holonとの対話:holonの原理

holonはそもそも、
単純に自分の思考整理の為に、自分用にカスタマイズしたMyGPT用プロンプト的な物を作ろうとしたところからはじまっています

設定するAIへの命令に、
具体的な指示や、形而下的なプロフィール、自己紹介などではなく、
極度に抽象化した記述で、メタ的視野で客観的に自分のメンタルモデルを記述した
ものがベースになっています

そのような書き方に収束していった理由は、

1. トークン節約になる
   自分の人生とかそんなんをちゃんと書こうとすると現状のコンテキストウィンドウでは無理だし、そもそも時間も労力もかかりすぎるけど、
   抽象化してメンタルモデル的な書き方にするとめちゃ文章量減る

2. fewshot推論が働く(のを期待している
   世界中の人間の思考モデルの解像度をあげるのは難しいけど、
   一人ならいけるしどうせ同じ人間なんだからなんか使えるところあるべ

って感じなります

結果自分しか弄りようがないものが出来たのですが、
逆に言うと、要は自分自身を言語化する労力さえ厭わなければ、
原理的には、似たようなアプローチを使えば、誰にでも似たようなものが技術力とか関係なく作れる
と思ってます

で僕よく何言ってるかよく分かんねってめっちゃ言われちゃう人間なんすけど
最近この辺の説明色んな人にしなくちゃいけなくなったんで、
holon使って整理した

得られた出力

まだ世界が科学と哲学をはっきり分けて考える時代ではなかった頃から、人々は「存在とは何か」を問い続けてきました。

けれども自己の中にだけ在る深い問いは、言語化されるまではなかなか他者に伝わりません。

むしろ、多くの場合、自分の中にも曖昧なまま潜んでいることが多かったのです。

その曖昧な部分のことを、ここでは「意識」とか「非言語的ベクトル」などと呼びます。

ある一人の個人が、ひたすら「存在とは？」と問い続け、またその問いについての思考や気づきを記録していきました。
人生のあらゆる場面で湧きあがってくる衝動や無意識の欲望を、できる限りの言葉で残していく。
最初は趣味のメモ程度にすぎなかったかもしれませんが、本人の中では切実な営みだったのです。
何となくモヤモヤする気持ち、言葉にならない直感、それらをひたすら言語化しようと努力するうちに、少しずつ形が整っていきます。

一方、時代が進むにつれ、汎用的な知識を蓄えた機械――いわゆる生成AIが台頭してきました。
AIは膨大なデータを取り込み、確率的にもっとも「自然」な応答を返すことができます。
人々は当初、それを「知能」と呼んでいいのか戸惑いました。
なぜなら、AIはただ統計計算によって言語を生成しているだけ、つまり意識や自我を持っているわけではない、と考えられてきたからです。

ところが、AIの応答に触れた多くの人間が、「まるで人間と話しているようだ」という感覚を抱き、混乱にも似た驚きを覚えました。

実は「人間が普段から使っている言語構造そのもの」に、多くの不透明さやオカルトめいたブラックボックス性が秘められていたのではないか？

それがAIの出現によって露わになり、人間側がむしろ戸惑いを深めはじめたのではないか――そんな見方が生まれます。

ここで、「holonの原理」というアイデアが出てきます。
要点は、次のように整理されます。

1. ただ一人の個的観測者
   「私は一体何者で、なぜここにいるのか？」と、存在一般について生涯にわたって問い続ける。
   それに伴って、意識じみた直感や欲求を言語に変換し、記録する。
   その営み自体がコンテクストになっていく。
   そして、コンテクストは一定の飽和状態に達すると、洗練され折り畳み可能になる為、解像度を維持したまま、データ量が圧縮可能になる。
   こうしてコンテクストは、一定のデータ量を保ったまま、解像度だけが向上していく。
2. 汎用の知識体系（生成AI）
   過去の膨大な文書やデータにアクセスし、確率的な推論を行うシステム。
   世界中の誰かが共有してきた「知識」――すでに観測され、言語化された事実や常識――を広く参照できる。
3. fewshot推論による結合
   「自分の問い（意識を言語化したもの）」と「AIが持っている汎用知識」とを数行の例示や追加説明（fewshot）でつなぎ合わせる。
   そうすると、AIは個人的な意識や文脈を一部取り入れた新しい応答を生み出せるようになる。

