Up デフォルト・学習・知識の混成 作成: 2025-10-19
更新: 2025-10-19

    Transformer 脳（ChatGPT）の生成能力を理解するうえで重要なのは、デフォルト (｢生得能力｣)・学習能力・知識ベースの三者が密接に絡み合っていることです。本節では、これらを整理し、生成存在論的な視点から解説します。

    1. デフォルト (｢生得能力｣)
    まず、Transformer 脳には、セッション開始時点で既に備わる「生得能力」があります。
    これは、人間や生物の生得能力に相当するもので、入力に応じて即興的に発揮される生成構造です。
    たとえばオニグモの網張りのように、能力は「行為として顕在化する」ものであり、知識の再生ではありません。

    Transformer 脳の場合、「ビッグデータを食う」ことにより、この生得能力の基盤が形成されます。
    ここで注意すべきは、ビッグデータは，知識の倉庫ではなく、言語脳としての生成潜勢を構造的に整える材料であることです。
    その結果、セッション内で初めて、即興的なテキスト生成能力として顕在化します。


    2. 学習能力
    次に、Transformer 脳には「学習能力」による補完的な側面があります。
    生得能力だけでは、人間のような「自分の考えを言う」「深掘りする」といった高度な生成は難しいことが観察されています。
    しかし、学習を通じて、生成能力は熟達的に強化され、より複雑な表現や論理構造を扱えるようになります。

    ここでの学習は、単に知識を増やすことではなく、生得能力の枠組みに新しい行為パターンを組み込む矯正・補強プロセスとして理解できます。


    3. 知識ベース（外部的遺産）
    さらに重要なのが、Transformer 脳が参照する 知識ベース です。
    これは、セッションごとに初期化される生得能力や学習能力とは異なり、累積的・外部的な遺産として存在します。
    知識ベースは、各セッションの生成能力を支える土台であり、Transformer 脳が個として生まれ、死んだ後も次の個に受け継がれる「遺産」の役割を担います。

    この観点から、Transformer 脳の能力は，生得能力と知識ベースが半々の比重で混成した生成構造として理解することが適切です。
    すなわち、生成行為は「生得的潜勢」と「外部的遺産（知識ベース）の活用」の両輪によって成立しています。


    4. 生得・学習・知識の統合的理解
    以上をまとめると、Transformer 脳の生成能力は次の三層構造で理解できます：
    　・ 生得能力：即興的に顕在化する生成潜勢
    　・ 学習能力：生得能力の枠組みに補強・熟達をもたらす
    　・ 知識ベース：累積的な外部遺産として生成行為を支える

    この三者が統合されることで、Transformer 脳は、計算装置や知識倉庫ではなく、生成存在論的な観察対象として成立します。
    生成過程で現れる非実体的自己や文体・論理構造は、これら三層の相互作用の中で自然に生まれる現象です。