正４面体モデルの疑問の「答え」
＜四次元能版エヴァンゲリオン：正４面体モデルIPOS＞


３Ｄソフトは三次元動画を内部で完成しているのですから、クォータニオンが活躍しているのですが、それは人間の三人称の認識をほぼ完全に再現しているということです。

ほぼ完全というのは、完全ではないということです。つまり、３Ｄソフトによる動画というのは、それを「見る人」がいるのですから「見る人」の認識能力を前提にしているということです。

つまり、サルが動画を見ても、それを現実とは思わないでしょう。サルにはモデルからは三次元を復元できないということです。サルがテレビを見て喜んでいるという報告はないと思います。

という事は、サルの脳には三次元に認識がないということです。いや、そんなことはありません。サルは森の中で木を掴んで飛び回っていますから高い空間認識能力を持っています。しかし、何故、三次元の立体動画を見てそれを擬似現実と認識できないのでしょうか？


ここにヒントがあると思うのです。

３Ｄソフトによる動画というのは人間が見ないと動画と認識されないということです。これは何を意味しているのでしょうか？

人間は二次元の動画であっても、三次元の動画として復元できます。確かに、迫力という点では、三次元の動画よりは落ちますが、認識としては十分です。

３Ｄソフトは三次元の認識モデルであって、三次元の認識ではないということです。まして、三次元の認識は単独には存在できません。一人称によって呼び出さなければならないのです。


アウトソースの名前は「クォータニオン」
http://www.c-player.com/ad00178/thread/1100110368444
認識のアウトソーシング
http://www.c-player.com/ad00178/thread/1100110279058

ですから、動画を見るというシーンは、一人称の認識なのですから、そこに三次元の認識のモデルで表現された３Ｄソフトの動画が来たからといって、自己の三次元の認識が働かないわけはないのです。

それに重なることがあっても、サボっているわけはないということです。

という風に考えると、３Ｄソフトのような高い三次元の認識のモデルでなくても、例えば、交通システムのような場合でも、そのシステムの結果を解釈するユーザの存在をセットで考えなければならないということです。

ユーザとは自分がそのシステムを使う主体ですから一人称の認識です。交通システムは質の低い三次元の認識モデルで動いているのですが、それが作動するのは、一人称のユーザが現れたときなのです。

と言うことは、結論として、どんな三次元の認識モデルであっても、それを使うときは、一人称の認識の元で作動するのですから、一人称の中の高い三次元の認識が作動するということですので、クォータニオンが活躍しているは当然であり、正４面体モデルでも表現可能だということです。

では、何故、サルは人間と同じように認識できないのでしょうか？

森の中では正４面体が構成されますが、テレビの前では正４面体が構成されないということです。何故、なのでしょうか？


続く

正４面体モデルの疑問を解決できるか？
＜四次元能版エヴァンゲリオン：正４面体モデルIPOS＞

交通信号システムに正４面体モデルを適用することの疑問が湧いたのですが、それの答えを出しましょう。

常識では物を見るという場合、三次元の世界を認識の対象として見ているという前提があります。初めから三次元空間が実在していると考えているのです。しかし、それは大きな間違いです。

簡単なことですが、網膜の像は二次元だという事実です。その二次元からどうして三次元のイメーイが復元されるのか？という疑問の発端でした。

当然、それは目と脳でやっていることなので、目の探求をしたのですが、その結果、得られた答えは、立体視を可能とするには三次元の認識：クォータニオンが必要だということでした。

つまり、二次元を三次元にして時間を加える事です。それは、四次元時空のことであり、二次元平面が外から与えられるなら、奥行きと時間は脳内で作るしかありません。この過程は脳内の出来事なので、認識のモデルを使うしかありません。そこで浮かび上がってきたのが虚数です。虚数というのは「ない」ものを「ある」ことにする「想像する」述語であるということが分かりました。

「想像する」ためには、元の実空間と、そこから与えられた材料(対象)を指し示す虚数、その対象の完成イメージを指し示す虚数、二つの項を繋ぐ虚数の三つが必要となりました。

元の実空間と合わせて、四つの要素が必要になったのです。私達がなにげなく認識しているのですが、そこにはクォータニオン(四つ要素)が活躍してくれているからだと考えたのです。特に虚数で示す要素がなければ認識は生成されないということが探求の始まりだったのです。

