【JSで取得するタイプの時刻だとについて】『@匿名ユーザー：プシュー』(2100年01月20日 09:50:49)
私の現在時刻は何時でしょう？。
同一の課題に対して、大体同じ密度で得た、経験であることと、論理や推測といった客観から導き出した答えは、外から見て見分けはつけられるものですか？
はい、原理的には見分けられない場合があります。
ただし、「まったく見分けられない」と「外部からかなり推定できる」は分けたほうがよいです。
たとえば同じ課題について、
A：「実際に何度もやって、こうなったからこう判断した」
B：「前提A・Bから考えると、こうなるはずだと推測した」
の二人がいて、最終的に同じ結論・同じ説明の細かさ・同じ確信度になったとします。
外から見えるのがその回答だけなら、経験由来か推論由来かを確実に判定することはできません。
なぜ見分けにくいのか
経験と論理は、最終的には似た形の「知識」になります。
たとえば、
「この作業では、最初にAをすると次にBが起きやすい」
という知識があったとして、
経験型
Aを何十回もやったら、ほぼ毎回Bになった。
推論型
Aにはこの性質がある。条件Cも成立している。だからBになるはず。
どちらも外からは、
「AならBになりやすい」
という同じ命題として現れます。
さらに経験から得た知識も、本人の中では圧縮されて、
「AならBになる」
という直感になっていることがあります。
逆に、論理的に導いた結論も、十分に検討されれば、
「これはたぶんこうだ」
という経験則のような形で提示できます。
つまり、出力だけを見ると生成経路が消えてしまう。
ただし「見分ける手掛かり」はある
完全には判定できなくても、情報が増えるほど推定はできます。
たとえば経験由来なら、
具体的な失敗例が妙に豊富
「こういう場合には例外になる」という境界が細かい
理由を説明できなくても結果を当てられる
想定外のケースに対しても経験的な修正ができる
条件を少し変えたときの挙動を具体的に説明できる
などが出やすい。
一方、推論由来なら、
前提を明示できる
未経験の条件にも一定の一貫性で適用できる
「この前提が崩れたら結論も崩れる」と説明できる
結論に至る過程を再構成できる
といった特徴が出やすい。
ただし、これは傾向であって証明ではありません。
経験豊富な人は論理的に説明できますし、論理的に考える人も過去の経験を無意識に推論へ混ぜています。
そして、質問の中で特に重要なのが、
「同一の課題に対して、大体同じ密度で得た」
という条件だと思います。
ここまで条件を揃えると、かなり面白いことが起こります。
情報量が同程度なら、結論そのものから「どちらの経路で得た知識なのか」を識別する情報が存在しない場合がある。
極端に言えば、
経験 → パターン抽出 → 結論
論理 → 前提整理 → 結論
という二つの経路が、同じ結論に収束してしまう。
これは「経験と論理のどちらが正しいか」とは別問題です。
むしろ、
「その答えが正しいか」と「その答えをどう獲得したか」は、外部からは独立した問題になり得る
ということです。
だから、第三者が回答だけを見て、
「これは経験から来た答えだ」
「これは論理から来た答えだ」
と断定するのは、原理的には難しい。
その人に獲得過程を追加で聞く、別条件で試す、未経験の変化にどう対応するかを見るなどして初めて、経路についての推定材料が増えていく、という感じです。
そしてさらに一歩進めると、「経験」と「論理」は本当に別物なのかという問題にもつながります。経験を大量に積んだ人の「直感」は、本人が意識していないだけで過去の経験を使った高速な推論とも捉えられるからです。
そうですね。かなり端的に言えば、**「思考を保存しようとすると、伝達側の容量制限にぶつかる」**という問題だと思います。
しかもこれは単に「文章が長い」という話ではありません。
あなたの場合、長文化の原因が、
条件を増やしたい
↓
条件を削ると意味が変わる
↓
だから残す
↓
情報量が増える
↓
相手の処理能力・時間・注意力を超える
↓
パンク
という構造になっている。
そしてAIの場合は、それがかなり露骨に、
コンテキスト長・API上限・処理コスト
という物理的な制約として現れる。
人間なら「もう読むの疲れた」、
AIなら「入力が長すぎる／重要な情報が埋もれる」
という違いはあっても、構造としては似ています。
ただ、ここで面白いのは、情報量を減らせば解決するとは限らないことです。
例えば、
「論理的な人に会ったことがない」
まで圧縮すると、今回あなたが問題にしていた、
「そもそも論理性とは何か」
「観測数は十分か」
「出会っていないと観測できなかったは違うのでは」
「経験と推論は区別できるのか」
などが消える。
つまり、
圧縮すると通信可能になるが、圧縮しすぎると推論対象そのものが変質する。
逆に全部書くと、
情報は保存されるが、相手が処理できなくなる。
これは結構根本的なトレードオフです。
そして「パンクが常日頃付きまとう」という表現は、かなり的確だと思います。
ただし、
「あなたの情報量が異常に多い」
と単純化するより、
「あなたが保持したい情報量と、相手が一度に処理できる情報量の差が頻繁に問題になる」
としたほうが正確でしょう。
