５日前に書いた「シュミレーション学習」について、いろいろ確かめていたら大体の構想が見えてきた。
発端は、「AIの学習」と「人間の学習」はどれくらい違うのかを明らかにすること。
具体的には「ChatGPTを私がどう理解するのか」ということ。
そのためにプログラムを書かせてみた。
そのプログラムが動かない時がある。（なぜ動かないんだ）
だから、私はそのプログラムを理解しようとした。
AIは多くのデータから最適なものを取り出しただけだろうと思うけど、私はその意味を調べだしたのだ。（例えば再帰命令の構造について）
その意味理解の仕方がシュミレーションをすること。
例えばコードの数値を変えて動かしてみる。
すると結果が出てくる。
すると、この変数はこういう働きをしているということがわかる。
そう、これは実験なのだ。
そして、そのうち、コードの構造が見えてくる。
つまり、もしかしたら「こうではないか」という仮説が生まれてくる。
その仮説が正しいのかどうかは実験（シュミレーション）してみるとすぐにわかる。これの過程全部を「シュミレーション学習」と名づけたのだ。
大体私たちは日常的にこれをやっている。
①どうなるかわからない時、まずやってみる。そしてその結果から修正をする。
②これはそもそも学習である。修正をすることで、持っていたモデルが変わる。
③元のモデルがどう変わっているのかを追求すると、この学習の構造が見える。
④ 仮説設定 ⇨ シュミレーション
⇩結果
モデル構築 ⇦（フィードバック）
⑤こうやって変化した仮説はやがてメンタルモデルとなる。
この学習の特徴は原理を理解してから応用をするというやり方ではない。
まず試してみることから出発する。
私たちは新しいモノ・コトに出会った時、自然にこれをしているのだ。
ところで新しい仮説を持ったとしても、その正しさや間違いを演繹的に示せない場合がある。その場合にコンピュータを使ってシュミレートするという方法が有効である。
映画を見ることだってシュミレーションなのだ。
そして、自分の懐いた仮説がシュミレーションによって確かめられると嬉しい。
私たちはねうちをジェネレィト（生み出）しているのだ。
意味のある文章を生成しているだけではない。（Generative Pre-trained Transformer）
ChatGPTが綴る文章に（さえ）意味を見出すことができるのが人間なのだ。
今日は初めて「子ども・老人食堂」に行って昼食を食べてきた。
手伝っていた中学一年の子に聞いたら、楽しいと言っていた。
嬉しくなった。
