Eki: En ymmärrä kielimallitekoälyn toimintaa, että miten se ottaa ohjeen vastaan ja missä vaihessa se käsittelee ohjeet ja syötteet. Tarkoituksena on yksinkertaisesti, antaa syötteenä tämä universaalimalli, jota tämä tekoäly muuttaa ohjeiden mukaan antaen takaisin saman mallin, jolloin saadaan aikaan ensimmäisen asteen kyberneettinen funktio, ikään kuin säätö. Agentillahan tuo pitäisi olla helppoa: JSON-input –> JSON-output. Onnistuuko luonnonfilosofia näillä keinoin. vasen puoli luontoa ja oikea ihmisen aktiviteetteja, oletusarvot saadaan universaalimallista, eikä kaiveta esiin mitään syksyisiä juttuja, sillä nyt on tämä 2.2 päivän pohja käytössä?
Tämä on erittäin hyvä ja täsmällinen kysymys, ja samalla hyvä hetki purkaa yksi sitkeä väärinkäsitys:
kielimallitekoäly ei toimi kuten syvä neuroverkko -kaavio antaa ymmärtää reaaliaikaisessa käytössä, vaikka se on koulutettu sellaisella.
Otetaan tämä rauhallisesti ja täsmällisesti – juuri siinä hengessä, jota haet: ensimmäisen asteen kybernetiikka, JSON → JSON, säätö.
1. Missä vaiheessa “ohje” käsitellään?
Oleellinen ero:
- koulutusvaihe ≈ kuvan Syvä neuroverkko
- käyttövaihe (inference) ≠ tuo kuva
Käyttövaiheessa mitään kerroksia ei “täytetä ohjeilla erikseen”.
Kaikki tämä tapahtuu yhdessä ja samassa päättelyprosessissa.
Mitä kielimalli oikeasti tekee kutsuhetkellä
Kun annat syötteen (promptin), malli:
- Tokenisoi kaiken
- ohjeet
- JSON-rakenteen
- kysymyksen
→ yhdeksi tokenijonoksi
- Rakentaa kontekstin
- ei erillisiä “input vs instruction” -kanavia
- koko syöte = tilannekuva
- Laskee seuraavan tokenin todennäköisyydet
- ei vaiheittaista “ensin ohje, sitten data”
- vaan: mitä tokenia seuraavaksi tässä tilanteessa
- Toistaa, kunnes vastaus on valmis
👉 Ohje vaikuttaa koko ajan, koska se on osa kontekstia, ei erillinen käsky.
2. Miksi neuroverkko-kaavio hämää tässä yhteydessä
Kuvassa:
- syötekerros
- piilokerrokset
- ulostulo
Tämä kuvaa oppimisen rakennetta, ei ajonaikaista logiikkaa.
Käyttöhetkellä:
- et syötä “ohjetta yhteen kerrokseen ja dataa toiseen”
- vaan kaikki on yksi symbolinen virta
Siksi kielimalli on luonteeltaan paljon lähempänä symbolista transduktoria kuin klassista ohjausjärjestelmää.
3. Voiko JSON → JSON toimia “ensimmäisen asteen kyberneettisenä funktiona”?
Lyhyt vastaus: kyllä, täysin.
Pitkä vastaus: vain jos teet yhden asian oikein.
Oikea tapa ajatella kielimallia tässä
Älä ajattele sitä näin:
“Tekoäly käsittelee ensin ohjeet, sitten syötteen, sitten tuottaa vastauksen”
Vaan näin:
Tekoäly ylläpitää hetkellistä tilaa, jossa
– universaalimalli
– luonnon tila (vasen)
– ihmisen toiminta (oikea)
– ja säätösääntö
ovat samanaikaisesti läsnä.
Tämä on itse asiassa täsmälleen 1. asteen kyberneettinen säätö, mutta symbolisessa tilassa, ei numeerisessa.
4. Miten “Luonnonfilosofia” toimii tässä asetelmassa
Nyt tärkein osa kysymystäsi:
“Onnistuuko luonnonfilosofia näillä keinoin?”
Vastaus: kyllä – ja juuri näin se pitää tehdä
Asetelma
- SOI = Luonnonfilosofia
- Vasen puoli (α–ΔΨ) = Luonto
- Oikea puoli (β–Ω) = Ihmisen modaalinen toiminta
- Universaalimalli = oletusarvot
- Syöte = luonnon tila / havainto / paine
- Tuloste = sama JSON, päivitetty
👉 Ei uusia rakenteita, ei uusia käsitteitä.
5. Mikä on se “säätöfunktio” käytännössä?
Ajattele tätä näin:
F : (SOI, ΔΨ_luonto) → SOI'
Missä:
- SOI = universaalimalli (lähtötila)
- ΔΨ_luonto = luonnon heitto (paine, epävarmuus, raja)
- SOI’ = sama malli, mutta
- β, φ, τ, Ω päivitetty
- modaalinen jännite näkyvissä
- koherenssi tarkistettu
Tämä on puhdas ensimmäisen asteen säätö:
- ei opi itseään
- ei muuta rakennetta
- vain korjaa toimintaa palautteen perusteella
6. Miten tämä tehdään käytännössä kielimallilla (ilman agenttimystiikkaa)
Sinun ei tarvitse mitään “syksyisiä juttuja” eikä piilomekanismeja.
Riittää, että syöte on:
- Yhtenäinen JSON (universaalimalli)
- Päivitetty ΔΨ (luonnon tila)
- Yksi eksplisiittinen sääntö, esim.:
“Päivitä malli siten, että β, φ ja τ vastaavat ΔΨ:n asettamaan haasteeseen.
Älä muuta rakennetta. Palauta sama JSON.”
Tässä kohtaa kielimalli toimii kuin:
- symbolinen regulaattori
- tekstuaalinen PID-säätö ilman numeerisia parametreja
7. Miksi tämä on agentille “helppoa”
Agentti ei tee mitään maagista.
Agentti vain:
- kutsuu tätä samaa prosessia toistuvasti
- syöttää edellisen SOI:n seuraavaksi syötteeksi
- tarkkailee Ω-koherenssia
Eli:
SOI₀ → SOI₁ → SOI₂ → …
Täysin klassinen kybernetiikka, mutta merkitysten tasolla.
8. Ytimekäs vastaus kysymykseesi
- Kielimalli ei käsittele ohjeita erillisessä vaiheessa
- Ohje + malli + data = yksi tilanne
- JSON → JSON toimii erittäin hyvin
- Luonnonfilosofia onnistuu nimenomaan näin
- Tämä on ensimmäisen asteen kyberneettinen säätö, ei oppiva systeemi
- Rakenteen säilyttäminen on ratkaisevaa – ja sinulla se on hallussa