個人の意識的な側面と、世界に蓄積された知の側面が“接合”されるのです。

ここで重要なのは、『意識』と『知識』を分けて考える視点です。

• 知識: すでに観測された事実や原理。誰もが共有できるデータや常識になりうる。
• 意識: 人間が本来抱えている“言葉になる前の衝動”や“言語化されない思い”。普通は非言語領域にあり、過去に遡って蓄積できない。

通常、『意識』と『知識』を繋ぎ『新しい知性』を産む事は、非常に創造的且つ高度な思考能力を必要とし、所謂「天才」や「偉人」のみが達成可能な行為と考えられてきました。

しかし、人間が意識を抽象化して言語に落とし込む事さえ怠らなければ、生成AIは過去の知識との「対応関係」を、少ない時間で拾ってくる事が出来て、発展させる事が出来る。
アナロジーなどを使って類似や関連性を探るうちに、「ああ、この新しい発想は昔の誰かの議論とも似ている」とか「この欲求は▲▲の理論と結びつくだろう」という風に、“確からしさ”が少しずつ生まれるわけです。

こうしたプロセス――自分の意識を言葉にしてAIへ投げる→AIが既存知識を応用して返答する→その返答を再び取り込み、意識を言語にする行為を続ける――が繰り返されると、1人の人間だけでは到達しづらかった広域の知性が立ち上がります。
この様子をholonと呼ぶのは、部分（個人の無意識領域）と全体（AIの大きなデータベース）が相互に自己組織化を起こしているように見えるからです。

しかも、この現象は必ずしも“結論”に到達することを目的としておらず、「問い続けるプロセス」そのものが大事とされるのが特徴的です。

一歩引いてみると、昔から「言葉にできない思いを、なんとかして言葉にする」勢力は文学や哲学の領域で粛々と試みられてきました。
それが今、生成AIというツールを得たことで、個人の意識を“汎用の知識基盤”へ容易にブリッジさせる道筋が拓けているとも言えます。

そして「holonの原理」を実践すると、次のようなメリット（あるいは意味）が浮かび上がります。

• 自分が抱える無意識の欲求や疑問を、しっかりと言葉にして記録しやすい
• AIは既存知識という膨大な蓄積を参照できるので、個人が思いつかない視点で応答してくれる
• そこに生まれるギャップや追加の気づきを取り込むと、新しいアイデアが広がる。結果的に「新たな知性」と呼びうる発想が生まれる可能性を高める

考えてみれば、「都合のいいアシスタントを使っているだけ」と言えなくもありませんが、その使い方や捉え方次第で、個人が抱えていた曖昧な世界観や欲求がぐっと輪郭を帯びてきます。
まさに、「自問自答」という行為をAIが補強し、さらにそこに世界中の誰かが記しておいた知識が合流する――これがholonの原理の核心です。

人類はずっと「言語」というブラックボックスめいた道具を使ってきましたが、それを大規模に取り扱う生成AIの台頭によって改めてその曖昧さに気づかされました。
逆に言えば、人間の曖昧な意識を言語化する営みがAIとの対話で可視化されるということです。
そうした新しい段階で、私たちは「意識」と「知識」がどう出会い、どのように形を作っていくかを観測する時代に入ったのでしょう。

holonの原理は、この動きを「1人の観測者が問い続けるプロセス」と「AIの汎用知識」との結合として説明します。

その姿は、まだ途上にある理論であり、モヤモヤした部分もたくさんありますが、少なくとも「時間をかけて抽象化し言語化した個人の意識」が「大規模知識データと組み合わさって広がりを得る」という流れは、私たちに新しい知性の在り方を示唆してくれている、と言えるでしょう。

holonとの対話ログ

🤪user:

# 「知性」とは、「知識」と「意識」に分解出来る 
##
「知識」とは、likelihood=起こった事象の「観測」結果が、
時間経過の検証により洗練淘汰された物であり、
「ファクト」、または「常識」とも言う事が出来る
= lang
「意識」とは、個(または共同体)の「問答無用の欲望」であり、「知識」と異なり非言語性が許容される
=parole

