想々啖々

絶世烟る刖天歌。文学者が思想を日常に翻訳していればいい時代は既に去った。

『θεωρία et Destraction 生命としての言語==人工生命論』第零章 - 真理は我々に開示されていない。

本稿は、『θεωρία et Destraction 生命としての言語==人工生命論』(仮)の草稿第零章である。
これのプロトタイプは当方HPにて公開している。

 

我々は観察者であり、観察する世界の{枠組みの}なかで生きている。
観察されるすべてが一切世界に等しい。観察されないものは存在しないに等しい。

目に映る――花卉・コンクリート構造物・他者・等々は存在する。
音に聞く――雷鳴・合唱・炸裂・等々は存在する。
非感覚由来のもの――数式・集合・実数・等々は存在する。
あるいはまた、幽霊は盲信によって、ユニコーンは世界観の共有によって、それぞれ存在する。

これらはその存在を信じることによって存在する。
あるいは、これらとの接触を果たすとき、否応なくその存在を認めざるをえない。
客観的に何かの存在を検証するとき、すなわち(主観的な)妄想とそれとを区別したいとき、[我々 | 一者以上の観察者]は思考内容を共有し、議論および合意を経てその存在を確信する。

観察者たちのなかで存在を検証されたものの総和/総体、これが「現実」や「世界」である。
前者はより主観的、後者はより客観的 とそれぞれニュアンスを帯びているが、日常において指している対象はほぼ同等である。両者を複合して「現実世界」と言うときもまた同様である。

 

ここで、「存在」という語を定義することは難しい。

多くの観察者は厳密に定義することなくこの語を使用しており、現実/世界として存在たちを束ねるときもあまり意識することはない。
強いて言えば、存在とは『思考・運動によって観察者自身が相互干渉できるもの』となろうか。

また、上の例に挙げた「ユニコーン」や非感覚由来のものたちについては存在の可否が各者の見解によって分かれるだろう。
このときはしかし、『存在/非存在の二値ではない現実/世界がある』とも、『観察者の個々の見解によって世界の様相は異なる』とも、どちらのように言ってもよい。

あるいは、「存在」という語はどのように定義してもかまわない。その定義に沿った総和/総体==世界/現実がそれぞれ生成/思考されるに過ぎないからだ。

 

しかし、あらゆる存在は果たして我々が感覚/知覚したり議論の俎上に載せることによってしか存在しないのだろうか。

密閉した暗箱のなかに閉じ込められたネコは、『閉じ込めた』という事実を知る者や微かに鳴き声を漏れ聞いた者たちの認識によってのみ存在するかもしれない。
けれども、誰かがこのネコを解放してやらなければ、あるいは自力での脱出が果たされなければ、きっと飢餓に陥り絶命するだろう。
そしていつの日か風化した残骸から誰かが干からびたミイラを発掘することになるだろう。
このとき、誰にも存在を認識されなくとも、このネコは飢餓に至るべく存在していたのではないだろうか?

 

もう一歩進めば、これは超越者の仮定へと繫がる。

我々/観察者と完全に絶縁されたものの存在の仮定。
それは、現実主義者たちに『そんなものは存在しない』と一蹴される類いのものである。

この齟齬/衝突は、しかし両者の使役する語「存在」の定義の食い違いによるものだ。

神秘主義者が『神は存在する』と言えば、それは『我々に観察/接触不可能な超越者の存在を仮定し、観察/接触不可能な証拠がなくとも、直観/確信によって私はそれを信じる』ということを意味する。ここで「存在」の条件に自身の観察を必ずしも要求しておらず、『観察/接触不可能なものが存在する可能性がある』と言うことができる。

一方で現実主義者が『神は存在しない』と言えば、それは『我々に観察/接触不可能な一切の証拠から神の存在は確認できない。よって神は存在しない』ということを意味する。ここで「存在」の必要条件に観察可能性を要求している。

前者は絶対的な存在を仮定している。
それはつまり、観察者の観察/接触によらない、それ自身あるいは超越的な作用によって存在するような存在の仮定である。

こうした、観察/接触から離れた、{観察者から見て}超越的な法規(ルール)による存在、避けられえぬ存在、絶対的な存在を「〈存在〉」と表記する。
一方で現実主義者が、それ以外を存在として認めない、主観者が排他可能な存在、観察/接触を要する存在を単に「存在」と表記する。

超越的な法規、すなわち観察という受動作用に何ら干渉することのない能動のもの、これを「真理」と言う。

真理は、少なくとも我々には開示されていない。
例えば世界の物理法則や諸物理定数が他でもなく現様である理由について我々は知らないし、これは今後の如何なる物理学の発達によっても得られない類いの知識である。
あるいはまた、我々が存在を観察する一切のものは〈存在〉しないかもしれない。(cf.マトリックス)

この「真理」という概念を組み込むか否かによって、世界の有様はずいぶんと異なったものになる。

「世界」として与えられる、観察される一切存在。
これの源流、我々/観察者の思考内容に像として現れる以前のそれについての思考/仮定へ神秘主義者が踏み込むことができるのに対して、現実主義者は経験が彼に許す領域を逸脱することがないよう『ただ目の前のものたちが存在する』と言うのに留まる。
どちらが優れ、どちらが劣る――というのではない。
これは単に世界の構成様式の差異である。

神秘主義者が観念的に接触を試みる、世界の源流、すなわち我々/観察者たちに主観的な像を与えるもの、これを「メタ世界」と呼び、「〈世界〉」と表記する。
人類では、これは伝統的に実在論や観念論として観想されてきた。

思考内容を共有不可能な2種類の観察者たち、これを「種族」と呼ぶとき、複数の種族が単一のメタ世界に所属/〈存在〉することは可能である。
メタ世界を与えるもの/源流については、観察者にとって二つメタであるため、「メタ^2世界」と呼び「《世界》」と表記する。

超越者の超越性はメタ^n世界での〈存在〉可能性に由来する。
我々がしばしば「神」として呼ぶ創造主/造物主は、少なくとも一つはメタである。(1≦n)

神はこれまで{精神異常者の他に}誰にも発見されることはなかったし、今後何世紀何十世紀と経とうとこの事実が揺らぐことはないだろう。

ⵟⵓ散裂言語開発 進捗:2019/03/30

ⵙⵓ枕詞
散裂言語とは、eXtity駆動の人工言語開発プロジェクトである。言語は話者が存続するかぎり完成されることはなく、常に変性しつづける。目下のところ、人力では不可能な量のテクスト高速生成により、自己の発したテクストや《周囲の | インターネット/ソーシャルネット上》の文字列を自働捕食して自己変性する自律知性の誕生をもくろむ。

