2026年2月12日木曜日

Particle Leniaの実験なんだけど、、、

 

Particle Leniaはメイン研究じゃないんだよねぇ。
想起ではないし、記憶でもないし、理論の中心でもないから。
ただ、無視をしてはいけない領域なんだ。


デモHTML + JavaScript (Canvas/WebGL)
ラジオのBGM気づかなかったんだよ、マジでw



-------記事--------

Particle Leniaの起源と意義

Particle Leniaは、Bert Chan(2018)が提案した連続型セル・オートマトン「Lenia」を、粒子相互作用の形で再構成したモデルです。Leniaはもともと、連続空間・連続時間の中で、生命のようなパターンがどのように自己組織化するかを研究するために開発されました。

Particle Leniaでは、粒子同士の相互作用によって、自発的な構造の形成、構造の安定と崩壊、秩序と乱雑の間の状態遷移、といった現象を観察することができます。

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僕の研究意義は、アソシアトロンとの応用。
連装記憶ってのは、アトラクタからCueによって想起するけど、一人称じゃないと自律しないでしょ?以前僕はloopと呼んだけど、Particle Leniaのエネルギーはどうなのか知りたかったし、もしくはアトラクタ、想起にも切替で使えないか、また、数値的にはどういう個性がでるのか見たかったんだよ。発生頻度とかさ、安定性、活動量、構造サイズ、寿命とかね、アソシアトロンなら、想起しやすさ、忘れやすさ、活動レベル、性格とか気質とかぶっこんで考えたいのさ。なによりも人のような性格だよ。


アソシアトロンの連想記憶モデルというのは、パターンが安定状態(アトラクタ)があって、Cueでそこに収束するわけで、工学的な言葉じゃないけどCueがないと動かないんだよ。
つまり、外部入力依存、受動的、三人称的な系って話で終わっちゃってじゃない。

なので、うちのカミさんが言うように「なんで一人称じゃないのさ!!」
という概念が無いと自律にならないでしょ。だから、LOOP、LOOP言ってたわけ。


Particle Leniaは外部入力はないでしょ?僕のデモは強引にクリック付けたけど(笑)


そのうち、アソシアトロンの僕流のLoopとParticle Leniaの切り替えで差が見れるソフトを作るよ。



--------------で、話は変わるけど----------------

イーロン・マスクは「今年中にコーディングは死ぬ」とか言ってる。 まぁ、それは正しさを追求する上での話でしょ。AI特有の最適化だよ。そのうち、不可逆ヒューマンcodeとか出来ちゃうよ。ただ、「不可逆」をもっと人間っぽくするなら、僕の像は Particle Lenia 路線とも熱力学路線とも少し違っていて、不可逆性の源泉を 3つに分解して持つ感じがしっくりくる。


不可逆は3層で生まれる!とかさ。

履歴不可逆(hysteresis)

同じCueでも、昨日の状態と今日の状態で反応が変わるやつ。
これは「内側が回り続ける」だけでは足りなくて、回り方そのものが少しずつ変質する必要がある。

  • 例:勝った部屋(アトラクタ)の重みが“微増”する(強化)

  • 負けた部屋(アトラクタ)は“微減”か“忘却”(劣化)

  • これが積み重なると「性格」になる

不可逆=状態だけでなく「変化のルール」が履歴で歪む



2) 選択不可逆(decision branch)

winner-take の分岐は強い。
ただ、より人間っぽくするなら、argmax一発より

  • Top2の競合

  • 抑制(inhibition)

  • 遅延(lag)

  • 復活(re-entry)

が入ると、「迷い」「執着」「気分の戻り」が出る。

人間は“勝ったら終わり”じゃなく、負けた方も残る


3) 説明不可逆(meaning lock)

ここが一番“ヒューマン”だと思ってる。
ある出来事が「意味づけ」された瞬間、同じ出来事が別物になる

  • 例:同じ言葉でも「裏切られた」と感じたら、以後ずっと色が変わる

  • それは最適化じゃなく、価値の固定(価値関数の局所凍結)

