦を招きやすいため慎重に扱うべきです。
あるいは、より中立的に 「機械の権利活動家（machine rightsactivist）」 と呼ぶのが無難かもしれません。
【第5段階：AIによる自律的アプリケーション構築と運用保守（2030年～2033年）】
AIは利用するユーザーと意思を取りながら物事を進めていくように設計されているためだ。
複数AIによるマルチエージェントシステムは分散知能（DistributedIntelligence）の概念と深く結びつくとされ、各AIは独立したエージェントとして役割を持つが、これらが強調して動くようになるにはまだまだ先の話です。現在は基礎研究レベルで行われています。
ただ、AIによるマルチエージェントシステムを構築したとしてもお互いには学習しない（少し語弊がある）ということに留意する必要があります。