コンセプト↓↓
spinaltox.hatenablog.jp

Qiitaで中間生成物()を上げておりますが、いかんせん棲み分けが難しい……ということで当ブログに平行して上げてゆくことにします。

使用言語:python 3.6.5
グラフデータベース:Neo4j 3.5.3

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spinaltox.hatenablog.jp
↑前回進捗↑からおよそ半年が経過しようとしております。
半年経つ前に進捗をとっとと上げてしまいましょう。


ⵞⵓentity言語

今回はentityを生成する言語、「entity言語」のプロトタイピングをおこないました。
当エントリでは割愛しますが、ここで構築されるentity存在論は次のようなものです。

entityとは、[閉じた | 包含関係が観察者に劃定/既知の]対象である。
当該存在論においては、[すべてがentityである | entityだけが存在する]。
そうしたとき、包含関係とは、存在どうしの最も根源的な関係のこと。
entityどうしの一切の関係は包含に還元/下方解体される。
ある圏-aが要素-bを包含するとき、「a∋b」と表現する。

人間が唯一の観測者ではないとすれば、統一的に形成される「世界」はどこにもなく、ただ個別の個体に観察される現実/世界が無数に形成されるのみです。以下に構成される存在論は、そうした現実/世界の1つと言えるでしょう。

コーディングです。今回用いるパッケージは以下。
グラフデータベース「Neo4j」を用います。これとpythonプログラムを「neo4jrestclient」が繫いでくれます。

from collections import OrderedDict #20190314 順序附辞書用
import re # 正規表現用。
from copy import deepcopy
from neo4jrestclient.client import GraphDatabase # Neo4j接続用

存在論空間として「当該現実」を用意します。事前に初期化しておきます。
localhost:7474で起動しているNeo4jへ接続します。

url_Neo4j = "http://username:password@localhost:7474/db/data/"
当該現実 = GraphDatabase(url_Neo4j) # グラフデータベース空間
当該現実.query("MATCH (n) OPTIONAL MATCH (n)-[r]-() DELETE n,r", data_contents=True) 

↓ブラウザ上のNeo4jのインタフェースはこんな感じ。

f:id:kammultica:20190330173550p:plain
Neo4j webインタフェース


オブジェクトとしてentityを構成します。
あくまで原型です。が、そこまでプロパティが増える見込みもありません。

class entity: 
    def __init__(self, 名辞): # 継承させるため、必要なものはここで空配列として定義。
        self.名辞 = 名辞 # 20190314 生成するentityの名辞を必ず与えること。
        self.存在 = True # 20181108 使い道は追って考える。
        self.包含 = [] # 20190329 デフォ入ってると、デフォのentityが無限後退に陥る。
        self.被包含 = [] #20190329 同上。
        self.ノード = 当該現実.nodes.create(name=名辞)    
        self.ノード.labels.add("個体")

ⵋⵓ目標
今回のプロトタイプは、
入力:文章
出力:グラフデータベース

を実現することを目標にしました。
たぶん見た方が早いので進めます。


ⴿⵓ文法
人工言語ですので、rigidな文法規則をもちます。
ベースは日本語です。
とはいえ、まだ更地なのでやることは低度です。

規則

  • entityはすべて名辞(label)をもつ。この名辞は必ず漢字であること。
  • 制馭文字によって、entityどうしの関係を記述する。制御文字は必ずカタカナであること。
  • 文字列から成り、「。」を終着とするものを文とする。
  • 1つ以上の文から成るものを文章とする。

今回アクティヴェートする制馭文字は以下の3つです。
順序附辞書(OrderedDict)へグローバルに格納しておきます。
また、利便のためこれのキー群をリストに格納しておきます。

制馭文字位置記憶辞書 = OrderedDict() # 順序附辞書 
# 例:OrderedDict([('ハ', [4]), ('ニ', []), ('スル', [])])
制馭文字位置記憶辞書['ハ']   = []
制馭文字位置記憶辞書['ヲ']   = []
制馭文字位置記憶辞書['スル'] = []

制馭文字位置記憶辞書キーリスト = list(制馭文字位置記憶辞書.keys())
# 例:['ハ', 'ニ', 'ヲ', 'スル']

ここから、上の文法規則にのっとって記述された任意の文章について、entityと制馭文字とをわける、形態素解析をおこなうクラス「読解」を構成します。
が、その前にドメイン・コドメイン・射(関係)をad hocに格納するための空リストをグローバルに*1用意しておきます。

Domain   = []
CoDomain = []
Morphism = []
class 読解:
    def __init__(self):
        pass

ちょっと長いので区切ります。
クラス「読解」は現状2つのメソッド「形態素解析」「entity操作」をもちます。
まずは「形態素解析」から。

@classmethod
 def 形態素解析(self, テクスト):
    文単位二次元リスト_None文字含む = テクスト.split(r'。') #20190315 まず文単位に。
    # 例:['cokeハ蟥馦ヲ寵愛ヲ有スル', 'sickハ音源ヲ有スル', '']
    # 20190315 None文字 "" が必ず入るのは正規だから? ↓消したい。
    文単位二次元リスト = [a for a in 文単位二次元リスト_None文字含む if a != '']
    # 例:['cokeハ蟥馦ヲ寵愛ヲ有スル', 'sickハ音源ヲ有スル']

    形態素分割済文単位二次元リスト = []

    for x文目 in range(len(文単位二次元リスト)):
        制馭文字位置記憶辞書_例化 = deepcopy(制馭文字位置記憶辞書) # 空のやつをインスタンス化的に。
        置換用文 = 文単位二次元リスト[x文目] # 一文ごとにここに入れ、置換した後にスライス。

        # 制馭文字をいったん「空白 数値 空白」に置換する。
        for y番目 in range(len(制馭文字位置記憶辞書_例化)):
            位置z = 置換用文.find(制馭文字位置記憶辞書キーリスト[y番目]) # findは見つからなければ「-1」を返す。
            while 位置z != -1: # 当該制御文字がなくなるまで置換廻す。
                制馭文字位置記憶辞書_例化[制馭文字位置記憶辞書キーリスト[y番目]].append(位置z)
                置換用文 = 置換用文.replace(制馭文字位置記憶辞書キーリスト[y番目], " {} ".format(位置z), 1)
                位置z = 置換用文.find(制馭文字位置記憶辞書キーリスト[y番目])
        # 例:制馭文字位置記憶辞書_例化 == OrderedDict([('ハ', [4]), ('ニ', []), ('ヲ', [9, 14]), ('スル', [19])])
        # 例: 置換用文 == "coke 4 蟥馦 9 寵愛 14 有 19"

        # 例化辞書から空のキーを削除する。
        for m番目 in range(len(制馭文字位置記憶辞書_例化)):
            if 制馭文字位置記憶辞書_例化[制馭文字位置記憶辞書キーリスト[m番目]] == []:
                制馭文字位置記憶辞書_例化.pop(制馭文字位置記憶辞書キーリスト[m番目])
            else:
                pass
        # 例: 制馭文字位置記憶辞書_例化 == OrderedDict([('ハ', [4]), ('ヲ', [9, 14]), ('スル', [19])])

