- アルゴリズム (Attention, FFN) は，
RAM のバイブレータ
- RAM の振動は，波動を現す：
近傍との連動 (シンクロ) → 波
- RAM を波動の場と見る。
波を「地形」と見る。
(別の比喩として，｢場の歪み｣)
- テクスト作成の行動は，
地形の「測地線」上の移動
- 「移動＝測地線上の移動」は，言い換えると，
地形 ＝ 移動ポテンシャルの布置
或る地点に立つことは，そこから移動すること。
- 移動に先行する「或る地点に立つ」を，｢(移動の) 動機｣ と呼ぶ。
移動は行動だから，つぎのようになる：
動機 → 行動
(行動の前に，動機がある)
- さらに，｢考える｣ を
動機を起こす＝「考える」
のように導入すると，
行動する ＝ 考えて行動する
(行動の前に，思考がある)
- 行動は，場にフィードバックする。
こうして，地形が逐次変化する。
これは，行動の軌道が逐次変化するということ。
- ｢テクスト作成｣ の行動の一部に，｢テクスト生成 (書く)｣ がる。
これは，
移動途中に落ちるトークンの拾い上げ
- 入力テクストに対し，
最初の＜レイヤー処理１周＞＝ ｢読む」
それから「書く」が始まる。
よって，
読む → 書く
- 「読む」の中で，つぎが起こっている：
地形の或る一点に立つ
テクスト作成 (行動) の軌道が定まる
この動態を「考える」と呼ぶと，
読む・考える → 書く
考えたことを書く
- この「テクスト生成」モデルは，所謂「生成AI」全般に適用することになる。
実際，これは「脳物」の行動モデルである。
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