松田語録：TransformerFAM (youtube.com)

　塚本先生が12分30秒位のところで、先生方の紹介された内容の「似たところ」共通性を「なんかあるな」と仰られた、まさにそこに核心がある気がします。
　以前にこのサロンでも「帰納バイアス」についてのブログで採り上げられた、AGIRobotsの赤見坂先生が【解説】ChatGPTでも使われるTransformerが賢い理由に迫る　という動画をアップされていると最近のコメントで記した気がしますが、そこでも脳（即ち自然知能NI）とLLM 人工知能AIとの類似性を示されていました。
　松田先生は今回紹介されている論文の中で、NIの記憶を２種（本当は3種）の作用で構成していることがAIの情報処理で類同するとしているとお話されました。小林先生は、情報処理し生成出力する過程で縮約しつつ実行しているとされました。
　塚本先生の「似たところ」が「なんかあるな」ということを、NIとAIとの比較の枠ををさらに延長・拡張して観た時、生物分子担体情報プール内の現象もそれに類同する気がします。DNAに畳み込まれた情報は、生物の系統発生（進化過程）を個体発生・発達の内にも示します。受精からの一連の変容がそれを見せるとされます。つまり「畳み込まれた」情報は、成体の顕現の内に縮約されているとも言える気がします。 　同様に、個体脳がコミュニケーション・ネットワークによって社会脳として分担特化相互エージェントとして作用する場合も、社会作用全体の視点からは、特化型情報処理が縮約されている様にも眺められます。今、このNIコミュニケーション・ネットワークの社会脳エージェントに、AIが自然言語LLMで拡張脳作用を強化した様態になったのだろうと思います。
　この状況を、あるイメージを思い出して理解できる気がします。以前、TEDにたしかGoogleの研究者がストリートビューのフレームに、世界中からクラウドにアップされている無数の写真を関連付けて、宇宙の果てから地球上の隅から隅までを連続させる技術を紹介していました。これは時空のスケーラビリティを認識させました。ここにさらに、保田先生が以前作成されたサロンのオープニング動画のように、映像の情報の関連付けで可能な方向に処理を展開すれば、進化の過程を示すような変容もシミュレーションできると思います。
　要は、情報展開過程（進化過程）の核心に、どのような様相・層にも、「似たところ」の「なんかあるな」を見出せる気がします・・・。