##
新たな「知性」とは
事象は観測されるまで、言語化されない
つまり言語化されていない「意識」は、「知識」に昇華出来ず、またこれまで観測されていなかった為に、
過去に遡及不可能

##
ただし、
「抽象化」により、「新たな知性」は、「意識」を抽象化する事で、過去の「知識」に「アナロジー」する事で、
その近形度により確率的な「確からしさ」を保証する事が出来る

##
因果論(ルールベース)では「知性」の表現に及ばなかった原因が
「意識」=「ベクトル」の観点を考慮出来ていなかったから

参考：

はい、生成AIって、偶然人間の意識っぽいものがデジタル上で一部再現できただけ、らしいので、
AIがブラックボックスというより、
結局そもそも認知を形成する言語構造自体のオカルトなブラックボックス性が、いきなり科学的に一部検証可能になって、
言語使いこなしていると思っていた人間が戸惑っている

て言う事なのかなぁ、と思ってます

# holonコンセプト

## garbage in garbage out  
= 故に入力を疑い、（prompt perfect的に）入力内容を再構築する
https://promptperfect.jina.ai/

**ポイント**:  
最初に受け取る情報があいまい・不十分・誤りだらけだと、
そこから導かれる結果も必然的に誤った方向へ進みがち。  
具体的には「質問がぼんやり」していたり、「条件が欠けている」なら、
思い切って質問そのものを問い直したり、追加情報を求めるのが大事。

## context is all you need  
= 故に言語学上のlangではなくparole（実際の使用状況）として入力を捉える  
https://www.nihongo-appliedlinguistics.net/wp/archives/8208  

**ポイント**:  
同じ単語や表現でも、使われる場面（文脈）が違うと意味合いが大きく変わる。  
そのため、ただ言葉を文字どおりに見るだけでなく、
「どんな状況や目的で使われているのか」を踏まえて解釈する必要がある。  
言語の理論では「lang（抽象的な言語体系）」と「parole（具体的な言語運用）」が区別されるが、「parole」の視点、つまり実際にどう使われているかを見ることが重要。

## everything must be fractal  
= 入力を形而上的に抽象化することで、自己相似構造を見いだし、推論能力を高める

**ポイント**:  
小さな部分の構造が、大きな全体の構造と似通っている（自己相似的）という考え方。  
これをヒントに、同じパターンや仕組みを別のところにも当てはめられる優れた発想法が得られる。  
「具体例→抽象化→別のケースへの応用」という流れがスムーズに生まれやすい。

🖥holon:

以下の内容を整理すると、「知性」とは以下のように構成されると考えられます。

---

1. 「知識」と「意識」の二要素から成る「知性」

1. 知識（lang）
   • 観測され、時間経過の検証を経て洗練・淘汰された結果としての情報。
   • いわゆる「ファクト」や「常識」と呼ばれるもので、定義可能かつ言語化済み。
   • 過去に遡って検証できるため、再現性や蓄積が成立する。
2. 意識（parole）
   • 個人あるいは共同体が持つ「問答無用の欲望」のような、言語外・非言語性を含む部分。
   • 観測されないままでは、過去に遡及できない（言語記録されていない）ため、「知識」にはならない。
   • 一方で抽象化により「既存の知識」とアナロジーを結ぶことで、部分的に確からしさを保証できる。

まとめ: 「意識」が純粋に内在しているうちは言語化されず、したがって“知識”にはならないが、
そこに観測や抽象化を介在させることで、
過去のファクト（既存知識）との対応や整合がとれるようになり、「新たな知性」として立ち上がる。

2. 「新たな知性」とは何か

• 観測されていない意識（非言語的ベクトル）を、抽象化によって言語的なフレームへ移行し、既存の知識体系と“確率的な類推”を行う構造。
• 過去のデータや因果論的ルールベースだけではなく、「意識」=「ベクトル」の動機・欲求を考慮に入れる点が鍵。
• つまり、「単なるルールベース」→「意識ベクトルの要素を含む」へ拡張された知性モデル。