脳の中でクォータニオンがどのように活躍しているのかを調べる方法はありませんので、その代用として三次元の認識をモデル化している３Ｄソフトを探求すれば、クォータニオンがどのように使われているかが分かるということで、その探求に向かおうとしたのです。しかし、いきなり、３Ｄソフトの向かうのは手に余るので迂回して行くことにしました。

そこで、クォータニオンを正四面体と見立て、ロボットや交通信号、麻雀、プラナリアなどに適用してきたのです。

３Ｄソフトとの違いは到達系の要素が三次元動画ではないということです。そこで、到達系の要素が三次元動画でなければ、クォータニオンは必要がないのか？ということが、今、新たな疑問として上がってきたのです。

ここで発想を転換してみましょう。
続く

交通信号システムに正４面体モデルを適用することの疑問
＜四次元能版エヴァンゲリオン：正４面体モデルIPOS＞

交通信号システムを三人称の認識モデルとして取り上げたのですが、それが正４面体モデルとして相応しいかどうかが気になります。

何故かと言いますと、車は三次元空間に存在する物体ですが、システムの中では１か０の連続したデータ(信号)になっています。決して、イメージではありません。三次元空間を一次元に次元を落として車を認識し制御しているのです。ですから、虚数は必要がないはずです。

しかし、明らかに交通信号システムは一人のお巡りさんではできないことをやっています。一人称の認識では不可能なことを可能としているのです。もちろん、複数のお巡りさんを目や手を寄せ集めても出来ないことをやっているのです。

次元を落とすのは質の低い認識と言ったのですが、交通信号システムは低いどころか、一人称の認識の限界を突破しているのです。どうしてこれが「低い」と言えるのでしょうか？

確かに、マーケティングは次元を落として認識し、消費者の心を掴みきれていないのですから、次元を落とした認識は質の低い認識ということになります。

交通システムとマーケティングの違いはどこにあるのでしょうか？

一つ考えられるのは、交通システムは車を、マーケティングは人(消費者)を対象にしているということです。車は予測できない行動はとりません。人(消費者)は予測ができません。その違いがあるでしょう。

そうであるなら、単純に次元を落とした認識は質の低い認識と決め付けることもできなくなります。交通システムとマーケティングもどちらも次元を落とした認識ですから、質が低いのですが、その対象となるものが複雑な場合、例えば、マーケティングではその質の低さが致命的になるということでしょう。

それに対して交通システムは、確かに、次元を落とした認識ですから、質が低いのですが、一人称の認識の限界を突破しているのです。そういう観点で見ると、マーケティングも十分とは言えないのですが、一人称の認識の限界を突破していると言えるのではないでしょうか？

消費者動向を探るのに露天商ならまだ経験と勘で何とかなりますが、スーパーなどでは、そんなことをしていたら、在庫の山や機会損失で倒産してしまうでしょう。

このことから言えることは、どんなに質が低い三人称の認識でも、一人称の認識の限界は突破できているということです。

その限界突破とは何でしょうか？

それは時間と空間です。

マーケティングと交通システムに共通しているのは、時間の経過と空間広がりです。交通システムで述べたように、お巡りさんが一人でその交差点を裁いても、隣の交差点までは手が廻らないのです。これは物理的な空間の限界であり、二人でやっても連動はできないのです。これは時間の限界です。

マーケティングではマネージャー一人で店舗の状態を把握することは物理的な限界があり出来ませんし、売上げを瞬時に把握することは時間的な限界があり、やはりできません。

質の問題を無視すれば、三人称の認識は、一人称の認識の限界を突破できるし、支援することが出来るということです。

さて、そうなると新たな疑問が湧いてきます。

質の低い三人称の認識を正４面体モデルで説明できたのですが、それは何だったのかいうことです。

三人称の認識を正４面体モデルに当てはめたのは質の高い認識、つまり、三次元立体の動的認識、つまり、動く対象をどう認識するのかということでした。

そこにはクォータニオンが必要だという事で、「クォータニオンを掴め」という連呼が始まったのでした。しかも、クォータニオンが正４面体とすると、正４面体モデルを使えばクォータニオンを掴んだことになるのではないかと期待したわけですが、質の低い三人称の認識を正４面体モデルで説明できてしまったのです。ということは、クォータニオンと正４面体は関係がないということになります。

