t_wの輪郭

　デライトに順応すると、「散歩中に思いついたあれ」や「あれを考えるために調べたあれ」など、描き出した何もかもが超高速で取り出すことができる。
　知識を保存するのも超高速だ。保存すべき場所を探し回る必要はなく、既存の書き出した知識に適当に引き入れておけば良い。目についた単語の輪郭に引入れておけば良い。取り出すのは適当にたどっていれば見つかる。なぜか見つかる。
　直観で、「なんとなく」で引き入れるのが大事だ。探すときも直観と「なんとなく」で探すのだから、保存と探索は同じ道を辿る。

　知識の保存と取り出しの超高速性は、あたかも脳の記憶が拡大したかのように感じられる。記憶の拡大は、思考の高速化をもたらす。日本の学校を出たならば、九九表を覚えさせられたかと思う。九九表を覚えれば、掛け算は10倍は早くなる。もし2桁の掛け算を全て暗記すれば、複雑な掛け算の速度は100倍かそれ以上になるだろう。
　算数に限らず、限りなく多くの人間の知的作用が記憶できたならば、どれほど思考は早くなるだろうか。

輪注がすごいっていうよりも輪郭小窓がすげーのかもしれない。

正直輪郭小窓を侮っていた。「ふーん便利じゃん」って感じだった。そんなもんじゃなく「めっちゃ便利」だった。
輪郭小窓一つで知能増幅の実感すらある。

無描輪郭ばかり作っていたため、輪郭小窓の良さに気づけずにいた。

契機としては、輪郭の脚注的役割の発見によって、わたしの中で輪郭小窓の役割と評価が一段上がった。

考えることを助ける公開メモサービス、デライトに続く胡散臭さ。

https://youtu.be/IbtFGaldT2I

輪郭法は知能増幅と発明者の宇田川さんは言うが、今の今までその意図が分かっていなかったが、今日2023年6月3日になって少しわかった気がする。

引き入れで意図しないあれとあれが繋ると脳内麻薬が出る。これが何故かというと、脳が整理され、知識を覚えておく負荷が下がり、脳の容量が解放されたから脳内麻薬が出ているのではないかという理由をつけてみる。

「引き入れで意図しないあれとあれが繋る」というのは、いわば知識の短絡だ。知識の短絡は知識の圧縮となり、知識を圧縮すれば知識を覚えやすくなる。

AならB,BならC,ゆえにAならCといった風に輪郭を短絡させ、知識を積極的に短絡させていくと、どんどん脳の容量が解放されていき、その解放された脳の容量によって新たな知識を得る。

これらのプロセスは知能増幅に他ならない。

Personal Knowledge Management System（PKMS）とかSecond Brain（第二の脳）とかで情報を掘っても、市場にあるシステム以上の具体的な何かを見つけ出すことはできなさそう。

その観念を人々は語るが、具体的な事物を指し示してはくれない。精々Notionを紹介するぐらいである。

掘る先を誤っている可能性は高い。PodcastやYoutubeで掘ってしまっている。浅瀬もいい所だ。

オントロジー工学や知識工学といった領域は重なる部分を感じる。この辺を掘った方が良い。今も研究されているのだろうか？
オントロジー工学や知識工学はどうも人工知能の文脈から出でており、知能増幅や情報整理に射程が及んでいるかまだ不明だ。

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Wrote with Bing AI and t_w edited it

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いや、弁証法知らんけど、そんな感じがした
工程の中で「これは何？」と問うてくる

というか、輪郭法についてですでに書かれてるな

なぜ輪郭法は弁証法なのか、を書ければ良い

何故引き入れた？
何を包含する？
何に包含される？
これは何？
これらは何？

弁証法の技術的再現が輪郭法でありデルンでありデライト

だから知能増幅
だからメカソクラテス

• ページ・知識・情報・概念をネットワーク状に繋ぐ
• 人間の能力の拡張（知能増幅）を目指している

URL: https://www.youtube.com/watch?v=18CZ89hpkM8
講師：瀧寛和　教授
ざっくりした概論。3/31まで公開とのこと。
　
本編 https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=61
人工知能の歴史 https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=288
1980年ごろの自然言語処理 https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=713
LispからC言語へのトランスパイラ https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=945
エキスパートシステム https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=988
ロジックプログラミング https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=1170
ICOT https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=1227
知識獲得 https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=1457
遺伝的アルゴリズム https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=1894
人工知能技術体系 https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=2091
オントロジー https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=2272
脳波計測 https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=2393
記号処理からディープラーニング https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=2684
ディープラーニングによる自然言語処理 https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=2961
日本政府の人工知能戦略 https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=3260
ライフデザインイノベーション https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=3418
人工知能の脅威論 https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=3704
人工知能で知能増幅 https://youtu.be/18CZ89hpkM8?t=4298

デライトで知能増幅と称されて試みられているのは、言語の拡張ではないかという話
デライトが言語を拡張（思考を拡張）することによって、説明可能範囲が広がる
言語拡張によって日本語の説明可能範囲がデライトを説明可能なところまで達したところで、利用者数は爆発するだろう