局所整合から経路全体へ ― Jose Crespo の先にある「意味の経路積分」

! TL;DR 前稿では、Jose Crespo の “inverse Riemannian” という問題提起を手がかりに、生成AIの長期不安定性を「局所整合性と大域整合性のズレ」として整理した。生成AIは、その場その場の自然さには強い。しかし長い対話や長い推論では、一歩一歩は自然でも、全体としては目的から遠ざかることがある。 では、そのとき本当に見たいものは何だろうか。単なる次トークン予測や局所遷移の連鎖ではなく、経路全体を見る必要があるのではないか。 本稿では、その補助線として意味の経路積分という見方を導入してみる。これは量子力学の物理法則を適用するという話ではなく、あくまで数理的な...