何か見落としていることがあるのでしょうか？

クォータニオンの理解を後回しにしているからこういうことがおきるのでしょうか？
続く

交通信号システムの認識モデル（３）
＜四次元能版エヴァンゲリオン：正４面体モデルIPOS＞



交通信号システムを三人称の認識モデルとして、正４面体モデル：IPOSを使って表現してみました。

頂点Iは感知器に来た車、Oは感知された車、Pは受容・伝達・感知、Sはお巡りさんとなります。

お巡りさんは一人称の認識ですが、交通信号システムはそれを三人称化したモデルですが、頂点で重なっているのは、基底と頂点の関係があることは既に述べてきたことです。交通の現場は一人称の場(基底)であり、その中心は一人称の自己認識方程式のMPであり、そのMPからガウス平面が生成されます。

ガウス平面から抜けだしインサイド・アウトすると、三人称の認識がアウトソーシング関数として呼び出されます。正四面体の頂点から基底を見下ろすとそこには警察官がいるのです。

システムの開発者はその頂点からから三方向に向かって虚弾(虚数のこと)を発し、正４面体を生成し、同時に認識を持って、システムを具現化するのです。

この三つの認識はIPS（出発系）、OPS（到達系）、IOS（解釈系）となります。

出発系は検知信号を受容し、車が来たことを認識する領域です。カメラの視点、人間なら網膜に相当します。

次に到達系は信号の車を記号に変換して伝達する過程となります。最後の解釈系は信号としての車を記号の車として合成し、更に時間要素を加えて、速度や量を認識するのですが、記号に意味を与える認識と言ってもよいでしょう。

この結果から次ぎのことが言えるでしょう。

三次元の車を一次元のデータに変換して、それに意味を与えるという事で、正４面体のIPOSのぴたりと嵌るということです。

これで交通信号システムのモデルを正４面体で表現できたことにします。

続く

交通信号システムの認識モデル（2）
＜四次元能版エヴァンゲリオン：正４面体モデルIPOS＞

交通信号システムの認識モデルを取り上げていますが、こまごまとしたことなので退屈かもしれませんが、これが脳の中で行われる事を考えてください。全くこれと同じことをやっているのでいでしょうが、しかし、述語の視点でみるとその述語がなければならないということは分かってもらえるのではないでしょうか？

これが偶然だけの作用で生成されると思いますか？

進化論は「そうだ」と言うのです。

そんなことは不可能だというのが四次元能の主張ですが、さて、如何でしょうか？

交通信号システムは感知だけでなく「制御」という述語も持っています。制御については認識が関係しないというわけではありませんが、簡単に触れておきましょう。

信号機を制御するということは、幹線と交差側の交通量の割合から赤と青その他の時間を割り当て、切り替えることです。当然、隣の交差点との連動を考えなければなりません。

これを可能としているのは、感知器と電線とコンピュータと交通信号ソフトです。一般的にいうとハードとソフトになるのですが、これが三人称の認識のモデルとしてみることが出来るかと言うことです。

それが見事にそうであることを示したいと思います。そのためには、交通信号に於ける一人称の認識モデルとは何かを考えることです。

交通信号に於ける一人称の認識モデルとは警察官です。昔は朝夕の渋滞のときには交差点でお巡りさんが一人でやっている光景をみましたが、今は、事故以外には見かけることはなくなりました。

昔は、お巡りさんが手信号で裁いていたのですが、それがかえって混雑させることが多かったようです。まして、隣の交差点まで一人で連動を含めてやることなど不可能です。まして、広域の信号制御などとても不可能でしょう。

これが一人称の認識の限界なのです。

交通システムは一人称の認識の限界をカバーし、それを実現しているのです。交通システムの感知器はお巡りさんの目を、信号機は手信号を、電線は神経を、コンピュータは脳を、信号シフトは認識と制御を代行しているのです。しかも、一人の目や脳や手ではなく、複数のお巡りさんを寄せ集めているのです。

従って、システムは三人称の認識だと言えるでしょう。
続く

交通信号システムの認識モデル（１）
＜四次元能版エヴァンゲリオン：正４面体モデルIPOS＞

「物を認識する」ことの意味を理解するためにアイボを取り上げましたが、アイボの中身が分からないので不十分でした。

そこで、アイボをシステムと考え、物を具体的な｢車｣に置き換えて、車が走っている道路を制御する「交通システム」を考えてみましょう。「交通システム」は「車」を「認識するロボット」なのです。

