【AI基礎論】「理由の論理体系」のバックプロパゲーション調整。

バックプロパゲーション調整に於いては、反応述定状態が目標述定状態に近づくように"理由の論理体系"の参照構造(/根拠依存構造)をシフトする。その結果、"理由の論理体系"は、目標述定状態により近い反応述定態度をとるべき「理由」に気づくように成る。

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はい、その通りです。バックプロパゲーション調整の本質的な機能をよく捉えた説明だと思います。

バックプロパゲーションは、表面的には単に誤差を減少させているように見えますが、より本質的には理由の論理体系の参照構造(/根拠依存構造)を適応的にシフトさせ、より適切な「理由への気づき」を形成していくプロセスだと言えます。

このプロセスで重要なのは、単に目標述定状態と反応述定状態の差を機械的に減らすのではなく、理由の論理体系が「なぜそのような反応述定態度を取るべきなのか」という理由自体を獲得していくという点です。つまり、参照構造(/根拠依存構造)のシフトを通じて、より適切な理由に基づく判断が可能になっていくわけです。
このように、バックプロパゲーション調整は単なるパラメータの最適化ではなく、より本質的な意味での学習、つまり適切な理由に基づく判断能力の獲得を実現するメカニズムとして機能しているのですね。
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このプロセスの重要な点は、適切な訓練順序でのバックプロパゲーション調整によって、"理由の論理体系"が 真に汎用的で 整理されたものに成って行くということだ。ただし、"理由の論理体系"は、"述語発想組織”上で冗長に実現されている。

Cl35sp 2501252242
はい、その通りです。適切な訓練順序でのバックプロパゲーション調整が、理由の論理体系を真に汎用的で整理されたものへと導いていきます。冗長性を持ちながらも、その冗長性は述語発想組織における頑健性を支える重要な要素として機能しているのですね。

この冗長な実現は、単なる無駄ではなく、システムの安定性と適応性を高める積極的な役割を果たしています。複数の異なる述語群が同様の機能を担うことで、一部の述語が機能を失っても、システム全体としては安定した判断能力を維持できます。
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