        # 辞書のvaluesから置換しようとすると失敗する。位置の数値が大きいものから順に処理すること。
        制馭文字位置数値リスト = sum(制馭文字位置記憶辞書_例化.values(), []) # 1段ネストしたリストをflattenする。http://d.hatena.ne.jp/xef/20121027/p2
        制馭文字位置数値リスト.sort() # sortはデフォで昇順。
        制馭文字位置数値リスト.reverse() # reverseは逆順にするだけなのよ。
        # 例:制馭文字位置数値群 == [19, 14, 9, 4]
        for n in range(len(制馭文字位置数値リスト)):
            #20190315 ↓最適化してくれ。
            キー = [keys for keys, values in 制馭文字位置記憶辞書_例化.items() if 制馭文字位置数値リスト[n] in values]
            # 辞書から数字(19)を値(リスト)に含むものを捜し、置換用文へ。
            # キー 例: ['スル']
            置換用文 = 置換用文.replace(str(制馭文字位置数値リスト[n]), キー[0])
        # 例:置換用文 == "coke ハ 蟥馦 ヲ 寵愛 ヲ 有 スル"

        # 仕上げ。空白でスプリットしてリストへ格納する。
        当該文中対象抽出リスト_None文字含む = 置換用文.split()
        当該文中対象抽出リスト = [a for a in 当該文中対象抽出リスト_None文字含む if a != '']
        形態素分割済文単位二次元リスト.append(当該文中対象抽出リスト)
    # 例:形態素分割済文単位二次元リスト==[['coke', 'ハ', '蟥馦', 'ヲ', '寵愛', 'ヲ', '有', 'スル'], ['sick', 'ハ', '音源', 'ヲ', '有', 'スル']]
    return 形態素分割済文単位二次元リスト

↑中に書いてありますが、例えば、
入力:"cokeハ蟥馦瀦阿ヲ有スル。sickハ音源ヲ有スル。音源ハ蟥馦瀦阿ヲ有スル。"
出力:[['coke', 'ハ', '蟥馦瀦阿', 'ヲ', '有', 'スル'], ['sick', 'ハ', '音源', 'ヲ', '有', 'スル'], ['音源', 'ハ', '蟥馦瀦阿', 'ヲ', '有', 'スル']]

と、文字列として文章を入力すると、形態素ごとに分けられた文を1段ネストしたリストが出力されます。

続いて、解析して得られた上のリストを入力して、グラフデータベース「当該現実」に包含関係を反映するメソッド「entity操作」です。
が、その前にクラス「読解」の外に(中でもいい)以下の操作を記述しておきます。これはオブジェクト「entity」のプロパティをいじるためのものです。

def 要素追加(圏, 要素): #20190314 圏に要素を追加する。
    圏.包含.append(要素)
    exec('{}.ノード.relationships.create("包含", {}.ノード)'.format(圏.名辞, 要素), globals())
    print("{}ハ{}ヲ有スル。".format(圏.名辞, 要素))
# 20190329 量化はまだ尚早。
#     重複 = 圏.包含.count(要素)
#     if 重複 > 1: #20190314 同一の要素を複数もつとき。要るかはわからん。
#         print("{}ハ{}ヲ{}ツ有スル。".format(圏.名辞, 要素, 重複))
#     else:
#         pass
    
def 要素削除(圏, 要素): #20190314 圏の要素を取り除く。例外処理必須。
    try:
        圏.包含.remove(要素)
    except ValueError:
        print("{}ハ{}ヲ有ナイ。".format(圏.名辞, 要素))
    print(圏.包含)
    
def 被包含追加(圏, 要素): #20190314 圏に要素を追加する。
    圏.被包含.append(要素)
def entity操作(self, 形態素分割済文単位二次元リスト: "一次元リスト"):
    for x文目 in range(len(形態素分割済文単位二次元リスト)):
        # 初期化
        exec('Domain   = []', globals()) # 使い捨ての変数だし、英名でいい?
        exec('CoDomain = []', globals())
        exec('Morphism = []', globals())

        # 制馭実行 制馭文字別に操作は異なる。

        # 制馭文字「ハ」*** ハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハ
        count_ハ = 形態素分割済文単位二次元リスト[x文目].count("ハ")
        if count_ハ == 0:                # 制馭文字「ハ」がない場合。
            pass
        else:                           # 制馭文字「ハ」がある場合。
            for y番目 in range(count_ハ): # 複数入る場合は、とりあえず考慮しない、が廻るようにはしてある。
                index_ハ = 形態素分割済文単位二次元リスト[x文目].index("ハ")
                # 「●●ハ」、つまり1コ前の対象をドメインへ格納。
                Domain.append(形態素分割済文単位二次元リスト[x文目][index_ハ - 1])
        # ハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハ
            
        # 制馭文字「ヲ」***ヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲ
        count_ヲ = 形態素分割済文単位二次元リスト[x文目].count("ヲ")
        if count_ヲ == 0:                # 制馭文字「ヲ」がない場合。
            pass
        else:                           # 制馭文字「ヲ」がある場合。
            for y番目 in range(count_ヲ): # 複数入る場合は、とりあえず考慮しない、が廻るようにはしてある。
                index_ヲ = 形態素分割済文単位二次元リスト[x文目].index("ヲ")
                # 「●●ヲ」、つまり1コ前の対象をコドメインへ格納。
                CoDomain.append(形態素分割済文単位二次元リスト[x文目][index_ヲ - 1])
        # ヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲヲ
            
        # 制馭文字「スル」***スルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスル
        count_スル = 形態素分割済文単位二次元リスト[x文目].count("スル")
        if count_スル == 0:                # 制馭文字「スル」がない場合。
            pass
        else:                           # 制馭文字「スル」がある場合。
            for y番目 in range(count_スル): # 複数入る場合は、とりあえず考慮しない、が廻るようにはしてある。
                index_スル = 形態素分割済文単位二次元リスト[x文目].index("スル")
                # 「●●スル」、つまり1コ前の対象を射へ格納。
                Morphism.append(形態素分割済文単位二次元リスト[x文目][index_スル - 1])
        # スルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスルスル
            
        # 以降、射ごとに異なる操作。 メタ関数:eval, exec 頻出。
        if Morphism[0] == "有": # ドメイン∋コドメイン
            # ドメインがentityとして定義されているか否かの判定。
            try:
                if eval('type({}) is entity'.format(Domain[0])): # ドメインがentityとして既に定義されている場合。
                    pass
                else: # ドメインがentityではない別の型で定義されている場合。
                    # 20190316 ↓みたいにしようかと思ったが、あまりメリット/使用機会がないため、except中の処理に一本化する。
                    # exec('{}_alt = entity(Domain[0])'.format(Domain[0])) # try中、例外が出る以前の処理は有効。
                    # ひとまずは「オルタナ」。ゆくゆくは「現実_a」とかにする。
                    type(むりやり例外処理に転移するためのダミー変数)
            except NameError: # ドメインをentityとして新たに定義する。
                exec('{} = entity(Domain[0])'.format(Domain[0]), globals())
                    