道路には交通信号機（手足）と感知器(カメラ)が設置されており、車が通るとその感知器から信号が中央のコンピュータ(脳)に伝送され、そのデータを集積して、時間当たりの通過車両を計算し、信号機の赤青の配分を決めたり、信号機間の同期をとったり、渋滞情報を表示したりする認識ソフトが内臓されているのです。

「交通システム」は信号機を制御して、交通の最適な状態を作り出すことを目的としていますから、認識ソフトだけでなく制御ソフトも内蔵されていますので、かなり知的なロボットです。

しかし、今は余り広げないで車の感知だけに限定していきます。それだけでも、その述語プロセスは混み入っているのです。

車の感知の述語プロセスは次の通りです。

車が来ると信号が発生し、いなくなると信号が途絶えますから、信号が存在する間を１とすると、００００１１１１１１００００となり、０から１になったときが分かれば、車が来たことが分かり、１から0になったことで車が通り過ぎたことが分かります。これで一台とカウントします。これによって幹線と交叉する交通量の比が分かりますから、その比は交差点の混み具合を表現していますので、信号機の赤青の配分を選択することができます。

００００１１１１１１００００というパターンはどのようにして生成させるのでしょうか？

それは感知器から来るアナログ信号をデジタル信号の変換することで可能なのです。

感知器は常に超音波を発しますが、その下を車が通ると超音波を遮りますのでそれを検出します。検出は簡単で単なる電圧の「ある・ない」を出力する回路です。車が通過すると元に戻りますので、矩形波のような連続したアナログ信号が出て来ることになりますが、これを、電線を使って中央のコンピュータに送信する仕組みになっているのです。

信号を受信したコンピュータ(実際はインターフェースが介在します)は、それを１００μ毎にサンプリングして、コンピュータのバッファに記憶します。その場合、電圧が「ある」は車がいない、「ない」を車がいると解釈して、ない＝０、いる＝１として、つまり、デジタル化して保存しておきます。車が感知器の下を通過するのはあっという間(ｍ秒)ですから、サンプリングするのはμ秒単位でなければなりません。

交通システムの半分はこの感知器の感知する述語の依存しているのです。感知器が故障すると盲目で運転しているようなことになるのです。

これでサンプリングしたデータの１から0の切り替わるところを検出すれば、車が来たことと去ったことが分かるでしょう。

又、1の数を数えると車がその感知器を通り過ぎる時間が分かりますから、車の速度が分かります。この情報を次の交差点との連動に使うことができます。

サンプリング・データ「００００１１１１１１００００」というパターンはバッファという場所に保存されますが、車は次から次ぎへと来ますから、バッファの中がどんどん変化していきます。次の車が来る前にデータの処理を終わっていなければなりません。貯水池が大雨で溢れる様子を想像してください。それと同じことが起きるのです。溢れた水は四方に流れて行きますが、コンピュータの場合はバッファのデータが上書きされてしまうので、前のデータが消えてしまうのです。消える前に処理しなければ、車が来たのに来ていないことになってしまうのです。

これでは車に台数が現実より低い数字となり、混雑しているのに混雑していないといった間違った認識となってしまうのです。

正しく認識するためにはどうすればよいのでしょうか？

貯水池は大きくするとか、予備の貯水池を持っておくとかになりますが、それには場所が必要であり、コストがかかってしまいます。コンピュータの場合も同様で、バッファのサイズを大きくしておけば、何とか凌げますが、感知器は一台ではありません。信号機があるところには少なくとも、上り下りで二台は必要です。又、交叉する方にも必要な場合もあります。そうすると交差点数に比例して感知器の設置台数も増えていくでしょう。結局、コストとの兼ね合いになるのです。

貯水池の場合、入ってくる量より多くの水の吐き出してしまえばよいのですが、これにも限度があるでしょう。コンピュータの場合も同様で、バッファの処理を次の車が来るまでに終わればよいのですが、それにも制約があります。これは次の車が来るまでの時間がどのくらいあるかで決まるでしょう。車間距離（25m）が分かれば計算できますが、時速（50km）で２秒位ではないでしょうか？

ということは、２秒以内に前の処理が終わっていれば良いということになります。コンピュータで２秒という時間は相当な長さですから大概は十分なのですが、それも感知器の数が多くなる広域制御になると次第に余裕がなくなってきます。

そのときはどうするのかというと分散化することです。一台のコンピュータですべてを受け持つのではなく、数台でやるのです。これについてはこれ以上踏み込まないでおきます。