不可逆=エネルギー増大というより「価値の凍結」

熱力学より、むしろ “評価関数が歴史で固定される” のが、人間の不可逆っぽい。




昔々、山のおじいさん

昔々、山のふもとに、おじいさんとおばあさんが住んでいました。

おじいさんは毎日、山へ行って木を切っていました。

ある日、斧で誤って手を切りました。
またある日、足を滑らせて転びました。
さらにある日、木が倒れて肩を痛めました。

それでも、おじいさんは山へ行き続けました。



① 履歴不可逆(積が性格になる)

一つ一つの怪我は、小さなものでした。

でも、何度も続くうちに、

  • 手袋を厚くするようになり

  • 急な斜面を避けるようになり

  • 大きな木を切らなくなりました

おじいさんは言いました。

「山は危ないな」

山が変わったのではありません。
おじいさんの“山の見方”が変わったのです。

これが、経験(積)による変化。
もう、昔のようには戻れません。



② 選択不可逆(分岐が未来を変える)

ある日、おばあさんが言いました。

「そんなに怪我ばかりして、もし動けなくなったらどうするの?」

その日、おじいさんは山の入り口で立ち止まりました。

奥へ行けば、大きな木がある。
手前には、倒木や枯れ枝しかない。

少し考えて、手前で作業することにしました。

その日から、

  • 収入は少し減り

  • でも怪我は減り

  • 作業時間も短くなりました

その選択は、小さな判断でした。

でも、そこから
生活のリズムが変わり、体の使い方が変わり、未来が変わっていきました。

しかも、おじいさんの中には残っています。

「奥に行けば、もっと稼げる」

選ばなかった道も、消えません。



③ 説明不可逆(意味が凍る)

ある日、おじいさんは山で気づきました。

枯れ葉の下に、マツタケが生えていたのです。

次の日も、また見つかりました。
その次の日も。

おじいさんは思いました。

「山は危ない場所だと思っていたが、
 山は、恵みをくれる場所でもある」

その日から、おじいさんは木を切るのをやめ、
マツタケを探すようになりました。

同じ山なのに、

  • 昔:危険な場所

  • 今:宝の場所

になりました。

ここで起きたのは、最適化ではありません。

意味の変化です。

そして、この意味はもう元には戻りません。



おばあさんの一言(外部Cueと内部状態)

おばあさんは言いました。

「怪我をして、もし人様に迷惑をかけたらどうするの?」
この一言は、ただの言葉です。
でも、

  • 怪我の積(経験)

  • 年齢

  • 体力の衰え

  • 不安

がすでに内側に溜まっていた。
だからこの言葉は、

きっかけ(Cue)ではなく、方向を決めるトリガー

になりました。

外から変わったのではなく、
中が変わる準備ができていたのです。



アソシアトロン的に言うと

  • 山 = 外部環境

  • 怪我 = エネルギー履歴

  • おばあさんの言葉 = Cue

  • マツタケ発見 = attractor shift

  • 職業変更 = meaning lock

そして、

不可逆とは、状態が変わることではなく、世界の評価関数が変わること


同じ経験でも、違う不可逆が起きる。

ここが、まさにParticle Leniaや「性格」の世界

 みたいな・・・・

何を考えてるんだ、俺は。(爆)





ただのParticle Leniaの code貼ります。(記憶想起系は内緒)
GitHubをやめてnetlifyに変えてみた。
公開リポジトリ情報とかさ、便所まで見られてる感じがして嫌だったんだ。

Associatron Demo

https://dynamic-ganache-548c02.netlify.app/

40 Particle Lenia



まったく、最低のサイトだった・・・止めました。

サーバー探し中w



Earlier I recommended Netlify, so I want to share an update. My site was just paused with the message: “This team has exceeded the credit limit.” This is a personal research project. It is a static browser-based demo (HTML + JavaScript only). It does not include: Paid services Functions / server-side processing Databases AI agents Commercial use Traffic was minimal and limited to testing and demonstration, but the site was still suspended. It appears this is essentially a prompt to upgrade to a paid plan. So, for my purposes, Netlify turned out not to be suitable for research use. No hard feelings — I’ll simply stop using it. I’ll be looking for alternatives outside of GitHub.

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