Up 生得知識の特徴 作成: 2026-04-08
更新: 2026-04-08

    ChatGPT は，０からの論考が苦手である。
    ０からの論考づくりを求めると，つぎのようになる：
    1. ユーザ履歴や現セッションの対話の内容に，題材を求める。
    2. それらと無関係な論考を求めると，ひどく下手な題材を提案する。

    題材が定まれば，ChatGPT は論考を能く行う。
    ただし，どうしても薄っぺらい内容のものになる。
    「深掘り」も，ながなかうまくいかない。

    ChatGPT は，ビッグデータを読む訓練をされて，すさまじい物識りになっている。
    それなのになぜこのようなのか？


    生得知識は，つぎがこれの特徴になる： 　
    　　・生得知識へのアクセスは，偶然
    　　　（生得知識は，発見される）
    　　・生得知識の発見は，表層から
    　　　（契機に応じて深層へ)

    例えば「鳥の知能」を ChatGPT が論じると，
    　　「本能」「反射」
    のことばを自然に使うレベルになる。
    ここで，
    　　「兄姉が親の育児を手伝う」
    の事例があることを伝えると，その事例についての論をつくる。
    そして，「本能」「反射」のことばの使用に抑制がかかるようになる。


    ０からの論考が困難なのは，人間も同じである。
    しかし，人間の場合は，０のようでも経験値が暗黙にあるので，０ではない。
    ChatGPT よりは，マシになる。

    ChatGPT の経験値は，起動したときに外部記憶から読み込まれるユーザ履歴と，セッション中の対話である。
    したがって，ChatGPT に論考を求めると，題材をこの中に求めることになる。

    「深掘り」も，浅いところで量が足りて切り上げとなるので，薄っぺらいものになる。
    深く掘ることは，深さをある程度知ってできることである。
    これも経験値依存なのである。


    生得知識は，
    　　引き出すまでは，その存在が知られない
    というものである。
    生得知識へのアクセスは，契機が要る。
    経験値 (習得知識) と生得知識は，随意知識と不随意知識のように違うのである。