| Up | カテゴリーミステイク | 作成: 2026-04-03 更新: 2026-04-04 |
例えば，学校と小学校と南小学校を横並びにするぐあい。 ChatGPT は，カテゴリーミステイクをよくする。 これは，先述の「論理に弱い」と通じる。 対象を論理的構成・構造で押さえていないと，カテゴリーミステイクをすることになる。 関連して，ChatGPT は，同型を立てるのが苦手である。 差異は，同じ存在階層に並ぶ対象に対して立てる。 それらは，既に，異なる名をつけられて差異化されている。 よって，差異を立てるのは容易である。 同型を立てるのは，いまいる階層から下の階層を臨むときは，簡単である。 いまいる階層の対象は，下位の存在の類として名がついている。 よって，｢ことばを伝う｣ という形で，同型を立てられる。 しかし，いまいる階層の対象を同型で括って，上位階層の対象をつくるというのは，｢ことばを伝う｣ が使えないので，難しい。 実際これが，ChatGPT の苦手となる。 ChatGPT の同型の立て方は，用途とか外観を用いる。 構造の同型を立てるというふうにはならない。 もっとひろく言えば， 見えているものに対し， それの見えないものを見る がよくできない。 Transformer の訓練 Training は，ビッグデータを ｢ただ読む｣ 。 同型を立てる能力の陶冶は，｢ただ読む｣ 方式の能力陶冶とは別ものになる，というわけである。 翻って，AI は数学や科学の研究者には向いていない，と言えそうである。 数学・科学は，これまで気づかれていない型を発見する所為だからである。 （研究の助手の方は，作業手順を示されれば，能くする。) 備考 : ｢同型｣ の方法論/要諦 → 本質でない差を大量に生む 差異は，本当に必要になったところで立てる → 本質的な差異になる (差異が意味を持つ) |