【AI基礎論】「学習」が実現するのは「パターン」の"認識"でなく、「アフォーダンス」への"気づき"である。

やや逆説的に聞こえると思いますが、モデルは、「パターン認識」しません。

モデルは、
訓練時、「アフォーダンス」に「気づく」ように訓練されて、
推論時、「アフォーダンス」に「気づい」て、「反応」します。

「パターン」と「アフォーダンス」との違いは、次の例のように説明できます。

部屋に温度計が置かれており、常に温度が表示されています。
家庭用ロボットは、温度計を見て、室温が「28度以上」であれば、エアコンのスイッチを入れます。
この場合、温度計に28以上の数字が表示されていることが「アフォーダンス」です。