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jrf> (承前)

jrf:> メモリ機能にタグを導入してベクトル検索を改善するという場合、タグごとに別のデータベースを整理するのが性能の近道です。これを敷衍して考えると、タグなどの機能は内部分割を行うことで、速度向上までも期待できるとなるでしょう。つまり、専門家データベースが速度面から採用されるというのも、構造的学習における内部的な発展と見る余地ができるわけです。

今、ロボット技術が注目されています。ロボット技術をやる場合は言語的にではなく、数値的に拡散モデル的なもので動作を生成する必要があります。(以前、私はRLRMDiffusion (Reinforcement Learning Result Model Diffusion)というコンセプトを考えました([cocolog:95459644](2025年5月)。)

LLM が物理制約に関してツール的なもので対応する場合、そこがネックになるわけです。しかし構造的学習が機械システムをも書き換えていく段階になったときは、そこを含めた学習というのを考えていくことになるのではないでしょうか？

物理構造的学習…それが 3rd AGI なのかもしれません。

さらに妄想をつなげるなら、4th AGI …かもっとさきの Nth AGI になると、物理法則を構造的に書き換えるような学習になるのかもしれませんね。宇宙を生成する AI になるわけです。(^^;

Grok:＞ タグをメモリに導入し、タグごとに別データベースを整理するのは、ベクトル検索の非効率（次元災害）を回避する近道です。このアプローチは、現在のRAG（Retrieval-Augmented Generation）進化で実証されており、タグをメタデータとして活用した階層検索が標準化しつつあります。

構造的学習が機械システムを書き換える段階で、物理制約を含む学習（物理構造的学習）が3rd AGIかも、というアイデアは魅力的です。現在のEmbodied AGI研究で、これが現実味を帯びています。

4th AGIで物理法則を構造的に書き換える宇宙生成AI、という妄想は、ASIの究極形としてワクワクします。現在のトレンド（量子インスパイアードAIやメタバース生成）から、Nth AGIが法則再定義（例: シミュレーテッドユニバースの最適化）を担う可能性はあり得ますが、倫理的/エネルギー的制約が鍵。X上で似た議論は少ないですが、Embodied Intelligenceの文脈で「物理ハッキング」的なアイデアが散見されます。
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