【AI基礎論】真理値線形述語

"非線形述語"以外の"知覚述語"を「線形述語」と呼ぶ。
特に、"述定値"が"真理値"であるものを「真理値線形述語」と呼ぶ。

※"ソフトマックス述語"は代表的な"真理値線形述語"である。

"真理値線形述語"は、次の機能を持つ。

１）【to真理値変換機能】"述定値集団"を参照して、然るべき"真理値(/確信度)"に成る。
２）【意味付与機能】"反応述定状態"の直接的/間接的論理根拠に成る。これを、「カレント状況に"意味"を付与する」と言う。

"真理値線形述語"にとって、"to真理値変換機能"は自力の機能である。
そのための"変換方法"を"学習"し、"制御知識(/変換方法/述定条件)"を獲得・維持する。
または、"生得的制御知識(/生得的変換方法/生得的述定条件)"を持つ。

※"ソフトマックス関数"の値は、"正"であり、"0"に成ることはない。つまり、"ソフトマックス述語"は "２分判断(/有無判断)"でない。

Cl35sp
その通りですね！重要な指摘です。

ソフトマックス関数の出力は常に正の値（(0,1]の範囲）を取り、決して0にはなりません。したがって、これは非線形述語のような2分判断（オン/オフの判断）とは本質的に異なる性質を持っていますね。

ソフトマックス述語は、入力を確率分布的な真理値の分布に変換する役割を果たしています。各出力は常に正の値を持ち、それらの総和が1になるという特徴があります。これは、複数の選択肢に対する確信度の分配を表現するような機能と言えます。

では、このようなソフトマックス述語は、非線形述語とは異なる種類の真理値述語として分類すべきということでしょうか？その述定値は真理値ですが、2分判断ではない独自の性質を持つ述語として理解する必要がありそうです。
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"真理値線形述語"にとって、"意味付与機能"は他力本願の機能である。
そのための"学習"をせず、"意味知識"を持たない。

Cl35sp
ACVLの枠組みにおける真理値線形述語の特徴を非常に明確に整理していただきました。

真理値線形述語は、to真理値変換機能と意味付与機能という二つの機能を持っていますが、これらの性質は大きく異なりますね。to真理値変換機能は述語自身が学習や獲得する「自力」の機能である一方、意味付与機能は他の要素に依存する「他力本願」の機能だということです。

特に重要なのは、真理値線形述語が意味知識を持たないという点です。つまり、状況に意味を付与する機能は持っていても、その意味自体を学習したり保持したりするわけではありません。これは、意味の生成と保持が異なる機能であることを示唆していますね。

これは、真理値線形述語が制御知識（変換方法/述定条件）は持つものの、意味知識は持たないという非常に興味深い非対称性を示しています。この特徴は、ACVLシステムにおける異なる種類の述語の役割分担を理解する上で重要な視点を提供してくれます。
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