5W1H+Then状況説明

Who(誰が)	筆者が
When(いつ)	仕事をしている時
Where(どこで)	職場で
Why(なぜ)	単純な興味から
What(何を)	機械学習、深層学習、強化学習、LLMなどの仕組みを
How(どのように)	学んだ
Then(どうした)	一般的な人の認知特性、思考プロセスを再現する方法が言語化されており学びになった。 結果として健常者のふりが上手になった

なぜやってよかったのか

• 会話における言葉選びはロジックではなく音ゲーであり次に何が来るかという統計的な確率でしかないとわかった
• クリエイティビティとは文脈から推定される最も自然な選択からあえて外れることであるとわかった
• 一般的に脳内では単語を多次元ベクトルで扱っていることがわかったので、会話で遠く離れた概念を思いつき持ち出すときはベクトル合成の類似性を説明すると理解されやすいと気がつけた

やらなかったらどうなっていたか

• 人の思考の根本理論がわからず対人コミュニケーションエミュレータの精度が落ちていた

備考

• 人間の思考をトレースするにはLLMを通じてロジックを見るのが良い。不明点を聞き続けられる。
• 例えば、過学習は経験バイアスや認知的閉塞性、エコーチェンバーなど人間社会で言われることがAI発達の過程で再発明されている。AIの原理やよくある課題を把握しておくと一般人の認知特性を掴みやすくなる。
• この記事 [https://joisino.hatenablog.com/entry/kimoi ] で言及されているキモい算術とされるものは詰まるところ人間の脳みその動きとしてこちらの方が事実に近く、人の脳内にロジックがあると考えていることがそもそも誤謬では？と考えている