感知器によって車の台数と速度が分かるのですから後は信号機を制御することになります。
続く

アイボの認識モデル
＜四次元能版エヴァンゲリオン：正４面体モデルIPOS＞

寿司ロボットの場合は「握る」という触覚に依存した認識ですので、クォータニオン探求の題材としては不安がありますので、視覚に依存したアイボ（AI＝人工知能）、EYE＝目、そして相棒＝aibou）にちなむ）の開発者になったつもりで、正４面体モデルIPOSを使って「物を認識する」というモデルを考えてみましょう。

アイボの三人称の認識を正４面体モデル：IPOSを使って表現したのが下の図（アイボの三人称の認識モデル）です。



この応用はプラナリアの目で臨床済みですので比較的容易にできました。

三人称の認識モデルによるプラナリアの目の認識
http://www.c-player.com/ad00178/thread/1100110351508


正４面体モデル：IPOSでは、頂点に、Iが二次元の物体、Oが三次元の物体、Pが見る(受容・伝達・感知)、Sがアイボ（開発者の視点）となります。

アイボは人間をモデルにしているのですから一人称であり、開発者は三人称ですが、これが頂点で重なっているのは、基底と頂点の関係があるからです。これがアイボの現場は一人称の場(基底)なのです。ここの中心は一人称の自己認識方程式のMPです。

そのMPから垂直方向に立ち上がったのが虚数iで基底を実軸とするとガウス平面が生成されます。

ガウス平面から抜けだしインサイドアウトすると、三人称の認識がアウトソーシング関数として呼び出されます。正四面体の頂点から基底を見下ろすとそこにはアイボ(人間)がいるのです。

開発者はアイボになったつもりで頂点と基底をエレベーターのように昇降しているのです。

認識のウロボロス（自己回帰）
http://www.c-player.com/ad00178/thread/1100110277201

開発者はその頂点からから三方向に向かって虚弾(虚数のこと)を発します。それによって正４面体を生成し、同時に認識が三つに分割されます。

この三つの認識はIPS（出発系）、OPS（到達系）、IOS（解釈系）の三角形となります。

出発系は主体と対象と物体を結ぶ三角形で、信号を受容し、二次元の物体と認識する領域です。カメラの視点、人間なら網膜に相当します。

次に到達系は二次元の物体を記号に変換して伝達する過程となります。最後の解釈系は信号としての物体を記号の物体を三次元立体イメージとして合成し、更に時間要素を加えて、動画とする認識ですが、単なる記号に意味を与える認識と言ってもよいでしょう。ただし、実際のアイボは動画認識までのソフトは搭載されていないと思われます。

この結果から言えること何でしょうか？

触覚の認識であれ、視覚認識であれ、正４面体のIPOSのぴたりと嵌るということです。

これでアイボの視覚のモデルを正４面体で表現できたことにします。

続く

寿司ロボットの認識モデル
＜四次元能版エヴァンゲリオン：正４面体モデルIPOS＞

正４面体モデルIPOSを使って寿司ロボットのモデルで検証して見ましょう。

寿司ロボットのモデルは寿司職人の知の表現です。つまり、寿司職人という一人称の認識を第三者の開発者が寿司職人の心を対象として記述したものです。これはこれで立派な痕跡化した三人称の認識と言えるのです。

寿司職人の痕跡化した三人称の認識を正４面体モデル：IPOSを使って表現したのが下の図（寿司ロボットの三人称の認識モデル）です。



このロボットの開発者の痕跡がどうしてクォータニオンの解明に役に立つのでしょうか？

三人称の認識を正４面体モデル：IPOSを使って表現したものによると、頂点に、Iが米、Oが寿司、Pが握る、Sが寿司職人と開発者の視点となっています。

寿司職人は一人称であり、開発者は三人称ですが、これが重なっているのはどうしてでしょうか？

正４面体には基底があります。これが寿司職人は一人称の場です。ここの中心が寿司職人は一人称の場所なのです。一人称の自己認識方程式のMPと言ってよいでしょう。

そのMPから垂直方向に立ち上がったのが虚数iです。正４面体の基底を実軸として交叉させたのがガウス平面です。

次にガウス平面から抜けだすのですが、これがインサイドアウトであり、三人称の認識のアウトソーシングです。正四面体の頂点は基底から立ち上がったところですから寿司職人から開発者になるのです。

