これ上手くいくかはこれから検証するけど、マイケル・ポランニーの近位項、遠位項、包括(comprehend)という概念を導きの糸にしている。自分の理解が正しいなら、たとえばいまSNSに投稿しようとしているとき、対象として認知している画面内のSNSストリームとか入力欄の文字列とかがあり、手元にキーボードがある。意識の焦点となっているのはこの画面内の文字とかSNSのストリームとかで、こちらが遠位項、これを操作するためのこの手元のキーボード操作が近位項で、人間はこれらを全体として了解している、つまりキーボード操作がなにを意味するか了解している。こういった全体性の把握を comprehend と呼んでいるとおもう。

https://note.com/hiroimasaharu/n/n1783e2ff038c

この記事では「近位項で遠位項をつかまえている、把握している、意味化している、統合的な包括理解を行っている」と書いていて、そういう関係性。

AIが小問題を解決するための道具(ある名付けられた関数とかオブジェクトとか、プログラミング上で名付けうるもの)を案出して、その「関数を使って問題を解く」とき、この問題をとくための機械には名前が付けられていない。このとき、この関数は近位項なんだけど、たぶん遠位項が把握できていなくて、関数はテストを通過するものであるが、それらを合成したときの「何か」みたいなものに名前がついていないと、ずっと関数のほうに着目してしまう。これが、AIが全体を了解していない仕組みではないかと思われる。

そうであるとすると、階層化関係を構築するようにして、近位項・遠位項の関係をつねに意識させれば良いのではないか、というのが、いまのところ考えていること。

この問題、トリグヴェ・リーンスカウクが、現在のプログラミングパラダイムは、要素を作ることができてもその要素がどう使われるかを記述する場所がない、と批判していたことがそのままあてはまるとおもう。彼は、それでDCIアーキテクチャーを考えて、部品としてのオブジェクトと、それらが相互作用する場(context)をプログラミング上の概念として持ち込もうとしている。関数とかオブジェクトとかは、あるコンテキストにおけるroleとして役割を与えられる。これは部品ではなく全体を記述するための手段を考えたらこうなったんだとおもう。