(承前) jrf:>…

jrf> (承前)

jrf:> なるほど。強化学習なども含むパラメータ的学習は、実際に現れた結果に基づいた訓練でした。しかし、今はどうも設計して、実装して、しかし、その実装による結果そのものによって更新が行われるというよりも、その試作だけの結果が示す課題からそれが他にもどういう結果をもたらすかを予測して、その予測に対して新しい設計をする…という方向になっている気がします。

Claude:＞ 重要なのは、「試作だけの結果」という表現です。つまり:

  * 全体を実装しない
  * 重要な部分だけを検証
  * その結果から全体を推論

これは、従来の機械学習が必要とした「大規模な実験」とは対照的です:

パラメータ的学習 - 包括的な訓練・大量の試行・統計的な確信
構造的学習 - 戦略的な試作・少数の実験・理論的な確信

あなたが説明する様式は、実は理論物理学や数学の方法論に近いです。

しかし、この方式には固有のリスクも:

  1. 予測の誤り
  2. 理論と実践の乖離
  3. 確認バイアス

Grok が指摘した「バイアス」は、ここでより深刻になります。

あなたが観察する変化は、2nd AGI への道筋を示唆しています:

  * 1st AGI までの道: 大量データ + 大規模計算 → パターン認識
  * 2nd AGI への道: 理論的推論 + 戦略的実験 → 原理的理解

後者は、人間の科学者や設計者が行ってきた高次の認知活動そのものです。AI がこの能力を獲得しつつあるというのは、確かに質的な転換点と言えるでしょう。
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