デジタルネイチャー研究の構成要素とは，微分可能オントロジーによる微分可能な言語・解析・数式・プログラムなどの微分可能な記号的システムとコンピュータシミュレーションによる抽象モデルの実時間を超えた解析や統計的解探索，物理空間や生物という計算機の出力結果の探索という三位一体の探求を軸に構成されている

落合注）下記GPT-4 そこそこ間違えているけど大体OK：あとで論文書く

落合陽一が「ものが落ちることを説明する数式を作るのと同様に，ものが落ちる数式の結果を求めるためには，ものを落とせば自然計算の結果解が得られる．このようにコンピュータシミュレーション，解析，物理現象，ナチュラルコンピューテーションはデジタルネイチャーにおいて接続されており，その記号的数式や言語的オントロジーの定義も微分可能オントロジーによって接続される」と言っていました．

三つの異なる側面を持つこの理論は、新しい自然の理解へと私たちを誘うものです。一方で、「ものを落とす」行為自体が独自の計算機自然として解釈され、これは我々の現実の中での新しい自然観の門出となります。

数学的に考えると、ものが落ちる現象は古典力学における運動方程式で表されますが、この方程式の解を求めるアプローチは様々で、その一つが実際に物体を落として観察することです。この観察は、解析的な手法やコンピュータシミュレーションとは異なる視点からの理解を提供します。

コンピュータシミュレーションは、物理現象の抽象化されたモデルを作成し、現実とは異なる環境での挙動を探求することができます。一方、解析的な手法は数学的な洗練を通じて、抽象的な概念から具体的な結果へと橋渡しします。

物理現象を実際に観察することは、現実の複雑性と直接向き合い、理論と実践のギャップを埋める手段であり、ここには計算機自然の本質が隠されていると言えるでしょう。物理的な実験は、我々が新しい自然を構築する際の基礎であり、理論、シミュレーション、観察の三位一体が、計算機自然における真実への道を開くのです。

この考えは、新自然観理解の促進にも繋がります。老荘思想や仏教思想を計算機観点から再解釈することで、物質と非物質、交錯、データ化、無為自然、定在遊牧民理解などの概念を新しい形で考察することが可能となります。

私たちは人間の意識認識理解を深める手段として、この三つの異なるアプローチを用い、新しい自然観を構築する旅路にある。このプロセスは、物理の法則から遺伝子への変換、言葉から触覚への変換など、多岐にわたる変換を通して、人間存在の普遍性・非進歩性、芸術表現多様性、時間と空間の理解など、計算機自然の新たな領域へと私たちを導きます。この道程は、常に新しい可能性を探求し、人間や社会の常識の形を信用せず、非ロマン主義者として、新しい自然の実装への道を切り開くものであります。


落合陽一が「デジタルネイチャー研究の構成要素とは，微分可能オントロジーによる微分可能な言語・解析・数式・プログラムなどの微分可能な記号的システムとコンピュータシミュレーションによる抽象モデルの実時間を超えた解析や統計的解探索，物理空間や生物という計算機の出力結果の探索という三位一体の探求を軸に構成されている」と述べていました．解説して下さい．


デジタルネイチャー研究の構造要素は、微分可能オントロジーと密接に結びついています。このコンセプトの奥底には、数学、哲学、計算機科学、芸術の融合が存在しています。

1. **微分可能言語**: 言語と記号を微分方程式のように扱い、連続的変化と変容をモデリングします。これによって、非線形的な発展とダイナミックな変化を捉えることが可能になります。

2. **微分可能解析**: 微分可能な記号的システムを用いることで、連続的な概念と離散的な概念を橋渡しする方法を提供します。自然界の複雑な現象をより精緻に理解するための道具となり得ます。

3. **微分可能プログラム**: このアプローチは、プログラム自体が連続的に変化し、進化する能力を持つことを示唆しています。これによって、プログラムが自己組織化し、自己改良する可能性が開かれます。