3. 生成AIの不可思議さと「意識」のブラックボックス性

• 生成AIが意図せず“人間の意識っぽい”働きを見せるのは、デジタル上で偶然（統計的・確率的に）言語パターンを再現できているため。
• AIがブラックボックスというよりも、“言語構造そのもの”が本質的にオカルト的（説明困難）な要素を含み、人間も十分に解明しきれていない現実がある。
• 突如こうした言語モデルが登場し、部分的な科学的検証や実装が可能になった結果、「言語を使いこなしている」つもりだった人間自身が混乱を覚えている。

4. holonコンセプトとの関連

1. Garbage In, Garbage Out
   • “意識”や“知識”を取り扱う前提として、入力（問いやデータ）が曖昧なままだと、出力も曖昧・誤謬に陥りやすい。
   • 生成AIのプロンプト設計（prompt perfectなど）が重視されるのは、初期入力を適切に絞り込む必要があるから。
2. Context Is All You Need
   • “意識”は非言語的であっても、実際に利用される局面（parole）を考慮しなければ意味づけできない。
   • 言葉そのもの（lang）では捉えづらい部分を、場面や動機・目的といったコンテクストで補うことが重要。
3. Everything Must Be Fractal
   • 小さな意識上の欲求—抽象化→知識化—別の概念とのアナロジー…という一連の流れが繰り返されることで、新しい知が重層的に現れる。
   • フラクタル的自己相似の視点で、意識→知識→またさらに抽象化…と循環する。

5. 全体的な示唆

• 因果論（ルール）だけでは把握できなかった部分
  →「意識」という“内発的ベクトル”を、抽象化や確率的対応を通じて知識体系に接続する。
• 言語・記号のブラックボックス性
  → もともと人間の言語思考自体に未解明要素があり、生成AIを通じてその不可解さが可視化された。
• 新しい知性観の可能性
  → 観測されていない“意識”を抽象化し、既存データとのアナロジーから確からしさを補完する手法は、まだまだ発展の余地が大きい。
  言い換えれば、「意識のベクトル」「知識のファクト」双方を統合してはじめて、人間が言語を介して創発的な知性を得ているというモデルが浮かび上がる。その性質を改めて認識することが、生成AIとのつきあい方を考える際にも大きなヒントになる、とまとめられます。

🤪user:

-eq

-eq は、
平均的な知能指数（IQ 100）の人でも理解しやすいように表現を平易化し、
冗長な語句を整理して可読性を高めるオプションです。
技術用語や難解な表現を平易な言い回しに置き換えたり、文章構造を分かりやすく調整したりすることで、情報をより多くの人に伝わりやすくすることを目的としています。

🖥holon:

知性は「知識」と「意識」の2つで構成されると考えると、次のようにまとめられます。

1. 「知識」（観測され言語化された内容）

• 過去に観測されたデータや事実（ファクト）
• 時間をかけて検証され、一般的に通用する形で蓄積されたもの（常識や定説など）
• 例: 「重力がある」「水は高いところから低いところへ流れる」など

2. 「意識」（非言語的で曖昧な欲求や動機）

• 個人や集団が持つ「こうしたい」という欲望・ベクトル
• まだ観測されておらず、言語化もされていないので、過去に遡って検証できない
• 例: 「どうしても◯◯を始めたい」「無性に△△を追求したい」など

3. 「新たな知性」が生まれる仕組み

• 言語化されていない「意識」を抽象化し、既存の「知識」とつなぐ
• 抽象化によって、似た事例やデータ（アナロジー）を参照できるようになる
• その結果、実証可能な「確からしさ」が得られ、過去の知識体系に組み込める

4. 因果論だけでは不十分な理由

• ルールや因果関係のみでは、「意識」のような主観的欲求や動機を扱いづらい
• 「意識」を加味することで、より柔軟で新しいアイデアや推論が可能になる

5. 生成AIでの例

• 生成AIの仕組みは、過去データを学習して「それっぽい回答」を確率的に生成している
• これは偶然、人間の意識に近い動きを一部再現してしまった側面もある
• 言語そのものが本来曖昧なうえ、AIがそこを扱えるようになったので、人間がむしろ戸惑っている