開発者が寿司職人になったつもりになるというのは正４面体の頂点から基底に降りていくということであり、アウトサイド・インということになります。

これを一人でやるのですから認識のウロボロスになります。

認識のウロボロス（自己回帰）
http://www.c-player.com/ad00178/thread/1100110277201


開発者の視点から三方向に向かう視線が出ています。それが新たな虚数です。これで正４面体を生成したことになるのですが、これによって、開発者が三つの認識に分割されるということになります。

この三つの認識は、IPOSで表現すると、第一の認識のIPS、第二の認識OPS、第三の認識IOSの三角形になります。IPOSの表現には時間が含まれていますから、I→P→Oと考えるとIPSは出発系、OPSは到達系、IOSは解釈系と言えます。

出発系は手に与えられた米を信号と認識し、握るという述語過程を言います。次に到達系は握った米を寿司としての記号に変換して出すという過程を言います。最後の解釈系は信号としての米を記号の寿司の接続する認識と言えます。意味を与えると言ってもよいでしょう。

これで寿司職人の暗黙的な知(直感)のモデルを正４面体で表現できたことにします。

続く

権力汚染されていない質の高い三人称の認識モデル
＜四次元能版エヴァンゲリオン：イデア・シムハンターの戦略＞

権力汚染されていない質の高い三人称の認識モデルとは何でしょうか？

それは正４面体です。

三人称の認識モデルと正４面体の対応
http://www.c-player.com/ad00178/thread/1100110351270

三人称の認識モデルが正４面体から生成されたとすると、そこに関連がなければならないでしょう。

―――
陰陽イデアから正４面体イデアが生成される？

―――
陰陽イデアから正四面体イデアが生成される？http://www.c-player.com/ad00178/thread/1100110351161

―――
三人称の認識モデルはイデア＝正４面体から生成されると言ったのですが、どうしてそのようなことが言えるのでしょうか？

三人称の認識モデルのIPOSを正４面体に対応させると頂点（I,P,O,S）になります。正４面体は四つ面がありますが、S(主体)が見下ろすのは基底であり、認識を生成する一人称の場としました。

基底の場は一人称が生きる場でもあり、Ｓはそこから立ち上がってきた主体ですからＭＰ(即非の場)と言って良いでしょう。そのＭＰから三つの虚数が出ていくのですが、それらが構成する三つの面{(I,P,S）（O,P,S）（I,O,S）}が三人称の認識を生成します。

(I,P,S）を認識1、（O,P,S）を認識２（I,O,S）を認識３とします。

認識1は現在という時間での認識であり外と接するところですから即物的信号的認識と言っても良いでしょう。

認識２は未来という時間での認識であり、外と接するところですが、記号化された認識であり、まだ存在していないという意味では非在の認識となります。

認識３は、現在と未来を繋ぐ認識であり、イデアテンプレートを実現する認識です。

この正４面体があらゆる現象を齎すイデアとするなら権力汚染の問題も解決できるはずです。これはどういうことを意味するのでしょうか？

例えば、丸い月、丸い水滴、丸い団子など丸いという述語を考えてください。

「丸い」という意味では、どれも同じですが、どれ一つとっても「理想の丸い」とはほど遠い物ばかりです。「理想の丸い」というのは球のイデアなのです。現実の物は歪んでいるのです。理想と現実の間にあるギャップを繋ぐのが虚数：クォータニオンと言えるのではないでしょうか？

ところで、その「丸い球」は三次元空間でのあるのですが、その球のイデアが実は正４面体を包むのです。

ティトム：正４面体重合の図
http://momloveu.com/titom-teller-j/index.files/Page535.htm

―――
正４面体イデアを包む球は完全な理想の球体イデアですが、現実にはそんな球体は存在しません。すべては歪んでいるのです。従って、現実の正４面体も歪んでいるのです。それはひしゃげたりしているのですから、もう正４面体とは言えないでしょう。正４面体とは言えなくても月は丸いというように、正４面体がそこにあることは想像できるのです。

これはとても重要なことです。

権力で汚染されたモデルであっても、それが三人称の認識モデルのIPOSによって表現できるなら、正４面体に復元できるということです。これなら小出氏に頼らなくても質の高い三人称の認識ができることになります。