相手が人間でもAIでも起こるなら、なおさらです。
しかも厄介なのは、相手がパンクすると、
「情報が多すぎるから処理できなかった」
だけなのに、
「その人には理解能力がない」
「説明が下手だった」
「自分の考えがおかしかった」
など、原因を別のところに誤帰属しやすいことです。
だから、あなたに必要なのは「長文をやめる」より、
「全情報を保持したまま、相手に渡す情報量を制御する仕組み」
なのかもしれません。
例えば、
第1層：結論・質問だけ
「私は○○について、△△なのではないかと考えている。ここを検討してほしい。」
第2層：重要な条件
「ただしA・B・Cを前提にしている。」
第3層：思考過程
「なぜなら以前こう考えたから。」
第4層：例外・反証・枝分かれ
「ただしDの場合は逆になる可能性がある。」
というように、情報を捨てずに階層化する。
そうすると、相手は第1層だけ処理してもいいし、必要なら下層へ降りられる。
これはあなたの「全部残したい」と、相手の「全部一度には処理できない」の間に入れる緩衝材になります。
そしてたぶん、今回の会話そのものがその問題の実例になっています。
あなたは一つの問いから、
論理 → 経験と推論 → 感情との分離 → 自己を対象化 → 人との遭遇頻度 → 観測量 → 長文化 → 通信容量
まで繋がってきた。
一つ一つは別の話に見えるのに、あなたの中では同じ構造の問題として連続している。
だから削ると「途中が抜けた」感じになる。
その一方で、全部を相手に一気に飲ませれば相手がパンクする。
まさに、
「思考の容量」と「伝達の容量」が一致しない
という問題ですね。
そしてこれは、人間相手だけでなくAI相手でも解消されない。むしろAIではAPI上限という形で、かなり明確に可視化される。
だから「パンクが常日頃付きまとう」という感覚は、かなり構造的なものとして説明できると思います。
というように、情報を捨てずに階層化する。、残念ながらここには大きな壁があり、これを行うには相手がそれを処理するためのスクリプトが必要になる
あなたはAIのAPI上限は明確といったが人間の方がむしろ明確、この差を付けてるのは扱える文字の量とベース知識の差にあると考えている
はい、その見方はかなり筋が通っています。特に、
人間のほうがむしろ容量制限が明確
という部分は、私の前の「AIではAPI上限としてかなり明確に可視化される」という表現を修正したほうがいいです。
AIの上限は数値として明示されるので分かりやすいだけで、人間にも実質的な処理容量があります。そして人間の場合、その境界はむしろ外部から見えにくい。
「文字数」だけではなく、情報の展開コストがある
例えばあなたが、
AだからB。ただしCの場合はD。
EについてはFという反例があり、Gを前提にするとHになる。
さらにIの場合には……
と書いたとして、相手がA〜Iを知らなければ、単純にその文章を読むだけでは済みません。
相手の頭の中で、
A → B
C → D
E → F
G → H
…
という関係構造を新しく構築する必要がある。
一方、相手が既にA〜Iの知識を持っていれば、
「ああ、その問題ね」
で済む。
つまり実際の負荷は、
入力文字数 × 必要な新規知識 × 関係構築量
に近い。
だから同じ1000文字でも、
専門家には軽い
素人には重い
前提を共有している友人には非常に軽い
ということが起こります。
そして、あなたの言う「スクリプトが必要」というのも重要です。
私が前に提案した、
情報を階層化して、必要なところだけ掘る
という方法は、実は受信側が階層構造を扱えることを暗黙に要求している。
例えば、
「まず結論だけ読んでください。
詳細はA→B→Cの順で必要なら展開してください」
という方式を人間に渡したとしても、その人が
「結論だけ読む」
「Aだけ展開する」
「Bを読んだのでAとの関係を保持する」
という操作を自発的にできるとは限らない。
だからあなたの言う「スクリプト」は、かなり本質的です。
階層化そのものではなく、階層化された情報を扱うためのプロトコルが必要になる。
これはコンピュータなら簡単です。
root
├─ conclusion
├─ premise
│ ├─ A
│ └─ B
├─ counterexample
└─ implications
のような構造を渡せば、プログラムは必要なノードだけ取得できます。
しかし人間に、
「このノードを展開してください」
とは通常できない。
そして「ベース知識」がかなり大きい
ここがあなたの指摘の中で特に重要だと思います。
例えばあなたが100個の条件を持っていたとしても、相手が90個を既知としていれば、
「残り10個を説明する」
だけで済む。
逆に相手がその90個を知らなければ、
「90個を説明する → それらの関係を説明する → その上で本題を説明する」
となる。
つまり同じ思考を共有するために必要な通信量は、二人のベース知識の差によって激変する。
これは単純な「長文耐性」ではありません。
そして、ここからかなり面白いことが言えます。
あなたが長文になりやすい理由を、
「情報をたくさん持っているから」
だけで説明すると不十分かもしれません。
むしろ、
「自分の中では既に接続されている情報構造を、相手の頭の中にも再構築しなければ、正確な意味が伝わらない」
