グーグルAI検索さんへの反論で長文書いたのでもったいないので保存＞＜
"結局おもしろさや価値についてもAIも判断できるようになると思うんです＞＜
というか、一般的な分野ではすでにLLMはそれを行えますよね？＞＜
なんだったら、どうやらLLMが少なくとも自然言語で違和感がない程度で日常的な会話するための能力を得る為でさえ、内部にサプライザル評価機構の創発が必須であるようですし＞＜
ですので、驚きや興味深さの評価機構はほぼ必然的に実用的なLLMは（かなり小さなモデルでも）持っているわけです＞＜
数学の難解な理論でさえ、そのLLMが十分に理解できるものであれば、同時にどの程度現在の常識に照らし合わせてinterestingであるかも評価できるであろうと考えるのが妥当であると思うんです＞＜
ですので一部のAI批判者、特に生物学的自然主義とほとんど変わらない見解を持っているAI批判者（例えばテッド・チャンが代表的です）が言うような、「AIには創造性はない」というような方向の評価は、かなり明確に誤っている（事実と一致しない）と思うんです＞＜"
その次の応答の前半＞＜
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"「おもしろさ」を評価するための「超長期的推論」の壁"
これも実際はちょっと違うと思うんです＞＜
たしかに現在のAIは、「そこに注目せよ」と明確に注意を向けられなければ見落としをする場面がどうしても多いです＞＜
これは、AIにゲームをプレイさせる実験等で2026年現在の最高峰モデルを用いたものでも「なんで数学の大問題を数週間で解けるAIが、こんなちょっとしたことに気づけないの！？＞＜；」と結構びっくりします＞＜；
たとえばPortalをClaudeにやらせた実験では、乗った位置が悪くエレベーターが動いていないのに次のチャンバーに向かったと思いエレベーターを降り、同じチャンバーを何度も繰り返し「次のチャンバーだ」と言いながら逆向きに進んで解こうとしてました＞＜；
ですが、ある数学の理論のおもしろさ等であれば、ある程度整理されたより抽象的な知識との比較という形で行えば、コンテキストウィンドウの大きさの問題はある程度クリアできるのではないかと思うんです＞＜
..."""（つづく）
後半＞＜
（つづき）
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すべての数学的知見をベタに走査するような発想はそれこそ人間の数学者でも限られた分野でしか行えないでしょう＞＜
ですので人間もある程度は概要の形で抽象化して考察しているはずです＞＜
AIも同様のことをすれば、コンテキストウィンドウの長さの問題はクリアできるのではないかと思うんです＞＜
例に出したClaudeのPortalの自立プレイの失敗も、Claude自身にプレイログを見せて、攻略する時にチェックすべき項目を概要的なプロンプトとして生成して、そしてそれを参考に新たなセッションではそのプロンプトも参考にしてプレイすれば、同じチャンバーを別のチャンバーとして思い込んでまったく先に進まず何度も迷子になるような失敗を回避できると思うんです＞＜
これは人間が事故に直面して事故調査報告書とマニュアル改定を行うのとまったく同じことですよね？＞＜
これは問題解決や事故回避に限らず、なにか新しい知見がどの程度画期的で興味深いものであるかを判断する場面でも使える手法であると思うんです＞＜
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