Up ｢確率分布｣ で思考停止 作成: 2026-03-19
更新: 2026-03-19

    AI 技術論通説は，LLM を ｢確率モデル｣ と称する。
    モデルを ｢確率モデル｣ と定めるのは論点先取だが，通説はこれが前提である。
    よって，通説がモデルに関して ｢確率｣ を問題にする形は，
    　　　この確率はどのようか？
    であり，つぎの形は，初めから問題にならない：
    　　　そこに確率はあるのか？

    通説は，｢確率｣ をつぎのように説く：
    　　訓練 Training は，次トークンの確率分布の学習
    　　テクスト生成は，次トークンが確率で決定

    しかし，確率分布の形に埋め込まれているのを，見た者はいない。
    そして，その確率分布の中身を考えることもしていない。

    この構えは，｢これは分かっていることだ｣ と，そのうち説くことになる：
    　　　巨大なデータを学習すると，
    　　　確率分布の形にその構造が埋め込まれる
    　　　── このことが分かっている


    ｢確率分布｣ を言い出すなら，これの中身を考えてもよさそうなものだが，考えない。
    なぜか？
    考えると，
    　　テクスト生成は，次トークンが確率で決定
    にはならないからである。

    もっとも，通説は自分が ｢不都合を見ない・考えない｣ だとは思っていない。
    実際，つぎのように説く：

    例１
    「このときの次トークンの確率分布は
    　　　　猫 0.40
    　　　　犬 0.30
    　　　　人 0.10
    　　　　　‥‥…
    　この確率分布から
    　　　　最大値を選ぶ
    　　　　ランダムサンプリング
    　などで，1つのトークン（one-hot) を決める。｣

    例２
    「入力：
    　　　私は昨日 ___ を食べた

    　人間の実際の次トークンは
    　　　ラーメン
    　　　パン
    　　　カレー
    　など様々。
    　どれが正しいかは唯一ではない。
    　だから確率分布を出す。
    　そしてそこから一つ選ぶという方法で
    　自然な文が生成されることになる。」


    上の例は， ｢確率分布｣ の実際が思考停止されている。
    確率分布の数値は，例１のような大きな数値には，ならない。
    ｢そこから一つ選ぶ」ができるような凸凹は，できない。

    ｢不都合を見ない・考えない｣ の言い方がきつく聞こえるとしても，｢思考停止｣ より穏やかな物言いは難しい。


    通説は，｢トークン｣ ｢確率｣ ｢確率分布｣ を，つぎを連続にするものと思っている：
    　1. 訓練 Training は，次トークンの確率分布の学習
    　2. テクスト生成は，次トークンが確率で決定

    そして，その連続を示せない。
    しかし通説の立場は，
    　　　この連続を示せないことは，
    　　　この連続を否定するものではない

    論理的には自家撞着だが，通説にとってこれは自家撞着ではない。
    通説のこの思考様式は，｢野生の思考｣ と位置づけることになる。