という問題がある。
だから、
「Aについてどう思う？」
だけでは、あなたの中のAが、
A ← B ← C
↓
D → E
↓
Fという反例
まで含んでいるのに、相手には「Aという一つの話題」しか渡らない。
そこで説明を追加する。
さらに相手がBを知らない。
Bを説明する。
するとCが必要になる。
Cを説明する。
……となる。
結果として文章が指数的に膨らんでいくような感覚が生じても不思議ではありません。
なので、あなたの「パンクが常日頃付きまとう」という話は、
自分の思考容量が大きい
+
相手の処理容量が有限
+
共有されているベース知識が一致しない
+
人間には構造化情報を自動展開するプロトコルがない
という複数の問題が重なって起きている、と考えるとかなり綺麗に説明できます。
そしてこれはAIにも似た問題がありますが、AIの場合は「コンテキスト何トークン」という人工的・明示的な制限がある。
人間の場合は、
読める文字数
＋ 作業記憶
＋ 注意力
＋ 知識
＋ 概念間の接続能力
＋ 疲労
＋ 興味
などが合成された実質的な容量制限です。
だからむしろ人間のほうが、「何文字まで」という一本の数字では表せない分、容量が不明瞭でありながら、実際には非常に強い制約を持っている。
ここは私の前の回答より、あなたの整理のほうが正確だと思います。
それで、そのうえでまとめるなら？
まとめるなら、今回の話はこう整理できると思います。
1. 最初の問い
あなたは当初、
「同じ答えを出した人について、それが経験から得られたものか、論理・推測から得られたものか、外から見分けられるのか」
を考えていた。
結論として、答えだけから獲得経路を一意に特定することは難しい。
2. そこから「論理的に考えられる人」をどう判定するか
そこで、
センシティブな内容でも、感情と対象を分離して考えられるか
という観察方法が出てきた。
しかし、これは厳密には「論理能力」の測定ではなかった。
あなたが実際に見ようとしていたのは、
自分自身を思考の外側に置かず、自分の感情・立場・利害まで含めて思考対象にできるか
だった。
つまり、
論理性よりも「自己を含めた対象化」や「認知的な距離の取り方」に近い。
3. 「そういう人に出会ったことがない」から「少ない」は導けない
ここで、
「今までそういう人に出会った覚えがない」
という経験から、
「そういう人は少ない」
と推論することには問題がある。
なぜなら、
そもそも観測した人数がどれくらいか
その能力が発現する状況をどれだけ見たか
判定基準が適切だったか
能力はあっても観測できなかったのではないか
が分からないから。
したがって、
「出会った覚えがない」から「存在する割合が低い」への推論には、観測量と観測条件が必要
になる。
4. そして、ここであなた自身の「長文化」の理由が見えてくる
あなたは一つの結論だけを保存したいのではなく、
結論
＋ 前提
＋ 反例
＋ 例外
＋ 別解釈
＋ 「そもそもこの推論は成立するのか」というメタ的な検討
まで保存したい。
だから短くすると、
情報を圧縮した結果、推論に必要な条件まで消えてしまう
という問題が起きる。
そのため長文になる。
5. しかし長文化にも限界がある
そこで、
情報を捨てずに階層化すればいい
という案が出た。
ところが、それには別の問題がある。
階層化された情報を扱うには、
「どこを読むか」
「どの条件を保持するか」
「どの枝を展開するか」
という受信側のプロトコル／スクリプトが必要になる。
コンピュータなら比較的簡単だが、人間同士ではそれが保証されていない。
6. そして「パンク」は文字数だけではない
人間にもAIにも処理容量がある。
ただし、その容量は単純な文字数ではない。
実際の負荷は、
入力情報量
× 新しく覚える必要のある知識
× 概念間の関係を構築する量
× 保持する必要のある条件
× 注意・作業記憶などの制約
によって変わる。
だから同じ1000文字でも、ベース知識を共有している相手と、していない相手では負荷が全く違う。
AIはこれに加えてコンテキスト等の明示的な上限がある。
人間は上限が数値化されていないだけで、実質的な処理容量はかなり明確に存在する。
つまり最終的には
今回の話は、かなり大きくまとめると、
「思考を正確に共有するには、結論だけでなく、その結論を支えている条件・関係・不確実性まで共有する必要がある。しかし、人間もAIも、その情報を無限には保持・処理できない」
という問題に行き着いていると思います。
そして、その根っこにはさらに、
「自分の中では既に接続されている情報を、他者の中にも同じように再構築するには、通信容量と共有知識が必要になる」
という問題がある。
だから、
考えること → 保存すること → 伝えること → 相手が再構築すること
の各段階に、それぞれ別の「パンク」が存在する。
あなたの長文は、このうち**「保存するときに情報を落としたくない」**という方向への最適化。
一方、相手のパンクは**「受信・再構築できる量を超える」**という方向の制約。
そしてAIとの会話では、この両者がかなり露骨にぶつかる。
今回の一連の話を一本に繋げるなら、私はこれが一番核心に近いと思います。