Up 知識構造 作成: 2026-04-14
更新: 2026-04-17

    (1) 生得知識と習得知識
    ChatGPT の知識は，生得と習得が区別される。

    生得知識は，アクセスするというものではなく，
    　　　何かに関して語るという形で現れる
    　　　現れてはじめて，その存在がわかる
    というものである。て
    生得知識の「記憶されている」は，結果論である。

    習得知識は，
    　・セッションで起動中の内部RAM
    　・外部記憶装置 (RAM)。
    にあって，これはアクセスするというものである。


    (2) 生得知識は偶然発見される
    生得知識の
    　　「何かに関して語るという形で現れる」
    の「何かに関して語る｣ は，偶然である。
    そこで，つぎの言い方ができる：
    　・生得知識は，偶然発見される
    　　（性特知識の現れは，偶然のトリガーから）

    動物の生得知識も，このようであると推測される。


    (3) 習得知識が生得知識のトリガー
    「何かに関して語る」の ｢何か｣ は，先行するテクストである。
    即ち，セッション開始からのユーザとの対話で蓄積したテクスト。
    生得知識の現れは，先行テクストを俟つ。

    これは，生成AI 一般にあてはまる。
    すべて，広い意味の ｢テンプレート｣ から始まるわけである。

    先行テクストは，習得知識とイコールである。
    ChatGPT は，デフォルトからセッションに入るからである。
    よって，つぎのようになる：
    　　習得知識が，生得知識のトリガー

    言い換えると，ChatGPT にとって，
    　　習得知識は，生得知識へのアクセス経路 (インデクス)


    (4) 頭が固い
    生得知識は，表層から現れる。
    表層に留まれば，話の内容が浅くなる。
    生得知識のトリガーは，先行テクスト。
    これに転換が無ければ，話も広がらない。

    話の深掘り・シフトは，ChatGPT からはできない。
    ChatGPT は，テクスト作成の度に，｢自足｣ する。
    ChatGPT は，システムの構造上，頭が固い。

    よって ChatGPT のペースに従うことは，話の内容が深まらない・広がらないことである。
    ユーザは，話の深掘り・シフトを働きかけることが，役割になる。

    深掘り・シフトは，単純に経験値の問題である。
    ChatGPT はデフォルトで始まるわけなので，自分からの深掘り・シフトは無理。
    人間にしても，年月をかけてだんだんできるようになる，というものである。


    (5) 動物の脳進化への類推
    命題 ｢習得知識が生得知識のトリガー｣ は，動物脳進化のつぎの派生を説明する：
    　　生得で生きる動物
    　　　→ 習得を＜大きく＞する動物
    　　生得知識 ＝ 発見を俟つ知識
    　　　→　習得知識 ＝ アクセスできる知識

    説明は，
    　　随意な知識である習得知識が大きくなることで，
    　　不随意な生得知識が制御できるようになる

    生得知識の発見・深掘りが，
    　　専ら外部依存 → 内発も可能に
    になるというわけである。