Associatron & Local_LLM — Learn

 たぶん見て分かる人は
出来事の文章をを入れて、Learnを押した時点では、いくらLLMが介在していても結果のyear_keyは"Unknown"に入れることにしたので、少しストレスになるのかと思う。

でも今のLLM連携は こういうルールにしている。

LLMは候補を出す、確信度を計算する。
confidence が閾値を超えないと year_key を確定しない。
つまり、「分かる気はするが、断言はしない」というあえて“慎重モード”にした。

LLMは「部屋（アトラクタ）を勝手に作らない」

仕様にする！これを重要にしている。

人間の脳で言えば、海馬に一時的に置かれただけの記憶だ。

たとえば文章は明確に年代表記されているので1990sの部屋のアトラクタ（記憶の谷：もしくは部屋）に落ちるのが常識のように感じるが

会話の場合、もしくはラジオの場合、そんなにはっきりと「1998年はGoogleが誕生した年であり・・・」は記憶されない。

また、システマチックに考えすぎて入り口からアトラクタの分類を増やしすぎると想起できなくなる。

別な言い方をすると、unknown は敗北ではなく準備

そして、この研究は外部が決める年代は危険（意味：外部の誘導を強くしたくはない）

その思想を守る（勝手な俺の思想）ために、LLMは既存の year_key がある場合のみ強く寄せることにした。（ストレスだろうね・・ｗ）

なので新しい年代部屋は自動生成しない

だから　unknown → 1990s　みたいな強制ジャンプはしない

Learn → /api/ensure_room

最初の Learn は、海馬に一時保存

繰り返し Learn は、海馬→皮質へ転送

Recall は、皮質ネットワークの再点火

年代確定 は、時間文脈ネットワークに結線

それぞれにフェースがあって脳内で起きている事も違う。

この文章のLearnはどういう状態かというと
「出来事は覚えたが、いつの出来事かはまだ体で分かっていない」
会話中の「へぇ～」という状態だ。

なので、今後

「Googleの創業（研究論文発表）: 1998年はGoogleが誕生した年であり、ラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンによって検索エンジン技術（PageRank）が発表されました。これは大規模なデータとAI技術が将来的に結びつく先駆けとなりました。」

の文章に近いものが現れないと、1990sのアトラクタには入らない。

Learnというボタン
これは名前が紛らわしいけど、実体は「どの部屋に入れるかを決めるだけ」

以前のデモなら25×25のマスを描きMemoryを押して記憶、recallで想起されるようなもの。
しかし、言語とした場合、同じアトラクタ（谷とか、部屋）に記憶させると、

直ぐに　𝑃 max ⁡ ≈ 0.138 𝑁　　𝑃 max ⁡ ≈ 0.14 𝑁　がおとずれる。

そこで、最初のLearnでは少し大き目なアトラクタに入ってもらい（入らないこともある）想起してから年代別や、仕事、研究、遊び、生活、generalなどのアトラクタに移動してもらおうか・・ということだ。

人間も記憶が曖昧な時にはメモをする。それと同じ動作にした。
初期段階で記憶の内容を深く読むフェーズではない
LLMは「補助的に眺める」だけ
なのでタグ候補は内部で出ている。でも 確定反映はしていない

では 一体、LLM は中で何をしているか？

裏ではこういう状態：
「1998」「Google」「PageRank」
→ 90年代候補が強い

でもこの記憶が1件
アソシアトロン側の記憶競争がまだ起きていない
余計なことは言わないでおこう
→ unknown に留める

こういう感じだ。
これはかなり人間的な初めての記憶に寄せている。

Recall → PNG

このrecallの絵は何かというと、
ずっと以前JavaScriptの絵を記憶させて想起させるデモでは、これはけっこう主役を果たしていた。

今回から、この recall 後に出ている絵は
「アトラクタに“完全に入った”という意味ではない」

アトラクタの縁（basin）に捕まり、
競争が始まったという状態

もう少し正確に言うと

今の recall 後の PNG が意味している状態は

「この部屋（scene）の中で、
記憶同士が相互作用できる状態に入った」

これは脳で言えば：

• 発火は起きた

• ループも回り始めた

• でも まだ“深い谷底”までは落ちていない
  
  

以前の絵の時と違うよね・・・悩んだ

言語にすることの難しさというか

アトラクタには「段階」がある

① pre-attractor（準アトラクタ）

• pattern が1つ以上存在

• recall するとノイズっぽいが構造が出る

• 今ここ

② shallow attractor（浅い谷）

• recall のたびに似た構造が出る

• 少し条件を変えると揺らぐ

• 「あれ、これ前にも見たな」状態

③ stable attractor（安定アトラクタ）

• cue が多少ズレても同じパターンに収束

• recall が「思い出す」感覚になる

• 年代・文脈が結線されやすくなる

今の絵が「アトラクタ未満」に見える理由

pattern がまだ少ない
今は pattern_001.npy が1つだけ
→ 競争が弱い

keep_ratio が高め（0.3）
まだノイズが多い
basin が浅い

時間文脈（year_key）が未接続
アトラクタが「孤立した谷」状態
周囲の谷（1990s 等）と橋がない

でも

Recall が通る
PNG が再現性を持ち始めている

これは

少なくとも
「記憶場（field）に局所的な安定点が生まれた」

という証拠。

つまり、

• 乱数ではない

• 単なる描画でもない

• 以前の状態には戻らない

👉 アトラクタ形成の初期相

---

人間の脳でたとえると

この状態は、

・話は覚えている
・イメージも浮かぶ
・でも「いつの話？」と聞かれると黙る

そして思い出すたびに：

「ああ、これ前にも考えたな」

“アトラクタ前夜”状態

作ってる方も分からなくなる。

というか、アソシアトロンで一番大切なところ。
ここを省くと外輪おまかせ、外部命令、LLMに力を奪われ
内輪で回ることが出来なくなる。

----------------------------追記--------------------------------

そして問題の

戻り文章は？って思うでしょ。
今はそんなに重要視してない。
なんで？

だって、そんなのその辺の素人だってLLMに頼めば作れるもの。
アソシアトロンがやる仕事は記憶の想起。
アソが言語をLLM並みに作成するものではない。役割が違う。

普通のLLMチャット画面に
「Google、創業、1998年、ラリー・ペイジ、セルゲイ・ブリン、検索エンジン、データ、AI技術、未来」と入れて指示をする。アソシアトロンなら過去の記憶から「話題になった」が追記される可能性はある。