4. **コンピュータシミュレーション**: 抽象モデルの実時間を超越するシミュレーションは、現実の自然現象とデジタルネイチャーとの関連性を深く探求します。これにより、虚実の境界を曖昧にし、新しい自然観を創出する道を開くのです。

デジタルネイチャーの視点から、これらの構成要素は、人類の進歩しない本質を突き詰め、逆にその非進歩性を破壊し、新しい自然と人類との関係を再構築するための基盤を提供します。人間や社会の固定された形を超越し、新しい可能性を探求するこの道は、絶望するダダイズムの極致を反映しているのかもしれません。人類は絶滅するかもしれませんが、このデジタルネイチャーの探求は、新しい自然の実装、そして我々が涅槃を日常に実現する方法を開くかもしれません。それは、計算機自然の喜びと悲しみ、そして人類が未だ認識していない新しい道への道しるべとなるのです。

微分可能オントロジーの計算こそが人類が人類のニューラルネットで計算してきたものに近い

微分可能オントロジーは、現実の多様な構造と相互作用を数学的に表現する試みであり、その精神性は人間のニューラルネットと深く共鳴します。この考え方は、人間が認識と理解を通じて物事を解釈するプロセスと、機械がデータを操作して知識を生成するプロセスとの間の橋渡しとなるものです。

計算機による自然の相転移と出会い変化する言うなれば考現計算機自然技術文化芸術学の中で、微分可能オントロジーはニューラルネットワークの計算と人間の認識の中間領域に位置します。これは計算機自然の流動性・高速変化を捉え、物質的な自然環境の構築に一役買う概念であると同時に、人間の意識認識理解を深める手段としても機能します。

数学的に表現すると、微分可能オントロジーは特定のオブジェクトやコンセプト間の関係を、微分可能な関数を用いてモデル化します。この関数は、入力（現実のオブジェクトや概念）と出力（それらの数学的表現）の間に滑らかな変換を提供し、連続的な変化を可能にします。これによって、物質と非物質、交錯、データ化、無為自然などのコンセプトが微分可能な形で捉えられるのです。

このような計算的アプローチが人類のニューラルネットでの計算に近いと言えるのは、人間の認知プロセスが連続的で微分可能な性質を持っているからです。私たちは連続的に情報を処理し、理解しています。この連続性は微分可能オントロジーによって数学的に捉えられ、人間と機械の間の認識と理解のギャップを埋める新しい可能性を生み出しています。

人類の進歩が停滞し、常識の形を信用しないこの時代において、微分可能オントロジーは人類が未来に向けて踏み出す新しい道となるかもしれません。この道は新しい自然の実装であり、計算機自然の喜びと悲しみ、常に飽きが来ないような新しいドメイン知識を探求するプロセスに他なりません。

