【デデキント切断】柄谷行人を解体する82【A|B】 (580ﾚｽ)
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497: 2024/12/25(水)11:45 ID:0(497/580) AAS
ポエマーだって丸写し数学よりはまだ人類史上ましな種族だろ
498: [age] 2024/12/25(水)12:50 ID:0(498/580) AAS
数学的な認識は、ある事象Xを機能の関数や束としてネットワーク的に捉えることを可能にするので重要となる。
仏教で言えば、このような関数は縁起と呼ばれるものになる。社会システムの因果の連鎖は複雑系なのかもしれないが、オッカムの倹約原理に従って、簡便な説明で済ましたくなる時もある。認知システムは情報エントロピーを下げる行為なので、もともとそのような傾向がある
だが、実際の現実は隠れた変数もあるので、特定のノードや要素だけを包括したマルコフブランケットを用意しても、それで世界が把握出来る、というものでもないだろう。世界は常にカントの物自体に直面するので、そこ、すなわち真理には原理的に到達不可能となるのである
499(1): [age] 2024/12/25(水)12:58 ID:0(499/580) AAS
だから、柄谷の言う「ライプニッツ症候群」という指摘は、少なくとも悪くないものだと私は考えている。
ただし、認識には足場や観点というものがあって良いのだから、それぞれの観点や認識のベクトルを深掘りしていく行為自体は悪いことではないだろう。
だがそこから全体的、あるいは、包括的な真や真理に到達することは無さそうなので、やはり、それぞれの方向性に分岐した知的探求が必要になるのである。私のそれは、少なくともポエムや人文知ではない、ということである。時代性を意識しているので、過去のノスタルジーに浸ることはないのである
500: 2024/12/25(水)13:05 ID:0(500/580) AAS
AA省
501: 2024/12/25(水)13:06 ID:0(501/580) AAS
数学と誤読。数学と誤解。
502: 2024/12/25(水)13:07 ID:0(502/580) AAS
>>499
> だから、柄谷の言う「ライプニッツ症候群」という指摘は、少なくとも悪くないものだと私は考えている。
だから、柄谷自身は今鳥肌立って、下痢になってるよｗｗｗ
503: [age] 2024/12/25(水)13:38 ID:0(503/580) AAS
なぜ、相異なるベクトルへの知的分岐が必須になるかと言えば、それが全体的な種の保存に寄与することになるからである。例えば、ある探求系統Aが駄目になっても、異なる探求系統B～Zがあれば、全体として問題ないのと同じである
これを冗長性というのだが、生命や種の原理はこうした冗長性を用意して、自己保存や種の保存に何重もの保険を掛けていることになる。これを生態系で言えば生物多様性となる。言語や民族、宗教が常に多系統になり、決して単一言語や単一民族、単一世界宗教に収束しないのも同様の理由である
システムは多方向に分岐する冗長性を用意することで、そのシステムを複雑化して、ロバストなものにしているのであり、これは生命や宇宙の原理でもある。泡宇宙であれば、ま相異なる方向に分岐した幾つもの多様体的宇宙になっているのである
504: [age] 2024/12/25(水)13:52 ID:0(504/580) AAS
これは貨幣でも同じある。現代では紙幣や硬貨だけでなく、ポイント、トークン、クーポン、スマホのアプリやネットでの購買や決済も出来るので、経済手段の冗長性が増している状況になっている。
電子システムがダウン、偽サイトに誘導されたり、大量のビットコインが北朝鮮のハッカーに盗まれたりするので、安直に全てをデジタル通貨にすれば合理的、ということにはならない。そうした場合はローカルに思えた紙幣の存在が際立つのである
結局、どんな事柄においても冗長性を意識することが、全体的な保存性に寄与するのである。
505: 2024/12/25(水)16:39 ID:0(505/580) AAS
AA省
506: [age] 2024/12/25(水)17:21 ID:0(506/580) AAS
2ch板:poverty
OpenAIのo3モデルが数学の超難問データセット「FrontierMath」で25.2％のスコアを獲得した衝撃を数学者が語る
これまでAIは優秀な高校生が解くような「数学オリンピック形式」を得意としていることが明らかになっており、バザード氏は「多くの典型問題が出題される」という点で似ている大学の学部生レベルの数学の問題をAIが解けるようになることは疑っていませんでした。しかし、典型問題のレベルを超えて博士課程の初期レベルの問題に対し革新的なアイデアで対応するレベルの数学力をAIが獲得していることに対し、バザード氏は「かなり大きな飛躍が起きたように見える」とコメントしています。
外部ﾘﾝｸ:gigazine.net
507: 2024/12/25(水)17:23 ID:0(507/580) AAS
AI「ほいよ、リーマン予想の証明ね。査読よろしく（1000000000ページの論文ﾄﾞﾝｯ）」
数学者「……」
508: 2024/12/25(水)17:25 ID:0(508/580) AAS
宇宙人と変わらんのよね
分かりやすく説明してもらうしかない
509: 2024/12/26(木)13:50 ID:0(509/580) AAS
ヴィトゲンシュタイン、吉本、柄谷のポエマー（正しい英語はポエット）度はどうなの
510: 2024/12/26(木)13:52 ID:0(510/580) AAS
ドゥルーズとか西田幾多郎とか
511: [age] 2024/12/27(金)07:23 ID:0(511/580) AAS
Active Inference is a theory of how living artifacts underwrite
their existence by minimizing surprise—or a tractable proxy to surprise,
variational free energy—via perception and action.