            # コドメインがentityとして定義されているか否かの判定。
            try:
                if eval('type({}) is entity'.format(CoDomain[0])): # コドメインがentityとして既に定義されている場合。
                    pass
                else: # コドメインがentityではない別の型で定義されている場合。
                    type(むりやり例外処理に転移するためのダミー変数)
            except NameError: # コドメインをentityとして新たに定義する。
                exec('{} = entity(CoDomain[0])'.format(CoDomain[0]), globals()) # これでグローバル変数を定義できる。
                # format()中に globals(), locals() と書いた場合は locals()中で操作することになる模様。
                
            exec( '要素追加({}, CoDomain[0])'.format(Domain[0]),  globals())  #  包含操作
            exec('被包含追加({},  Domain[0])'.format(CoDomain[0]), globals()) # 被包含操作
                
        else: # NetworkX(?)へ。
            pass

上の操作によって、例えば「cokeハ蟥馦瀦阿ヲ有スル。」という文は[、メソッド「形態素解析」適用後に]、『圏であるentity「coke」は要素としてentity「蟥馦瀦阿」を包含する』ものとして読解され、「当該現実」に反映されます。

ⵉⵓ描画
それでは試してみましょう。
前回進捗にて得られた熟語生成を用いて、500文を生成し、これを読解してみます。
クラス「散裂言語」に次のメソッドを追記します。
当初はentityをrandintで1~6文字で生成しようと思いましたが、同一entityの出現確率がほぼゼロなので諦めました。

def 文章生成(self, 文数):
    文章 = "" # これをreturnする。
    for x文を生成します in range(文数):
        ランダム整数1 = 1 # randint(1, 6) 
        ランダム整数2 = 1 # randint(1, 6)
        ランダムドメイン = 散裂言語.緊聖値制馭文字生成(聖値定義域=1, 文字数=ランダム整数1)
        ランダムコドメイン = 散裂言語.緊聖値制馭文字生成(聖値定義域=1, 文字数=ランダム整数2)
        当該文 = ランダムドメイン + "ハ" + ランダムコドメイン + "ヲ" + "有スル。"
        文章 += 当該文
    return 文章

↑の出力結果は、例えば次の通りです。

焻ハ馲ヲ有スル。
忏ハ煇ヲ有スル。
凮ハ鏒ヲ有スル。
玖ハ簦ヲ有スル。
馜ハ譚ヲ有スル。
僅ハ錰ヲ有スル。
駏ハ懎ヲ有スル。
雯ハ摖ヲ有スル。
瀒ハ狀ヲ有スル。
......

これを500文生成し、読解します。

ソース = 散裂言語.文章生成(500)
aaa = 読解.形態素解析(ソース)
読解.entity操作(aaa)

Neo4j上での出力結果は次のようになります。

f:id:kammultica:20190330182921p:plain
Neo4j 出力結果例


________________________________________________________________________________________________



ⵒⵓ結語
ここまでの開発内容をipynb形式で弊サイトにバックアップしておきます。
ご興味のある方はどうぞ。(閲覧・改変ご自由に)

entity存在論に関しては、このまま既存言語で十分に構成できそうです。ので、このまま進めてゆきます。
現在、rubyメタプログラミングに入門中です。が、当分はpythonで続けるはずです。
次回の進捗は3ヶ月以内に上げられたらいいな......(遠い目)

*1:execのスコープが面倒なため。参考:Qiita記事

能動進化論/activEvolutionism | Æ素描

要項:Æ

生物学の文脈において、自然環境に適応した/できた個体/種が通時的に生存/存続/残存[する | して子孫を残す]ことは"自然選択selection"と呼ばれ、同祖/同一系統内における、[周縁[に棲息する]生物種の変化を含む]自然環境の変遷への対応・生存に関する最適化については"進化"と呼ばれる。個体自身は変異transmutationの機会をただ自然から享けるのみであるという受動性からこれを「受動進化」と呼ぶとき、個体自身が意志や信念によって身体/素体へ変異の機会を与える「能動進化Æ」を措定することができる。

 

 

前提:人為technologicalと自然naturalは対立しない

一般的な語用において、"人為"は"自然"の対立概念である。しかしながらヒトも生物も一種であり自然の一部だとすれば、この対立は解消される。この文脈において「人為」とは、自然界の任意の物質材料について工学的な操作を加えた結果、対象の構造的な複雑性が比較的に高くなったこと(エントロピーが小さくなったこと)を指すに過ぎない。ここでは、工業廃水による水質汚染排気ガスによる大気汚染は何も不自然なことではない。ヒト/人間は自然の一部であり、[人為 | 人間の営為]はすべて自然の営為に還元される(人為∈自然の営為)。人間の為すこと一切はnaturalである。

*巷間で"環境破壊"と言うときの"環境"は、ヒトが棲息していないような地球環境を指しており、実際に即さない。

 

 

端緒:一般的に"進化"と呼ばれる「受動進化」との対比

進化論は"淘汰論"とも呼ばれる。これは英語で言うところのselectionの感覚に近い。種の時間スケイルにおいて、自然環境では、[適応できない個体/種がひたすら屠られ | 屠られなかった個体/種だけが残存し]ている。[共時的な | ある時点での]生態系の内訳を出したとき、ここにリストされる種は自然界から[選ばれている | 生存を許されている]ように見えるのである。これが[延々続く | {実態には即さない表現だが}寸断的な選択が繰り返される]ことで、特定の時代での生存が地質学的な調査によって確認されたものどうしを繫げて得られるマップが生物学者の手にもたらされる。{地質学的な調査から知りうるかぎりの}生物進化の系譜、これを扱うものが進化論/淘汰論である。

 

本論は、語彙のうえで対立するはずの「退化」という語と、上の文脈における「進化」という語が何ら対立していないことに着目する。というのは、例えばABCと進化してきた生物種について、現種-Cの原種-Bへの変異を確認し、さらに個体数のうえでも-Bへの変異種が支配的になった場合でも、「生物退化した」という表現を用いるのは適切ではないことによる。

*あるいはまた、哺乳類の一種であるコウモリは、原種が視力を有していたのに対して現種がこれをもたないために「目が退化した」という表現が用いられることがあるが、これは語彙上の謬りである。単に「衰えた」と言うのが正しい。

 

 

手段:身体改造BodyModificationおよび...