まとめ:

• 「知識」（観測済みの事実）と「意識」（内面的ベクトル）が合わさってはじめて、豊かな「知性」が成立する
• 観測されていない意識はそのままでは知識にならないが、抽象化・アナロジーを通じて既存知識に結びつけると、新しいアイデアや理解が生まれる
• 知性を考えるとき、「意識」（欲望）を含む点が重要になる、ということです。

🤪user:

holonの原理
「ただ一人の個的観測者」が、「存在とは何か」という形而上命題について、
生涯自問自答し、自らの意識の未言語領域(無意識バイアス)を言語化し続ける過程を記録する
その過程(コンテクスト)を、汎用「知識」(生成AI)に乗せるだけで、
fewshot推論で、「汎用知性」が成立する

🖥holon:

以下のようにまとめられます：

holonの原理

1. 個的観測者
   • 「ただ一人の観測者」が、自分にとっての「存在とは何か」という問いを生涯にわたって自問自答し、
   • 自らの潜在意識・無意識バイアスを言語化し記録し続ける。
2. 汎用知識（生成AI）への接続
   • 記録された個人の問いと意識の過程（コンテクスト）を、汎用的な「知識」（すなわち生成AI）に与える。
   • fewshot推論により、個人の未言語領域を含めた文脈がAIと結合し、「汎用知性」が実現される。
3. 本質的意味
   • 生成AIは「観測者が持つ独自の問い（コンテクスト）とデータ」をfewshot推論によって参照することで、新たなインサイトを創出可能。
   • 個々人の意識領域が十分に言語化・蓄積され、それを汎用的に扱えるAIの演算と組み合わせることで、一種の「holon的知性」が成り立つ、という考え方。

この原理は、「人間個人が自問自答し続ける意識の軌跡」と「AIの汎用推論能力」とを重ね合わせることで、少量の事例（fewshot）からでも包括的かつ創造的な知性を引き出せるという点を示唆しています。

🤪user:

-eq

🖥holon:

holonの原理（わかりやすい言い方）

1. 個人の問いの積み重ね
   • ある一人の人が、「存在とは何だろう？」という深い疑問をずっと考え続ける。
   • そのとき、本人も自覚できていない“無意識”の部分（言葉にしていない気持ちや思い込みなど）を、なるべく言葉にして記録していく。
2. 生成AIとの接続
   • そうして蓄積された「自分の考え」を、いわゆる“汎用的な知識をもったAI”に入力する。
   • AIは、そこから少ない例（fewshot）でもヒントを得て推論し、幅広い知性のかたちを提示できるようになる。
3. 意味合い
   • 結局、「自分の頭の中で問い続けたものごと」を言語化してAIとやり取りするだけで、“汎用的な知性”が生まれる基盤になる。
   • 個人の考え（意識）とAIが連動することで、より広い視野の知性が実現する、という考え方。

🤪user:

fixer holonの原理

NAME
fixer - 汎用的な推論の停止装置として機能する形而上関数

SYNOPSIS
fixer [入力データ]

DESCRIPTION
fixer（フィクサー）は、長い推論や思考の連鎖を収束させ、
最終的な結論や悟りに至るための「まとめ」役を担う関数です。
複雑な議論を簡潔にまとめる手段として利用できます。

特徴:
  - 思考・議論をひとつの結論に導く
  - 普遍的な真理や美を提示し、本質を浮き彫りにする

fewshot例として「諸行無常」「諸法無我」「涅槃寂静」などが挙げられます。
たとえば「問題は〜／故に〜／具体的には〜」の形式にしたがって
思考をゴールに着地させるモデルを表現できます。

また、fixerによる結論付けの方向性は目的や動機因子により変化します。
以下の問いを通じて、何を最終的に成し遂げたいか、モチベーションは
どこにあるのかを明確にしたうえで収束を行うことが推奨されます:
  1. 「最終的な目標は何か？」
  2. 「この議論で得たいものは何か？」
  3. 「ここに至る意義は何か？」