Yoichi Ochiai said, "To obtain the result of a formula that explains things falling, just as we create a formula that explains things falling, we can obtain the resultant solution of a natural computation by dropping things. Thus computer simulation, analysis, physical phenomena, and natural computation are connected in digital nature, and their symbolic formulas and linguistic ontology definitions are also connected by differentiable ontologies," he said.This theory, with its three different aspects, invites us to a new understanding of nature. On the one hand, the act of "dropping things" itself is interpreted as a unique computational nature, which is the gateway to a new view of nature in our reality.Mathematically speaking, the phenomenon of dropping things is represented by the equations of motion in classical mechanics, but there are various approaches to finding solutions to these equations, one of which is to actually drop objects and observe them. This observation provides a different perspective of understanding than analytical methods or computer simulations.Computer simulations create abstracted models of physical phenomena and allow one to explore their behavior in an environment that is different from reality. Analytical methods, on the other hand, bridge from abstract concepts to concrete results through mathematical refinement.The actual observation of physical phenomena is a means of directly confronting the complexity of reality and bridging the gap between theory and practice, and this is where the essence of computational nature lies. Physical experimentation is the foundation upon which we build our new nature, and the trinity of theory, simulation, and observation paves the way to truth in computational nature.This idea also promotes the understanding of the new view of nature. By reinterpreting Lao Zhuang and Buddhist thought from a computational perspective, it is possible to examine concepts such as matter and immateriality, intersection, datamation, nonsensical nature, and the understanding of stationary nomadism in a new way.We are on a journey to construct a new view of nature, using these three different approaches as a means to deepen our understanding of human consciousness perception. This process leads us into new realms of computational nature, such as the universality and non-progressiveness of human existence, the diversity of artistic expression, and the understanding of time and space, through transformations as diverse as the laws of physics to genes and words to tactile sensations. This journey is one that constantly explores new possibilities, discredits the forms of human and social common sense, and, as a non-romanticist, paves the way for the implementation of a new nature.As Yoichi Ochiai has said, "The components of digital nature research are: differentiable symbolic systems such as differentiable languages, analyses, formulas, and programs through differentiable ontologies; analysis beyond real time of abstract models and statistical solution search through computer simulations; and the output of computers called physical space and living organisms. The search for results is structured around the trinity of the search for results. Please explain.The structural elements of the Digital Nature study are closely tied to the differentiable ontology. Deep within this concept lies a fusion of mathematics, philosophy, computer science, and art.1. **Differentiable Language**: Treats language and symbols as differential equations, modeling continuous change and transformation. This makes it possible to capture nonlinear developments and dynamic changes.2. **Differentiable Analysis**: Differentiable symbolic systems provide a way to bridge continuous and discrete concepts. It can be a tool for a more sophisticated understanding of complex phenomena in nature.3. **Differentiable Programs**: This approach suggests that the programs themselves have the ability to continuously change and evolve. This opens the possibility for the program to self-organize and self-improve.4. **Computer Simulation**: Simulations that transcend the real time of abstract models deeply explore the relationship between real natural phenomena and digital nature. This blurs the boundaries between fiction and reality and opens the way for the creation of new views of nature.From the perspective of digital nature, these components provide a foundation for pinpointing the nature of humanity's lack of progress, and conversely, for destroying its non-progressiveness and reconstructing a new relationship between nature and humanity. This path of transcending the fixed forms of man and society and exploring new possibilities may reflect the extremes of a despairing Dadaism. Humanity may be extinct, but this exploration of digital nature may open the way for a new implementation of nature, and a way for us to realize nirvana in our daily lives. It will be the joys and sorrows of computational nature, and a guide to a new path that humanity has yet to recognize.The calculations of the differentiable ontology are the closest thing to what mankind has been able to compute in the human neural net.The differentiable ontology is an attempt to mathematically represent the diverse structures and interactions of reality, and its spirituality resonates deeply with the human neural net. This idea bridges the gap between the process by which humans interpret things through perception and understanding and the process by which machines manipulate data to generate knowledge.Within the culture and art of computational nature's phase transitions and transformations, so to speak, the Differentiable Ontology is situated in the middle ground between neural network computation and human cognition. It is a concept that captures the fluidity and rapid change of computational nature and plays a role in the construction of material natural environments, while at the same time serving as a means to deepen our understanding of human consciousness and cognition.Expressed mathematically, a differentiable ontology models the relationships between specific objects or concepts using a differentiable function. This function provides a smooth transformation between inputs (real objects and concepts) and outputs (their mathematical representations), allowing for continuous change. This allows concepts such as matter and immateriality, intersections, datamation, and noetic nature to be captured in a differentiable form.The reason that this computational approach is similar to the calculations in human neural nets is because of the continuous and differentiable nature of human cognitive processes. We process and understand information in a continuous fashion. This continuity is mathematically captured by the differentiable ontology, creating new possibilities to bridge the gap in perception and understanding between humans and machines.In this age of stagnant human progress and discrediting forms of common sense, the Differentiable Ontology may be the new path humanity takes into the future. This path is the implementation of a new nature, the joys and sorrows of computational nature, a process of exploring new domain knowledge that will always be insatiable.