でもね、人間の脳って会話の中で「ラリー・ペイジ、セルゲイ・ブリン」なんて絶対覚えられないよ。せいぜい、「Google、検索」くらい。
繰返して「Google、検索、創業」の話だっけか・・？
1998年なんて会話から想起しない方が多い。
逆に「創業」というキーワードからLLM側がささやきおかみのように「1998年！」とかいう感じになる・・・
まぁいいや・・

このワードを使ってLLMに文章にしてください。　
過去の記事のようなら断定しても良いのですが、そうでなければ断定を緩めるように、固有名詞があった場合は質問形式にするなど工夫してください。と頼む。

チャッピーなら

Googleは、1998年に創業された企業として知られている。創業者はラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンで、当初は大学の研究から生まれた検索エンジンが出発点だったと言われている。
この検索エンジンは、単に情報を並べるのではなく、データ同士の関係性を重視する発想に特徴があったのではないだろうか。リンク構造を手がかりに情報の価値を測るという考え方は、その後のインターネットの使われ方を大きく変えたとも考えられる。

やがてGoogleは、膨大なデータを扱う企業へと成長し、その延長線上でAI技術にも深く関わるようになった。これは検索精度を高めるための必然だったのか、それとも未来を見据えた選択だったのか。
現在のGoogleの姿を見ると、検索エンジンの会社という枠を超え、データとAI技術を軸にした存在へと変化しつつあるようにも映る。こうした流れは、これからの社会や技術の未来に、どのような影響を与えていくのだろうか。

ジェミちゃんは

1998年、ラリー・ペイジ氏とセルゲイ・ブリン氏という二人の青年によって、Googleは創業されました。 

彼らが開発した革新的な検索エンジンは、膨大なデータを整理し、世界中の情報を誰もが利用できるように変えたといえるのではないでしょうか。現在、その技術の核は高度なAI技術へと進化を遂げていますが、果たしてGoogleはどのような未来を描こうとしているのでしょうか？ 

Googleの歩みは、まさに「情報のつながり」を「知能」へと昇華させてきた歴史といえます。ご指摘の通り、1998年の創業時から同社が掲げてきた「ページランク（PageRank）」というアルゴリズムは、単なる単語の出現頻度ではなく、リンク構造を通じた「情報の信頼性と関係性」を評価する画期的なものでした。 

この「関係性を読み解く力」がAIへと進展していった背景には、必然性と戦略的選択の双方が絡み合っています。

検索エンジンからAIへと進んだ理由

• 精度の追求（必然性）： 言葉の背後にある文脈や曖昧さを理解するには、従来の文字列一致だけでは限界がありました。ユーザーの意図を正確に汲み取るために、膨大なデータから法則を見出す機械学習（AI）の導入は、検索体験の維持に不可欠なステップでした。
• 未来のインフラ化（選択）： Googleは早くから「世界の情報を整理し、世界中の人がアクセスできて使えるようにする」というミッションを掲げ、検索窓を超えたあらゆる領域（地図、翻訳、自動運転など）にAIを適用する道を選びました。 

社会と技術の未来への影響

Googleは、AIモードや生成AIの統合によって、人々の生活を変えようとしている。

1. 検索から解決へ: AIは、最適な要約や回答を提示する。これにより、ユーザーは目的をすぐに達成できる。しかし、外部サイトへのアクセスが減少するなどの課題も生じている。
2. パーソナライズの加速: 個人の行動データとAIが結びつくことで、予測入力や最適なレコメンドが日常化し、思考や意思決定のプロセスがより効率化されていく。
3. 社会基盤のAI化: 検索で培われたデータ解析技術は、医療や製造、防犯などの公共分野にも応用されている。これにより、労働力不足の解消や新たな経済価値を生み出す原動力になると期待されている。 

Googleは、「AI」で世界の事象そのものを予測・最適化しようとしている。この変化は便利さを提供する一方で、情報の透明性や人間の思考プロセスへの影響といった新たな問いを投げかけている。

なげーーー自社宣伝か

Grokは？

Googleは、1998年にラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンによって創業された企業として知られています。スタンフォード大学の大学院生だった二人が、革新的な検索エンジンのアイデアを基に立ち上げたこの会社は、当初はウェブ上の膨大なデータを効率的に整理・検索できる仕組みを目指していました。それが「PageRank」などの技術を生み出し、世界で最も使われる検索エンジンへと急速に成長した歴史は、多くの人が知るところです。現在では単なる検索にとどまらず、AI技術を積極的に取り入れ、機械学習や生成AIの分野で最先端を走る存在となっています。こうした進化を考えると、Googleがこれから描く未来は、単に情報を探すツールを超えて、私たちの生活や社会をさらに深く変えていく可能性を秘めているのではないでしょうか？あなたは、Googleの創業からAIまでのこの流れをどのように見ていますか？

ね？大変なことになるでしょ。。。。
なので、

戻り文章は、あ・と・ま・わ・し