>>121
丁寧にありがとう。

> 「傾向性」というのは日常語で言うと「好み」や「衝動」が近いかな。これは学習に相当する蓄積機能に加え、蓄積されたデータを単純化してカテゴライズ（後述）し、アクティブフィードバックする必要があると思う
「好み」については学習がある程度関係しているだろう。
しかし別の環境で育った一卵性双生児が、それでも似通った好みを持つことも知られているので先天的な要素もあるのかもしれない。
「衝動」についてはこれだけでは説明がつかないな。動物は自然に生殖するが、それは学習によるものではないだろう。
何か先天的なものが根源にあるはずだが、それはまだ良く分かってない。

> というか自己言及的ってのは入力によって基礎コード自体を書き変えるってことだから、正直想像もつかないｗ
挙動をデータ化して処理側はそれを参照するという方法も考えられるが、どこまで柔軟性を持たせておくかと言うのは難しい問題になるな。
あらかじめ用意した挙動を組み合わせることしか出来ないだろうから。
自分自身を書き換えるというのは技術的には可能だけど、意味のあるセマンティクスを維持した上で目的に沿った拡張を行わせるというのはちょっと困難。


>>122
> パースの理論は俺もまだ勉強中の身だから偉そうなことは言えないが、例えば子供の発達心理学でも「動物」というカテゴリの下位に「犬」→「柴犬」みたいな大まかな把握があるじゃない
> それをより系統的に、「青」→「形状」から男子トイレを認識するなどの記号認識機序を１０段階に分けていたりするのね。これが記号学的なカテゴリ論
これはちょっと実装が難しいと思う。どれぐらい抽象化するのかが定式化できないように思える。
あらかじめ人間が基本的なカテゴライズを用意するしかなさそうだ。
そしてたぶん「これが正解！」という結論はなかなか出ないだろう。

> 価値観の概念そのものはその後クワインらが展開しているけれども、先の記号学的カテゴリ論を踏まえれば、今の画像認識技術からすれば基礎技術はできているのではないかと思っている
カテゴライズに画像認識技術を援用できる。というのはちょっとピンと来ないな。


だいぶ分かり易くなった。色々参考にはなりました。ありがとう。