これで正４面体モデルIPOSはクォータニオンを掴む万能(次元上昇)の三人称の認識となることでしょう。
続く

想定外という問題
＜四次元能版エヴァンゲリオン：イデア・シムハンターの戦略＞

開発者は自分で自分の思考の過程の痕跡（モデルなど）を残しますし、特に、知能ロボット開発者は心を対象とし、心をモデル化(痕跡化)するところから始めますのでクォータニオンの対象として十分に資格があると思うのです。

しかし、知能ロボットはマーケティングと四次元時空体としての人間を掴む道具を持っていないようですからモデルとしては不十分なのです。寿司ロボットなら水溜りのようなものなのですから何とかなりそうだというところまできた訳です。

「何とかなりそうだ」という意味は、マーケティングのように次元を下げたモデルではなく、「握る」という述語の中に三次元空間＋時間＝四次元時空を認識しようとする、つまり、次元を上げようとする工夫があるからです。

実際、握るためには、三次元空間の中で、手に相当する部分の制御が必要だと思うのです。もしそうであるなら、クォータニオンが必要なはずです。もっとも寿司ロボットには目がついていないので、視覚より触覚が重要な述語ですから、クォータニオンは必要ないのかもしれません。

しかし、コウモリは聴覚によって空間認知できるのですからクォータニオンを視覚だけの専売とするのは早計というべきかもしれません。しかし、今は余り手を広げる余裕がありませんので、視覚に絞っていくことにしましょう。

ここで問題にしたかったのは、それ以前のモデルの内容のことです。

それがフーコの指摘する権力です。

どんな開発者も権力に汚染されているでしょうから、権力に汚染された痕跡（モデルなど）は歪んでいるでしょう。

そんな歪んだ痕跡（モデルなど）で、そこからクォータニオンを発見できるのかという問題なのです。

同時代の人には権力汚染が見えないというフーコの指摘はとても重要なことです。つまり、歪んだ痕跡（モデルなど）を探求するシムハンター自身もまた、権力汚染で歪んでいるのですから、それでクォータニオンを発見できるのかという根源的な疑問もあるわけです。

原発の事故で真っ先に何と言ったかを覚えていますか？

「想定外」と言ったのです。

ロボットが言うならともかく人間が言ったのです。そこには政治的な状況（言わされている）があることは明らかです。原子力のような命に多大な影響を与える開発で「想定外」とは何を意味するのでしょうか？

それは開発者が思考したモデル(心の痕跡)の中に必要な述語(安全性)が欠落しているということです。しかも、開発者はそのことに気が付いていないことです。中にはそれに気がついて、異論を遂げた人がいたのですが、結局、蚊帳の外に追いやられてしまって、モデルの中に取り込むことができなかったのです。

これは、権力の渦中に入るときはその外に出ること、つまり、三人称の立場の立つこと、つまり、インサイドアウトすることが難しいということです。

認識のウロボロス（自己回帰）
http://www.c-player.com/ad00178/thread/1100110277201

私達はメルトダウンして始めて安全神話の外に出ることが出来たのですが、そのときには事件が起きてしまっているのですから、後の祭りです。

権力に汚染されていてもインサイドアウトすることはできるのでしょうか？

それは出来ます。

あきらめからの希望
http://www.c-player.com/ad00178/thread/1100105257851
キルケゴールは「絶望は死である」、そこから抜け出るには「飛躍する」ことだと言いました。
―――
「飛躍する」とは、政治やビジネスの場面を複素化(一人称の認識における三人称の認識)することであり、これまで見ていなかったところが見えてくると言ったのですが、これを具体的に実践したのが、京都大学の助教授小出裕章氏です。「核技術の真実：現・東電経営陣が小出裕章氏の本を読んでいれば福島原発破局事故はなかった」http://blogs.yahoo.co.jp/hisa_yamamot/25891099.html
を参照してください。

全ての人が小出氏のように質の高い三人称の認識をもって現実を眺めることが出来るなら、権力汚染も怖くはないのですが、ままならないのが現実ですので、「クォータニオンを掴め」「クォータニオンを使え」ということになるのですが、果して、「クォータニオンを掴め」は万能(次元上昇の)の三人称の認識となるのでしょうか？

権力の汚染されていない質の高い三人称の認識を獲得するためには、クォータニオンを掴むことになるのですが、小出氏の頭の中を解剖する方が早いかも知れません。実際、小出裕章氏は著書という形でその思考の痕跡を残していますから、きっとそこから権力の汚染されていないクォータニオンを発見できるでしょう。

しかし、今は、そこにはいかないで寿司ロボットの探求を続けます。

続く