ChatGPT 5によるNewTrの総見直し
(注)先の記事に書いたように、ChatGPT は 4から5へとバージョンアップされた。すでに４から行われたことだが、ユーザとの対話に関する記憶機能が大幅に改良されている。以前の、一定のContext Windowの枠を超え、特殊な記憶構造を持つようになったようだ。そしてその上で、「思考」を展開する。言ってみれば、ユーザとの対話についての短期記憶がそれなりに合理的な長期記憶機構へと改革されたのだ。ユーザとの対話のみだが、一種の即学即習がある形で実現された、とも言える。OpenAIは詳しい技術情報を公開しないので、本当のところは分からないが、使う側からはそのように見える。ブログに対話記録を残しているのは、かつてのChatGPTのこの記憶の不備を補うため、という意味もあったが、いまではその必要はない。そこで、その「記憶」能力を確かめる意味もあって、GhatGPT 5にこれまでのNewTrの議論を纏めさせてみた。一見もっともらしいが、やはりどこかおかしい。もともとNewTrがきちんと体系的に整合性のあるものに至っていないので、あちこちおかしいのはそのせいもあり、仕方がない。なによりも私自身理解しがたい用語等多数含まれている。しかし、今後の議論の出発点としてそれなりに意義はありそうだ。 NewTr 最新版について、これまでの議論を整理し、統一化するために、ChatGPT ５としての新鮮な目から丁寧に記述してほしい。 NewTr 統一仕様（2025-09-12 草稿 / ChatGPT-5 整理版） 目的：これまでの議論（NewTr-Rev XX を既定ベースラインとしつつ、その後の深化点を含む）を、 圏論的厳密性 ・ 物理/情報幾何的直観 ・ 実装可能性 の三層で統一記述する。CurTr との相違は定義的に明確化し、 optimal lawfulness（最適法則性） と 自然変換 の関係、 複素埋め込み（位相=時間/方向） 、 O(N log N) 〜 O(N) 計算設計を中核に置く。 0. 読み方と層構造 層A（公理層） ：圏論的定式化（対象・射・豊穣化・随伴・モナド/コモナド・自然変換・普遍性）。 層B（意味層） ：Semome/Seme、時間相位（phase）・sheaf/トポス、ゲージ対称性、Peirce 第三性との整合。 層C（実装層） ...