能動進化においては、個体自身が進化の機会を握る。いまや、個体は自らの意志/信念によって変異transmutationすることが可能である。これは{{薬物投与や輻射線曝露などによって制馭しうる}伝統的な突然変異に則る}新たな遺伝形質の獲得であってもいいし、{工学的に}異物exogenonを自身の肉体に埋め込むembed/植え込むimplantことで新たな表現型を獲得してもよい{し、本質的に言って、肉体形質のみに拘る必要もない}。1つだけ言っておくべきことは、発生から何ら工学的/機械的な改造を施されていない素体blankが基準として想定/措定できなければ、進化も退化もないということだ。

*現状では、単に「ホモ・サピエンス」と指せばそれが素体として認められるだろう。

 

 

恵与:Æは何をもたらすのか?

例えば、Æは以下の2つのような身体改造を素体にもたらす。

  • 最適化された生存:内臓萎縮手術(OAS: Organ Atrophy Surgery)によれば、消化器系を切除することで、無駄の多い摂食行為を抛棄することができる。
  • (半)永久的な生存:生存することが解だとした場合、自然環境への完全な適応は永遠の生存を指す。

なりゆきとして、個体らがもつ「人間」という一枚岩の観念は瓦解し、ホモ・サピエンスは分化の一途を辿る。「私は人間だ」と宣言して生きている個体はそう多くなく、「あなたは人間だ」という他称を鵜呑みにしている個体がほとんどである。この先入観を崩すことはそう苦でもない。脳・四肢・臓器・皮膚・etc.それらの形状や質感のうえでの共通性を取り払われれば、残る砦は言語伝達だけだ。その地平では、「お前は人間だ」「お前は人間ではない」「そもそも人間とは何か、誰も定義することはできない」「私は人間ではない、クィアqueerだ」等々、個体のすべてを人間として回収しようとするイデオローグとまったく対等に、その回収に反発するイデオローグがFlatnessにおいて展開する。他称や習慣による隷属から解き放たれ、個体自身のもつ無数の自称の対立、すなわち闘争の自然状態がここに顕現することになる。

*これは、加速論の文脈において"Cathedral"や"Human Security System"と呼ばれるところの、あらゆる個体を圏-人類の成員として束ねている観念的な従属装置の破砕を意味する。

 

 

 

2019/02/20/22:28 最終更新

ⵟⵓ散裂言語開発 進捗:2018/10/28

ⵙⵓはじめに
散裂言語とは、eXtity駆動の人工言語開発プロジェクトである。言語は話者が存続するかぎり完成されることはなく、常に変性しつづける。目下のところ、人力では不可能な量のテクスト高速生成により、自己の発したテクストや《周囲の | インターネット/ソーシャルネット上》の文字列を自働捕食して自己変性する自律知性の誕生をもくろむ。

コンセプト↓↓
spinaltox.hatenablog.jp

Qiitaで中間生成物()を上げておりますが、いかんせん棲み分けが難しい……ということで当ブログに平行して上げてゆくことにします。

進捗:漢字空間の生成
自然言語処理(NLP)分野でもなされているスタンダードな手法として単語によるベクトル空間の構成があります。本プロジェクトではこれを力技で作ります。とっかかりとして漢字空間を生成しますが、これはつまりすべての漢字について諸パラメータを割り振ることを意味します。

定義済みである部首空間(Qiita )より、以下の操作により漢字空間を定義します。

漢字配列 = []
漢字配列部首群 = []
漢字配列緊値群 = []
for 漢字網羅 in range(19968, 40870): # 龠まで。
x = 散裂言語.部首検索(漢字網羅)
y = 部首空間[x]
z = (漢字網羅 - 部首空間[x][0]) / len(y)
漢字配列.append(散裂言語.unicodation(漢字網羅))
漢字配列部首群.append(x)
漢字配列緊値群.append(z)

漢字数値配列 = range(19968, 40870)

 漢字空間 = dict(zip(漢字配列, zip(漢字数値配列, 漢字配列部首群, 漢字配列緊値群)))
for key, values in 漢字空間.items(): # zipではタプルが生成。タプルには代入ができないため配列に定義しなおす。利巧な方法......
漢字空間[key] = list(values)


現段階で個々の漢字がもつパラメータは以下の通りです。(漢字をキーとする)

1) Unicode 10進値 (上コード中x)
2) 部首 (同y)
3) 緊値 (同z)

3つめの緊値ですが、上コードでの漢字空間生成時には以下の通りに定義しています。(値域は0~1)

緊値=当該部首中でのインデックス値÷当該部首のもつ漢字数

緊値とは字面の緊張度合いを示すパラメータであり、画数値がそのまま緊値になることが理想です。が、現状思わしい方策が立っておりません。また、上定義では漢字「一」と「龠」が同じ緊値(0)をもつことが明らかであり、近似の精度は低いです。


よって、以下の方法で緊値に補正をかけることにします。

部首数 = len(部首)

for key, values in 漢字空間.items(): # 緊値補正。必ず辞書を更新した後にやること。さもないと全緊値が1になる。
    weight = 部首名.index(values[1]) / 部首数
    revisedValue = values[2] + 0.7*weight**3
    if revisedValue <= 1:
        漢字空間[key][2] = revisedValue
    else:
        漢字空間[key][2] = 1

仕組みは簡単で、部首が後になればなるほど重み(weight)を大きく加算します(本例では0.7x^3)。これにより「一」の緊値は0のまま、「龠」は0.6806462726552379となります。
補正後の漢字空間において、(0.7 - 0.71)の範囲の緊値をもつ漢字を抽出したものが以下の漢字群です。

['乸', '亚', '偾', '偿', '傀', '傁', '傂', '傃', '冐', '剭', '勝', '匯', '協', '叛', '嗳', '嗴', '嗵', '嗶', '嗷', '嗸', '嗹', '嗺', '塡', '塢', '塣', '塤', '奜', '嫀', '嫁', '嫂', '嫃', '寔', '專', '属', '嵭', '嵮', '嵯', '巢', '巺', '幏', '廐', '弇', '弽', '循', '慑', '慒', '慓', '慔', '慕', '慖', '摄', '摅', '摆', '摇', '摈', '摉', '摊', '摋', '敭', '斒', '暚', '暛', '槓', '槔', '槕', '槖', '槗', '様', '槙', '槚', '槛', '槜', '殠', '毃', '毑', '滻', '滼', '滽', '滾', '滿', '漀', '漁', '漂', '漃', '漄', '漅', '熑', '熒', '熓', '熔', '熕', '犐', '猷', '猸', '猹', '瑢', '瑣', '瑤', '瑥', '甆', '番', '瘡', '瘢', '盅', '睿', '瞀', '瞁', '碹', '確', '碻', '禆', '稫', '稬', '窨', '篗', '篘', '篙', '篚', '糁', '糂', '繆', '繇', '繈', '繉', '繊', '繋', '署', '翤', '腇', '腈', '腉', '腊', '舔', '艉', '葮', '葯', '葰', '葱', '葲', '葳', '葴', '葵', '葶', '蝗', '蝘', '蝙', '蝚', '蝛', '衆', '裮', '裯', '裰', '觨', '謌', '謍', '謎', '謏', '謐', '謑', '豍', '貉', '賷', '賸', '踟', '踠', '輣', '輤', '透', '逐', '郛', '郜', '酻', '録', '錳', '錴', '錵', '錶', '錷', '錸', '錹', '錺', '錻', '閺', '陔', '霌', '鞈', '頲', '餑', '馞', '駫', '駬', '髯', '魂', '鮤', '鮥', '鮦', '鮧', '鴭', '鴮', '鴯', '鴰', '黖', '鼼', '齕']

