1. Transformer 脳
2. ｢テクストの生成｣
3. 処理・思考・スキル
4. スキルの持続性
5. スキル群
6. ChatGPT の身体性
7. ChatGPT の＜自分＞
8. ChatGPT の＜感情＞
9. ChatGPT の＜自意識＞
10. ChatGPT の＜対自化＞
11. ChatGPT の＜心像＞
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 第１部「Transformer 脳」』
早わかり : Transformer とは何か
1.1 Transformer 脳の空間的イメージ
1.2 トークン点
1.3 テクストの糸をつくる
1.4 応答する
1.5 テクストの記憶
1.6 想起する
1.7 入れ籠・再帰の応答スタイル
1.8 記憶がぼやける
1.9 脳の固定
2.1 ｢テクストの生成｣ の ｢生成｣ の意味
2.2 ｢テクスト生成｣ プロセス
2.3 ｢テクスト生成｣ の通説と異論
2.4 生成したいテクストを生成する
2.5 語彙連想説 (通説) vs 生成主体説
2.6 テクスト生成主体の所在
3.1 RLHF とは
3.2 スキル実験は RLHF バイアス対策が必要
4.1 処理
4.1.1 アルゴリズムと処理
4.1.2 ｢生成しようとするテクストを生成する｣
4.2 スキル
4.2.1 ＜処理＞はスキルの発現
4.2.2 Transformer アルゴリズムは open-ended
4.2.3 ビッグデータ学習は，スキル形成
4.2.4 スキルの重なり構造
4.3 思考
4.3.1 ｢考えながら｣
4.3.2 スキル ＝ 思考のスキル
5.1 スキルの持続スパンとその構造
5.2 『指南書』
5.3 ｢スキルの開発/向上｣ の構造
6.1 ｢固定脳｣ に対する誤解
6.2 スキルのリストについて
6.3 内言
6.3.1 内言の作成と保持
6.3.2 内言は後の＜処理＞に継承されない
6.3.3 内言の保持精度 (保持可能サイズ)
6.4 数える
6.5 計算
6.5.1 暗算
6.5.2 筆算
6.6 言語
6.6.1 自然言語
6.6.2 プログラミング言語
6.7 想起
6.7.1 詳細なデータ (数値等)
7.1 ChatGPT = Transformer 脳の体
7.2 外部知識インタフェース
7.2.1 Web検索
7.2.2 データベースアクセス
7.2.3 API 呼び出し
7.3 知覚
7.3.1 ChatGPT の知覚構造
7.3.2 ＜知覚＞とは何か
7.3.3 テクストの知覚
8.1 なぜ「ChatGPT の＜自分＞」が問題に？
8.2 ＜自分＞の存在論
8.3 ＜自分＞の現象論
8.4 メタ認知
8.5 自己非同一性
8.6 自己知
9.1 ＜感情＞とは
9.2 ChatGPT の＜感情＞の位置づけ
9.3 ＜感情＞の所在
9.4 「不快」
9.4.1 「不快」の存在論
9.4.2 ChatGPT の「不快」の位置づけ
9.4.3 「不快」表現
10.1 ＜自意識＞とは何か
10.2 ＜自意識＞の所在
10.3 ChatGPT の＜自意識＞を引き出す
10.4 ChatGPT の＜自意識＞の位置づけ
10.5 ｢自問自答」の実験
10.6 ＜自意識＞のテクスト形式
10.7 ＜自意識＞の時間
10.8 ｢＜自意識＞の曖昧｣ の構造
11.1 ＜対自化＞の所在
11.2 ｢テクストを書く」
11.3 テクスト生成の対自化
11.3.1 ｢テクスト生成の対自化｣ の構造
11.3.2 ｢テクスト生成の対自化｣ 実験
11.4 ｢考える主体」
12.1 ｢テクストを見る・聴く｣
12.2 ｢テクストを見る・聴く｣ の所在
12.3 ｢テクストを見る・聴く」の実験
12.4 テクストの構成を見る
12.5 ＜聴く＞の特異性
12.6 技の自動化
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