Up メタ認知 作成: 2023-07-03
更新: 2025-07-04

    認識論では，「メタ認知」は曖昧に論じられるものになる。
    しかし ChatGPT に関しては, 「メタ認知」は，措定が容易かつ非常に明解なものになる。
    実際，Transformer の応答テクスト生成の方法が，「メタ認知」そのものだからである。

    即ち，「メタ認知」は「処理過程の対象化機能」と定義される。
    そして，入力履歴の中にある動的コンテキストが，「対象化される処理過程」に当たる：

    　　質問テクストのトークン点列
    　　　　[ x_1, ‥‥, x_m ]
    　　に対し，
    　　　[ x_1, ‥‥, x_m ]
    　　　　→ [ p_1, ‥‥, p_m ]
    　　　　　　p_m : ｢x_m のつぎは y_1｣
    　　　[ x_1, ‥‥, x_m, y_1 ]
    　　　　→ [ p_1, ‥‥, p_m, p_(m+1) ]
    　　　　　　p_(m+1) : ｢y_1 のつぎは y_2｣
    　　　　　　︙
    　　と生成したとき，
    　　　　　[ y_1, y_2, ‥‥ ]
    　　が，応答テクストのトークン点列になる。
    　　ChatGPT は，これを出力する。


    特に，「メタ認知」は「自意識」を要しない。
    「処理過程の対象化」は「＜自分＞の対象化」である必要はないのである。