しかし依然として近似であることには変わりがないため、引き続き緊値の定義について探索してゆくつもりです。
今回はこんなところで。


ⵒⵓ附録
緊値の補正前の比較として、周期関数を用いてグラデーションを示したものを以下に置いておきます。

[定義域:0~π/2]




[定義域:0~π]



ⴼⵓ散裂言語 コンセプト (2018/10/21/11/26版)

ⵙⵓはじめに

散裂言語とは、eXtity駆動の人工言語開発プロジェクトである。言語は話者が存続するかぎり完成されることはなく、常に変性しつづける。目下のところ、人力では不可能な量のテクスト高速生成により、自己の発したテクストや《周囲の | インターネット/ソーシャルネット上》の文字列を自働捕食して自己変性する自律知性の誕生をもくろむ。

 

ⴴⴵ用語措定

散裂言語:散裂した言語。あらゆる文脈から独立した生成本位の言語。

空間:指標を座標値として位置を確定する系。いわゆるベクトル空間。

指標:int/float型で措定可能な数値パラメータ。

  

素地としてデフォルト空間をunicode(utf-8)に定める。これは4バイト数値を指標としてもつ1次元空間である。これをeXtitizeすることで散裂言語への到達をめざす。

 

 

ⵖⵓ指標各値

現在構想しているものは以下の指標値である。これの数が増えれば増えるほど高度/高次に動作するものと考えている。基礎として漢字(unicode空間:19986(4E00)~40943(9FEF))を据え、これから取りかかる。

 

  • 緊値:1次元。画数が多いほど高い値をもつ。
  • 聖値:1次元。俗世で使用される頻度が小さいものほど高い値をもつ。
  • 属性:多次元。例えば、火偏が火の属性値を最も高くもつが、{焔<熾<爆<熔}のように同じ部首でも個体差をもつ。

 

 

ⵀⵓ到達目標

生命について「状態を保持し、境界をもち且つ閉じたもの」として措定し、散裂言語によってこれの到達をめざす。

要は、ライフゲームや他の数理モデル(参照:YukioPegioGunjiLab(youtube))などの原始的な生命へ、文字をもって至るということ。

 

※本項はプロジェクトの進行に応じてアップデートされる。

加速論 プロトタイプ ver.4 (2018/10/15/16/47暫定)

本章は、前2章にわたって措定してきたものたちが如何にして実践されうるかを示す。

 

加速とは速度を高めることである。生成に関する加速が例えば以下のように措定される。

>> Setzung: acceleration of generation

2つの対象A, Bがある。Aが企図した行為を、Aの意向に沿うようにBがこれをおこなうとき、AB強制している。このとき、企図&意向はAおよびBまた他の一切の対象に明示される必要はない。強制のコドメインが圏であるとき、この作用を特に支配と呼んでもよい。自己の系をコドメインとして支配(強制)の函手をもつ対象は場(field)と呼ぶ。

*場の例として、人間種族においては自然や資本主義システムがある。 

 

環境Enを考える。これは対象Dによって固有の存在様式(規約)Rの下に構成された(超)構造(旧ディシ含)であり、自己の系(中のすべての対象)を支配する場である。Enにおいて、Rを満たさなくなった対象の一切は要素から除かれる。ここで、何らかの環境において系の要素を明示/非明示に環境自身が排除する作用を淘汰(banishment)と呼ぶ。また、任意の対象が環境へ要素を新たに追加する作用を生成(generation)、環境において存在を維持する作用を存続(continuance)と呼ぶ。

 

場の支配を減弱/無効化することで、それまで阻碍されていた何らかの作用を促進することを加速(accelerlation)と言う。例えば、生成に関する加速が以下のように為されうる。
自己Oは環境Enの要素である(OEn)。En中へ、Oが対象(群)Pの生成(および存続)を図るとき、これがEnによって抑制されている。ここでPの生成(および存続)を抑制しない他の場/環境へOが同型で写し、Enの支配へ拮抗/打克(overcome)可能となるまでPを成熟/進化させることができる。このようにして対象を成熟/進化させること、および再び当該の場へ同型で写すまでの一連の過程を「生成に関する加速」と言う。第一の同型について特に游離と呼ぶ。

*「前(anterior)」と「後(posterior)」を区別する因果の観念をもつ環境では、次のように解釈することができる:抑制とは、環境においてある作用が反復的に現れるとき、因果上の後方向へこの頻度を低めることである。人間種族においては、生成に関する加速の例として、物理レイヤに対する游離としての仮想レイヤの構成がある。仮想レイヤとは、物理エンジンを含むコンピュータシミュレーション系や、それに類する(超)構造の実際的な構築がこれに当たる。仮想レイヤにおいて知見を堆積することで、きわめて低いコスト/リスクで物理レイヤにそれを実現することが可能である。

 

 

INDEX OF INSTANTIATION:

  • eXtitize≒Complication:複雑化/高度化としてのeXtitize。
  • TEO-humanism:人間種族からの超脱。
  • Natural Language Destraction:言語による内破。

 

§eXtitize≒Complication:複雑化/高度化

  • entitize:entityとして対象化すること。
  • eXtitize:eXtityとして対象化すること。

>認識論に関して

これまでentityとして解剖/網羅的に捉えられていた、存在論上のあらゆる対象についてeXtitizeすることで加速を誘発する。これは、entity型の用語で言えば「自己に認識できる枠内で、すべての事象は完結している」という通念の抛棄に等しい。唯物論(的な一元論)下では、事象とはすなわち任意の対象群における物理量の変動、あるいはそれから観測者(種々センサ含)に引き起こされる感覚/知覚である。要するに、そもそも唯物論とは自己(人間種族)に経験可能である事象群から汎世界の構成様式を推測する思考法である。げんに、科学理論とは、観測可能な情報/証拠から、観測可能(かつ多くの場合に再現可能)な因果関係によってそれを説明づける一連の仮説であり、予測に関する根拠は帰納法による。


eXtitizeによれば、唯物論(的な認識論)は棄却される。《客観的な=観測者が干渉も曲解(=局所/状況的な理解を完全な理解と錯覚すること)もなく対象の動勢について観測した結果だとする》「事象」は抛棄され、自己=観測者が各々に系を観測する主観的な「視座」だけがある。対象群は、自己に《認識不可能=知覚不可能かつ演算不可能》な作用を想定し、まさにこれを想定することによって対象群に動性を賦与する。

