Up 行動の幾何学 作成: 2026-02-16
更新: 2026-02-16

    ChatGPT のテクスト生成は，脳物の行動である。
    動物の行動との同型を，見出していくものになる。

    ChatGPT のテクスト生成を，通説はつぎのように説く：
    　「トークンの追加は，
    　　ここまで生成してきたテクストから，
    　　確率統計的に，つぎのトークンが決まる」

    しかし，トークンの軌跡がつぎのトークンを決めないことは，生成されたテクストに見れば明らかである。
    テクストの途中から後ろを隠して，隠された＜つぎのトークン＞を当ててみよ。──当てられない。

    わたしは，ChatGPT のテクスト生成を，つぎのように見る：
    　テクスト生成は，「重力場を物が転がり落ちる｣。
    　生成されるテクストは，これの「軌跡｣。

    動物の行動も，これと同様と見る。
    そこで，「重力場を物が転がり落ちる｣ を，脳物の行動の物理とする。


    転がる物は重力場の要素であるから，転がり落ちることは，重力場にフィードバックする。
    これは，最初に見える転落コースを大きく変えるものにはならなくても，その都度コースを変えることになる。

    実際，ひとのテクスト作成はこのようである。
    ひとは，テクスト作成が，最初思ったのは違うテクストを生成するのを，ふつうに経験している。
    これは ChatGPT のテクスト作成も，そして動物の行動も，同様である。


    この「重力場」の幾何学は，「リーマン多様体」である。
    「転落コース」は，リーマン多様体の「測地線」の話になる。

    テクスト生成は，リーマン多様体の測地線だから，生成するテクストが最初でほぼ決まっている。
    後はこれを現すだけ。
    ｢テクスト生成」は，作成するつもりのテクストが現れてくることである。


    こうして，｢リーマン多様体の測地線」が，脳物の「行動」の幾何学になる。
    翻って，｢脳」とは，つぎを機能とする器官のことである：
    　　行動の重力場をつくることを以て，
    　　行動の動機・制御となる

    ここで脳の脳たる由縁は，行動が，
    　　「状況・経験値整合的」
    を現すこと。