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▼ 特に反論したいわけではないのだけど、この話題について書いたら面白くなりそうなので。質問集より、
人間が構築する学問体系は、認識能力と密接に関連しています。例えば、人間は自然数を基礎とする数の体系を作り上げていますが、これは、自分を群れの一員と見なし、動植物の個体を獲物や外敵として把握する人間の知的活動に基盤を持つと推測されます。クラゲのように、水の流れや温度、プランクトン密度などの連続的な量を把握しながら生きている動物の場合、たとえ知的能力が芽生えたとしても、自然数ではなく連続的な実数に基づく数の体系を先に作り上げるでしょう。
違うと思う。 人間は連続的な量を把握しながら生きている。クラゲ以上に。だから連続量を把握できないという説明以外の説明を考える必要がある。
われわれは腕を動かして指先をmm単位で何かに指す事ができる。 腕時計をつけただけで、また厚い服を着るだけで力学は変わってしまって、正確なポイントは出来ないはずなのに、そう言う事があればすぐに連続量の補正がなされて正確なポイントができるようになる。あらゆる運動能力も同様だ。
また力学と並んで、もう一つの連続量が確率である。 これも多くの場面で確率論のoptimalに近いperformanceを示す事が知られている。 それは特に報酬が関係している時にそうであることが、 心理学と経済学の境界領域で示されて神経経済学という（奇妙な名前の）学問として成立しつつある。
そして、これら二つに共通しているのが、言葉で説明することが出来ない、という事である。 我々は運動をどういう風にやっているか説明することが出来ない。「こういう感じだよ」といって体を動かしてみせる事しか出来ない。 また不確実性ある状況での利益の評価でもそうで、 なぜA定食ではなく、B定食を選んだのかとか、聞かれると「なんとなく」としか答えられない。
人間も連続量の処理能力ももっているなら、なぜ離散量が知性の中心にあるように見えるのか。
まず、第一に離散量は処理負荷が小さい。りんごが何個あるかはそれぞれのりんごが何グラムあるか視覚的に認識するよりも簡単だ。つまり認識の負荷が小さい。 その割には離散量の有用性は大きい。何グラムかまで分からなくとも木の実が何個あるか分かれば量の比較はだいたいできる。離散量の加算など演繹は連続量の加算より簡単だし。
また、なぜ連続量の脳内処理を言葉にすることが出来ないのかも、 また連続量の処理が我々が意識というものの中に入ってこないのかも意識の本質と関係がある。 意識は計算的に深い計算を行うために、生まれたものだからである。 計算的に深いものの典型は数学の公理系の中の導出や、将棋の先読み、決定論的カオスなどがそうで、少しでも誤差が入り込むと予測が大きく変わったり矛盾を起こして系が破たんしたりする。 連続量は必ず誤差を含むので、この深い処理の内側には入らないように積極的に排除されていると考えるべきだろう。
そして、以上のような事情は人間という生物に特有の物とは私には思われないので、たとえ異生物であっても知能をもつ水準までくればやはり基本的には等価な数学体系を生み出すだろうと思う。
良い出来の解説。とりあえず「理科系の作文技術」を買う前に読んでも良い。本は長いので返ってここに書いてあるようなエッセンスが見えにくくなるし。
書き出しが素敵：
実際人はエリートではないし、またエリートである必要もない しかし、ある種の文章を書く場合、人は、あたかもエリートであるかのように書くのでなければならない
Lispは括弧が多いと言う汚名を晴らすため、様々な言語で同じ機能（１から２０までの階乗のプリント）をやってみて括弧の数を比較している。結果は、 Java 24個、 JavaScript 16個、 Common Lisp 12個、 Perl 4個。
呼ばれてないけど、自作したCipherは（数学なみに）密度が高く短い記述を目指す言語なので勝負を挑まずにはいられない。
load"lib"
fact n = prod(1...n)
do(n, 1...20) print fact n
括弧は４個。勝ったか？いや、お題では 3! = 6 みたいにプリントしなくてはならないが、上では単にn!の結果だけプリントしているから同じではない。将来的には format(n, "! = ", fact n) みたいな文を付け足すだろうから、そうすると６個になるけど。それでも括弧の数は、２位は引き離してるけど、perlには負けた。
▼ おちこぼれのチャーチルがノーベル賞までとった文才を磨いた教え（読書猿Classic）
長い文章をとって、それを 黒、赤、青、緑のインキでいろいろの構成分子に分ける。
主語、動詞、目的語、関係節、 条件節、接続節、離接節など！
要するに、チャーチルは（我々がやったような）英文を文法的に分解して、解析をするような教育を受けて、それが良い英文を書くのに為になったと言っている。
これを見ると（文法がきちんとした）文章語の英語は知識人が作った人工言語みたいなものなんじゃなかろうかと思う。 なぜって、日本語を考えてみると、まず、どんな無教養な人でも文法的に正しくない日本語を書く事はほとんど考えられないし。 これは正直日本語の方が文法の完成度が高いのだと思う。 （ま、日本語はユルイだけという解釈もありうるけど。）
そして、日本のブログが（質ではなく）量では英語圏と同じくらいある理由と言うのがつまり、この普通の人が学習しなくとも書ける言語であるという事の反映なのだと思う。 下手くそでもつまらなくともよければ日本では小説を書く事ぐらい誰でもできるけど、 どうも英語圏ではいまだに小説を書くと言うのは教養ある人にしか出来ない事だと考えられている様子が私には伺われる。 森博嗣が「日本語はもっとも小説を書きやすい言語」と言ったのもそう言う理由かも知れない。
x86とかの他のCPUはレイアウトが長方形のユニットがパズルのように組み合わさった形をしているけど、これは何とも言えない不定型をしている。 その形がなんか新皮質の領野の分画と妙に似ている。
このCortex-A7のレイアウトは機械で配線長を最適化してできるらしい。これが人間がレイアウトをやっている他のCPUとは違うところ。
そして新皮質の領野わけもおそらく、配線長の最短化で決まっているのだろうから、この似た感じはそう言う事なのかと思いたくなる。
