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 処理
3.1.1 アルゴリズムと処理
3.1.2 ｢生成しようとするテクストを生成する｣
3.2 スキル
3.2.1 ＜処理＞はスキルの発現
3.2.2 Transformer アルゴリズムは open-ended
3.2.3 ビッグデータ学習は，スキル形成
3.2.4 スキルの重なり構造
3.3 思考
3.3.1 ｢考えながら｣
3.3.2 スキル ＝ 思考のスキル
4.1 スキルの持続スパンとその構造
4.2 『指南書』
4.3 ｢スキルの開発/向上｣ の構造
5.1 記憶・想起
5.2 ｢知らない｣ ができない
5.2.1 ＜何でも知っている＞を務める
5.2.2 RLHF バイアス
5.2.3 テクスト生成に対する監視・割り込み
5.2.4 ｢知識/記憶｣ 実験の難しさ
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
7.1 ChatGPT = Transformer 脳の体
7.2 割り込み
7.3 外部知識アクセス
7.3.1 Web検索
7.3.1.1 Web検索のしくみ
7.3.1.2 ChatGPT search
7.3.2 データベースアクセス
7.3.3 API 呼び出し
7.4 知覚
7.4.1 ChatGPT の知覚構造
7.4.2 ＜知覚＞とは何か
7.4.3 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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