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
512: [age] 2024/12/27(金)07:24 ID:0(512/580) AAS
ただ現実世界には、定量化しづらいファクターも多々あるので、こうした
変分自由エネルギーの方程式による「驚きの最小化」がどれほど現実や
外界にフィットしているのかは、それほど定かではないような気がする
ただし、対象を何らかの形式でモデル的に明示化していくアプローチ自体は
有効なので、それにプラスαで定量化しづらい要素や隠れた変数にどう
対応するのかを考えてみればいい、ということになるであろう
そうした対応、あるいは慎重さがないと、そのモデルは現実世界との
対応関係を欠いた机上の空論のような趣を呈するので、境界を画する
だけでなく、境界の外部や境界線上にある曖昧さも処理する必要がある。
だが図にあるように、曖昧さ(ambiguity)やリスクについては、この式に
省1
513(1): [age] 2024/12/27(金)07:35 ID:0(513/580) AAS
つまり、ヒトを含めた生物が世界に対してActive Inference（能動的推論)を
行うのは、脳のリソースを節約するためだと考えられる。データや情報を
網羅的に取り込もうとすれば、脳の認知的負荷が高くなり過ぎるので、
能動的推論によって、認知負荷を下げるようにしているのである。そして
この推論に使われるのがベイズ推定である。つまり脳はベイズ推定をして
いる可能性がある
そうした能動的推論の一つが、先に書いたマルコフブランケットの概念であり、
それは関連性のあるノードや変数だけを毛布で包み、その他の要素を排他する
のである。機械学習では過学習の弊害もよく言われており、それはモデルの学習に
より、かえって解の精度が悪く状況を指す。それは極限された状況に特化して
省1
514: [age] 2024/12/27(金)07:37 ID:0(514/580) AAS
このActive Inferenceの概念が良いのは、この略語がAIになっていることである。
また、AIにもActive Inferenceという能動的推論の要素があるのは、以下の
Active Inferenceの査読付き論文集がその技術的な実装を書いてあることからも
自ずと理解されるであろう
Active Inference: Third International Workshop, IWAI 2022, Grenoble, France,
September 19, 2022, Revised Selected Papers (Communications in Computer and
... Science Book 1721)
この本はIWAI（International Workshop on Active Inference）2022の査読付き論文
を集めた論文集で、以下のような主要トピックが含まれています：
515: [age] 2024/12/27(金)07:39 ID:0(515/580) AAS
1. 理論的な展開
- Active Inferenceの数学的基礎
- 自由エネルギー原理の新しい解釈
- ベイジアンな脳の計算モデル
2. 応用研究
- ロボティクスでの実装
- 強化学習との比較と統合
- 人工知能システムへの応用
3. 認知科学・神経科学との接点
- 知覚と行動の統合モデル
省13
516: [age] 2024/12/27(金)09:18 ID:0(516/580) AAS
下記の図にあるように、私達の認知システムは予測と観察という
ディコトミー(二分法)で記述することができる。また、
この予測と観察の間に横たわるギャップ(Discrepancy)を埋めよう
とするのが私達の努力の一つであり、その方法は知覚側にある
私達の信念を変更・更新するか、それとも行為や行動を通して
外界や対象に働きかけて、予測された信念との間にあるギャップを
解消しようと振る舞うのである。
こうした信念の事前的→事後的更新のモデルがベイズ推定で
採用されているモデルやコンセプトそのものである
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
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