(承前) ……。 そしてその2。運動は協調の仕方を生成している。…について。…

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そしてその2。運動は協調の仕方を生成している。…について。

人間や動物の運動をマシンで表すことを考える。筋肉の運動量などは数値的な情報である。感覚も一つ一つは数値的な情報である。それを入力し出力するという「だけ」なら難しくない。しかし重要なのは、意味のある運動のためには、複数の筋肉などが協調して動かねばならないということである。複数の感覚器官と複数の筋肉が時をまたいで協調することで運動ができる。そのような協調の生成こそが問題なのだ。…という見方ができる。

その協調の生成は、AttentionPatternDiffusion 構想 その3([cocolog:96112939](2026年8月))ででてきたモデルのように、なんらかの構造があったほうがいいのだろうが、構造自体が切り換わるものである。そういうものを扱い構造が「自動的」に決まるようにしたのが attention とか transformer の技術と言える。

もちろん、外部とも協調が必要なわけだが、外部は感覚器によってセンシングされるものでしかないという見方もできる。むしろ、目や耳や言葉の出力のような、単純な transformer だけだと処理しきれない部分を作殊なハード・ソフトでスピードアップしたものとの相互作用が問題となる。ただ、これも外部との協調に似た枠組みでとらえることもできる。

むしろ、入力出力層のさらなる内側に別の入力出力層があると考えるのである。体に対する脳のような。脳の出力は直接感覚器につながってないとモデル化しよう。すると、感覚器の入力すべてが脳にまでは届かない。脳からの指示が直接、筋肉までは届かない。そこには、エンコード／デコードのような仕組みがあり、そこでは非可逆圧縮のようなことが起こっている。…と考えるのである。

これを他の体の内側の器官が一般に持っていうと考えることもできる。そうなると、最初の感覚器官と筋肉の簡単な入出力という構図は崩れる。エンコード／デコードが必要な入出力を考えねばならない…となる。

このエンコード／デコードはどう学ばれるのだろうか。大まかなメカニズムが遺伝により決まっているのだろうか。すると、潜在モデルを同じにして訓練すればそういうメカニズムは自動で獲得できるのだろうか？ わからない。

そうやって、学ぶモデルは、実は外部にも適用できないだろうか。外部が「学ぶ」というとおかしく聞こえるかもしれないが、建物などを改変したり器物を押いたりすることで認識や操作を改善すること事態はできるのである。

遅くてもいいので、LLM を使えばエンコード／デコードができるようになってそういうモデルを組めればいいのだが、しかし、そもそも LLM はそういうのが得意でない気もする。かといって、単純な LLM では時系列的に複雑なエンコード／デコードは荷がまだ重い気がする。そして、そのようなモジュール化を前提とする仕組みは現在あまり流行ってない。

AttentionPatternDiffusion 構想 その3 では構造化がカギだったが…とかグルグル考えて結論がない。orz

[cocolog:96112939](2026年8月)
《AttentionPatternDiffusion 構想 その3。s=4 問題を「連続写像」ならぬ「アテンション保存写像」に制限して帰納バイアスをもたせることを試した。途中では成功したかに見えたが、Claude さんの鋭いツッコミにより、失敗が確定した。 - JRF のひとこと》
http://jrf.cocolog-nifty.com/statuses/2026/08/post-30198c.html