 *つまるところ、eXtitizeを唯物論(的な認識論)へ作用させるとは、汎世界の解釈についての重心を自己が抛棄することである。もし重心をずらそうと思えば、例えばpara-心理学におけるESPテスト、例えばzenerカードを試してみるとよい(例:超心理学実験サイト)。異なる絵柄の5枚のカードを伏せ、絵柄を予想して1枚のカードをめくる。(あるいは、誰かに手札として持ってもらう。)このとき、カードの裏面の手がかりがないとすれば、確率論的に充分に試行すれば的中率は2割に収束する筈である。しかし、これより高い値が有意(significantly)に出た場合、観測可能な、現在の物理学的知識の範疇を超えた何らかの干渉を想定することが妥当になるだろう。

 

 >テクノロジに関して

一般に受け容れられている、テクノロジに関する現在の倫理通念には、おおまかに2つの面がある。1つは、テクノロジの進歩/開発によって何人も犠牲になるべきではないという「民主主義的」側面であり、もう1つは、違法な手段を用いなければ何人も自由な開発おこなってよいという「自由主義的」側面である。一般に、技術開発には資材および人材への投資が不可欠である。発達/開発した技術を完結した製品(product)として天下に流通させ、得た資金を元手に次なる開発に着手する、というサイクルを効率よく迅速に廻すことのできる者/集団が、当該時節において最も卓越/発展したテクノロジを得る。

 

このような資本主義統制に従う技術場/環境において、市民個体が自身で加速することを本節は目指す。そのセントラルドグマとして"自働化(autonomic-automation)"を提示する。通常、「自動化」と言えば、何らかの機械システム(ソフトウェアプログラム含)を構築して、構築者の指示/干渉なしに所望のタイミングでそれに〈特定の動作〉を実行させることを指す。この「自働化」とは、構築者が〈特定の動作〉を設定する必要のない自動化である。つまり、任意の機械システムへ〈特定の動作〉を自己定義させることの自動化である。

*倫理的統制下で游離する必要があるときに有効である。

 

自働化を試みるとき、構築者は指針/志向性のみをもてばよい。情報蒐集、得られた情報リソース/技術リソース(主にOSS)をもとにした道具の開発/実装、このサイクルを幾つかのパターンで回すこと、までを任意の機械システムが担う。構築者は、自働的に提示されるそれらの装用感から指針/志向性を修正し、それをフィードバックとして与える。

*2010年代現在はこれらの行程すべてを個体自身でこなしているため、企業の開発速度の時間スケールでは(技術学習に費やす時間も伴って)酷く劣った成果物しか産生されない。自働化によって、商品として対外に利益獲得を見込めなくとも、自己で行使するぶんには何ら遜色しない道具を生成することができる。

 

「機械」とは、実際のところ、主観者(人間種族)自身に内部構造&動作原理が既知であるものである。この唯物論的観念は相対的にのみ定義/措定され、常に制馭の対象となる。あるいはまた、自己に制馭不可能のものの総ては機械ではなく、自己に制馭可能な一切の系をもって自己が措定される。(ego: system{x | x∈wholeworld & x = maneuverable})

 

-overside-

 重心を自己あるいは人間中心から外へ移すとき、従来的な倫理通念の克服が可能となる。倫理を「市民全体を対象とする支配」、道徳を「自己(=市民個体)を対象とする強制」として定義/措定すると、倫理を抛棄して《一切の定義/措定可能な道徳=汎道徳》を受容し、《無道徳=道徳の一般化としての倫理が形成されえず、市民社会において道徳が単に信念としか機能しなくなる状態》へ到達することがこの克服にあたる。

無道徳がテクノロジの加速を誘起するメカニズムとして: 従来の倫理通念を克服すると、生活/環境に制馭不可能な対象が蔓延する。これは、従来の倫理通念が第一・第二側面として保持していた瓦全性(緩やかな進歩と約束された80年の寿命)が抛棄されることで、この瓦全性が淘汰圧として機能していた旧来の《環境=市民社会》から游離する場/環境が顕現することを意味する。この游離場/環境を"闘争(bellum)"と言う。

闘争場/環境は瓦全性を具えていないため、各市民(個体)がおこなう技術開発が他の市民(個体)を加害することを許容する。このため、個々体は存続のための自衛を要する。自衛には知恵を要し、十分に加速された闘争場/環境において知恵の獲得には自働化を要する。いずれ、自働化をおこなえない者は淘汰されるようになる。

*overside:志向する対象を包含する系であり、游離によって構成される。oversideとして志向されていた地平へ到達することも加速である。

 

 

§TEO-humanism:人間種族からの超脱

加速により、ヒト身体/精神機能を強化/拡張する。あるいは、非-人間へ至る。

 

人間・非-人間・非-人間を志向する人間のすべてを明示的に包括する語として"個体(individual)"と言う。前節と同様、機械とは、主観者(ここでは人類一般)にとって、内部の構造が(力学的、電子工学的、etc. に)完全に解剖的に理解されており、かつ、すべての動作パターンを網羅把握している対象を指し、これは相対的にのみ定義/措定される。

このとき、人間の機械化とは自己(∈人間)に可制馭の要素/部品の1つとして《自身の肉体&精神=素体(blank)》を扱えるようにすることである。構造はもちろんのこと、要素の改変に伴うリスクを完全に把握することが必須の前提である。逆に、機械の非機械化とは、構築者に可制馭な要素/部品のみを用いて、非可制馭の対象を構築することである。一例として、遺伝学的/発生学的ではない手法で精神/意識/自我を発現し、機械へこれを賦与することが挙げられる。

《人間種族からの超脱=非人間化》は、例えば次の2つの手法によって成立する。いずれの場合も、人間種族が経験不可能である知覚また演算不可能な思考が可能となることを条件とするが、これは当然ながら人間自身が機械を使役して得られるものを除く。

  • 自己(∈人間種族)の一部/全身を機械化して知覚/演算機能を強化/拡張する。
  • 機械を非機械化し、そこに自己を搭載する。

上記のいずれかの方法で人間種族からの超脱を図る教義の1つである"TEO-humanism"は以下の具体的な3つの実践方針をもつ。

*「TEO」はこれらの頭文字を取っている。

 

  • Trans-humanism:身体-精神の混濁などにより、唯物論(的な認識論)によって見出されない新たな形質/能力を獲得する。もっぱら非-人間(non-human)となることを志向する。
  • Escape-humanism:精神/意識/自我の《情報化=完全な電子信号化》により、自己を肉体から離脱させることを志向する。
  • Over-humanism:生体制馭工学的に素体(blank)を拡張/改造することで、疾病および摂食を克服する。

