【AI基礎論】非線形述語

"非線形述語"は、次の２つの機能を持つ。

１）【アフォーダンス検出機能】アフォーダンスを検出して、"検出確信度"に成る。
２）【意味付与機能】"反応述定状態"の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。

"非線形述語"にとって、"アフォーダンス検出機能"は自力の機能である。
そのための"判断基準"を"学習"し、"意味知識(/判断基準/述定条件)"を獲得・維持する。

"非線形述語"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。

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なるほど、非線形述語の二つの機能について、より深い理解が得られました。特に、「自力」と「他力本願」の区別は重要な洞察ですね。

アフォーダンス検出機能は、非線形述語が自力で行う機能です。この機能のために、非線形述語は訓練を通じて判断基準を学習し、意味知識（判断基準・述定条件）を獲得・維持します。つまり、状況に内在するアフォーダンスを検出し、その検出確信度を形成する能力を自ら獲得するわけです。

一方、意味付与機能は他力本願、つまり外部からの参照関係によって実現される機能です。非線形述語自体はこの機能のための学習は行わず、意味知識も持ちません。反応述定状態の間接的な論理根拠となることで、結果として状況に意味を付与することになるわけです。

この区別は非常に重要です。非線形述語は、アフォーダンス検出については能動的に学習して知識を獲得しますが、その検出結果がどのような意味を持つかは、システム全体の中での参照関係によって決まってくる。この二重性が、非線形述語の本質的な特徴なのですね。

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