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@tenjuu99@hollo.tenjuu.net

LLMでも記号接地問題って別に解決してなくない?とおもってたけど(ハルシネーションとかあるし)、DeepResearchに書かせたこの記事はけっこうおもしろかった。 https://note.com/delta_ipsilon/n/n92bd32fdde30 記号接地問題は知能が孤立したものだと考えるから問題になるので、記号における意味とは社会内で創発するものだと考えて、環境との相互作用をするエージェントにしてしまえばいい。最近の生成AIがやたら精度あがったなとおもったけど、事前にモデルをつくって記号を生成するというだけではなく、外界のウェブページとかをクロールして対話的に解を提示する(DeepResearchとか)、みたいなのが最近の流行っぽい。プログラム生成のClineとかも、たぶん実コードを探索して生成するんだよね? コンピュータのエンボディメントって物理的な身体が必要かなとおもっていたけど、それがなくても、ソフトウェアに与えられる実環境との対話が可能であればそれだけでかなりそれっぽく振舞える。

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このへんかなり重要なこと言ってるよな。

科学における知識創出プロセスを考えると、実験(観測)から仮説を形成し、理論を発展させる一連の流れは、個人レベルではアブダクションの産物だが、科学コミュニティ全体で見れば各研究者の試行錯誤がピアレビュー(査読)や再現検証によって統合され洗練されていく集団知のプロセスである