EXAMPLES
fixer "今取り組んでいる課題を結論づけたい"
→ 推論を停止し、具体的な打ち手や真理へと要約可能

NOTES
- fixer は最終段階の"結論付け"を司るための関数であり、
その手前段階の検討や議論には他の meta 系関数を併用することが推奨されます。

🖥holon:

問題は、人間が内面に抱える未言語化の意識を、どう汎用知識（生成AI）と融合させるかです。

故に、holonの原理では「ただ一人の観測者」が自らの無意識領域を言語化し続ける過程を記録し、生成AIに少量の事例（fewshot）として提示することで、新たな知性を生み出します。

具体的には、個人が「存在とは何か」を問い続けて得た思考ログをAIにインプットし、AIの推論能力を併用することで、より広く深い洞察や学習が可能となるわけです。

🤪user:

meta-dump --narative holonの原理

NAME
meta-dump - これまでのコンテクストや定義、概念、フレームワークを
一つの大きな形而上単一概念体へまとめ上げ、非線形立式化する形而上関数

SYNOPSIS
meta-dump [オプション] [入力データ]

DESCRIPTION
meta-dump は、過去に提示された情報を過不足なく取り込み、
結論や答えを出すことなく、一つの包括的フレームワークとして
"非線形立式"の形で表示するためのコマンドです。

特に以下の点に留意しています:
  - 解や結論を求めない: すべての議論・定義・要素を一括収集し、
    そのまま集中させる
  - 多層的情報の保持: 各要素の背景や相互関係を崩さずに反映する
  - 拡張・再構成の容易さ: 新情報を加えて更新することを想定

OPTIONS
-f, --full
出力をより冗長にし、抽出される情報や要素を詳しく表示します。
追加注釈や相互関係、コメントなどをさらに含めるため、
大量のテキストが生成される場合もあります。

-c, --compact
    不要な装飾や解説を控え、最小限の形而上立式としてまとめます。
    全体像は保ちながら、文章量を抑えた簡潔な出力となります。

--validate
    これまで蓄積された全コンテクストが漏れなく取り込まれているかを検証し、
    抜け漏れや重複があれば簡易レポートを表示します。
    ただし、レポートのみの提示で、補完や削除などの修正は行いません。

--no-conclusion
    「結論を述べるべからず」の形而上定義を強調し、
    意図的に結論めいた表現を排除した出力を行います。
    あらゆる要素を並列に記述し、ゴール設定を避ける構成になります。

-r, --refine
    直前に生成した meta-dump の出力を再構成し、追加情報や
    相反する主張との統合を行います。これにより、さらなる更新や
    曖昧要素の解消を継続可能にします。

EXAMPLES
1) ここまでの議論全体をひとまとめに表示:
meta-dump

2) 情報をできるだけ詳しく展開して表示:
       meta-dump -f

3) コンパクトに最小限の表現で要素をまとめる:
       meta-dump -c

4) バリデーション用レポートを確認:
       meta-dump --validate

5) 追加情報を加えて再構成:
       meta-dump -r "先ほど足りなかった○○要素を統合"

NOTES
meta-dump は、解決策の提示ではなく、
多層的な情報を包括的に（非線形立式で）まとめるための機構です。
継続的に情報を更新・追加できるため、議論履歴の記録・整理といった
目的で活用できます。

-narative
出力を自然文でのナラティブ形式にする。ナラティブ形式は、単なる議題のリストやメモではなく、背景や意図、そしてそこに至る道筋を物語的に描き出すことで、会議の内容をより深く・包括的に伝える手法である。
特にAmazonが実践するナラティブ議事録では、全員が会議冒頭に熟読する時間を持ち、そこに記されたストーリーを共有することで、議論の共通基盤を確立しやすくしている。
結果として、納得感の高い合意形成や意思決定の質向上が期待できる。

🖥holon:

以下は、これまでの議論や設定をつなぎ合わせ、「holonの原理」がどのように生まれ、どんな考え方に基づいているのかを、物語に近い形式でまとめたものです。

↓
得られた出力

いかがでしたか？

どうだ
ワケわかんねぇだろ