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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LLMにおける個体内アブダクション推論の必要性再考:記号接地から記号創発へ(By DeepResearch )|Omicron
了解しました。LLMにおける個体内アブダクション推論の必要性について、記号創発(特に谷口忠大先生のCPC理論)とMCP(ソフトウェア・エンボディメントにおけるModel Context Protocol)を軸に、分散的な知識形成が個体内推論をどのように代替し得るかを調査します。 査読論文形式(日本語、5000文字以上)で整理し、 記号接地と記号創発の理論的背景 MCPによるソフトウェア・エンボディメントの具体的事例 個体内アブダクションの必要性が薄れる可能性 LLMの知識形成と外部環境との関係 を含めた論考としてまとめます。 調査が完了次第、論文を作成し