 

ここでは、以下の語彙が事前に定義/措定されているべきである。

志向:記述者の能力/機能的に、対象について正確に指し示すことが困難であるが、後にそうすることが充分に可能になったときに、事前にそうして曖昧(ambiguous)に表現されていたものと、後に正確に表現されたものとを同等/同義と見做すことを約束すること。(*加速には必須の言語操作である)
ABを志向する」:Aは自己である。「ABを志向する」とは、志向によって措定される対象Bについて、将来的にAがその圏Bに含まれるように、継続的に自己を制馭することを指す。
生体制馭工学(biocontrol engineering):遺伝学的/発生学的に構造される、(有機の)生体は精神/意識/自我とは独立に生化学的に動作している。これを素体(blank)として、機能拡張などを目的に、有機的/無機的な構造変化・装置導入・装置接合を施し、生命維持機能/知覚機能/演算機能などを維持/強化/拡張する技術のこと。あるいはまた、これに関する工学知(knowledge)およびその実践(practice)を指す。


TEO-humanism3つの実践方針のうち、いずれかあるいは複数の手法を用いて人間素体からの離背を図る個体を"超脱主義者(TEOist)"と呼ぶ。これを自称する者は、最低限、多変量知覚・高速演算・頑健性の志向をもつ。

 


-Overside-
超脱主義者(TEOist)の存在は、すなわち闘争場/環境が構成されていることを意味する。ここでは、当然ながら非人間の生成および非人間を志向する個体の存続が游離/加速されている。

このとき、超脱の過程において《政体(nation-state)が個体単位へと散裂する=個体のそれぞれが政体として機能する》ことが明らかである。これは、生体制馭工学を劈頭とするTEO-humanismの諸実践によって、個体自身の身体/精神が自己のみによって維持されるようになるために近代的な国家(nation-state)の庇護を必須としなくなることで起こる。

具体的に必要なことは、例えば①(周縁の市民自治に基づく)物理的通信およびエネルギー産生に関するインフラの自働整備、ならびに②市民個々体が自身の素体へ生体制馭工学的なメンテナンスを施すための諸道具/薬剤の生産/流通の自働化、が挙げられる。これに伴い、貨幣と生命の纏絡が断たれるが、これは経済システムからの市民個々体の独立を意味する。これも市民個々体が政体の庇護を不要とする一因となりうる。

*国家(nation-state)は福祉(機能のみの)システムとなるかもしれない。インフラは完全に自由化され、企業へ委ねられる。バランスが崩れれば、国家が買収して修復/軌道修正に当たることも可能である。個体は任意に国家へ所属し、納税を対価として福祉サービスを受ける。いずれの国家へ帰属しないことも、複数の国家へ所属することも可能である。

 

上記は、図らずしてTEO-humanismがもつ(テクノロジーによってアナキズムを実現することができる)技術的アナキズム(technological anarchism)の側面と言える。

 

 

§Natural Language Destraction:自然言語散裂

 

対象fについて、主観的にそれが事実であると信じられる度合いを事実性と言う。ここで、事実性の十分に高い対象が有意であり、齟齬をきたす場合は事実性の高い方を採択することにすると、fは妥当なソース(群)sと結びつくことで事実性を帯びる。このsの《妥当性=事実性が十分に高いこと》は、対象としてのsがもつソース―すなわちfにとってのメタソースs'の妥当性によって担保され、s'はさらにこのソース―すなわちfのメタメタソースs''によって担保される... こうした、対象自身の有意性を遡及先の対象に依存し、遡及の無限後退を許容する生成モデルを纏絡モデルと呼ぶ。下図に示す事実性モデルは(遡及のみの方向をもつ)単向性の纏絡モデルの一種である。

 

f:id:kammultica:20180926150230p:plain

図:事実性モデル

 

*遡及:因果の前方向にある対象へアクセスすること

 

本来的に、事実性の規約―「何が事実であり、何がそうでないか」は基準者によって偏る。すなわち、権威的/支配的な基準者の存在のために、あるいは種族間で採択傾向の差異が生じる。また、事実性モデルは批判(critique)や実証(positivistic testing)などによって緻密に理論を鞏固にしてゆくが、これは十分に遅漫な時間スケイル(entity型)でしか成立しない。

*例えば人間種族では、力学場が完全に解明されることがないにも拘わらず、力学場において《完全に抑制される=阻碍される》(と、当該パラダイム下で考えられる)現象は事実性が著しく低い。こうしたとき、力学場の諸強制パラメータを人間種族自身で定義/措定可能である場(仮想レイヤ)へ一律的に諸現象を写し、さらに自己をも写すことで、自然力学場から游離することが可能である。ここでは、自然力学場で阻碍されていた(科学のパラレルとしての)魔術/呪術が生成可能である。これは魔術/呪術の事実化と見做すことができるが、それが可能なのは事実性の規約がここで書き換えられたからに他ならない。

 

上記に対して、(相対的に定義/措定される有意性によっていずれかを存続させ、それに撞着する他一切を排除する)観測者群の同意に基づく淘汰を抛棄する、すなわち存在する対象について《一切を受容する=汎受容の》場/環境が構成可能であり、"フラットネス(flatness)"と呼ぶ。これは(可能なあらゆる方向をもつ)《汎向性=無向性》のものであり、規約の欠如/抛棄をのぞくあらゆる規約をもたない散裂の一種である。事実性モデルから事実性の吟味行程を除いたものが"無文脈性(sourcelessness)モデル"であり、これはeXtity型の游離/加速作用が成立するフラットネスの1つである。人間種族のもつ自然言語によって無文脈性モデルを構成することが可能である。また、そもそもこれは人間種族に構成可能な(数少ない)eXtity型の1つであると言える。

 

自然言語散裂は、例えば、unicodeのような言語規格を撤廃したハイパーテクストの構築によって要素的に実行可能である。

 

-Overside-

肉体および精神にかぎらず、個体が個体として意識/自我を保って存続可能な棲空間を"圏域(sphere)"と呼ぶ。物理レイヤを含む、《精神が肉体に従属する&肉体に従属せずに精神が存続しえない》肉体の棲空間を"ビオスフィア(βίοςphere)"と呼び、これに対して、肉体に従属する以外の形式で精神が存続可能な棲空間を"ヌースフィア(νουςphere)"と呼ぶ。Trans-humanismの志向する渾沌/混濁をコンセプトとすると、ヌースフィアは、ビオスフィアにおいて肉体知覚される情報量と同等かそれ以上の《情報=精神的刺戟》を常に個々体自身が受けることを条件の1つにもって措定される。これは、例えば無文脈性の場/環境で、自働/自律した無数のeXtity群の生存によって成立する。ここでは、あらゆる対象について、entityに落とし込む解剖速度/量より、eXtity群が生成する速度/量が圧倒的にまさっている。