「思考とは、三層のネットワーク——L1(言語・抽象概念)、L2(記憶的身体感覚)、L3(実身体の調整)——の上を走る発火の連鎖である」という認知アーキテクチャ理論を、97ノード・399辺の「厨房」意味ネットワーク上でシミュレーションし、3Dで可視化するアプリケーションです。接地の勾配、矛盾検出、作業記憶容量、知覚/シミュレーションのモードゲート、内受容ドライブによる自発思考、そして感情の三層構成(誤帰属・二要因・ラベリング効果)まで、計13の理論予測を事前に数値基準として固定し、単一のエンジン・単一のシードデータ上で全て成立することを確認しました。
npm install # 3D可視化 npm run dev # → http://localhost:5173 # 理論検証実験 npm run exp # Phase 1 (A–F): 基礎メカニズム npm run exp2 # Phase 2 (D′·E2·F2·H): 精緻化と拡張 npm run exp3 # Phase 3 (I·J·K): 感情の解像度 + 全結果統合 # 開発 npm test # エンジン単体テスト (35件) npm run typecheck # TypeScript型チェック
全実験の詳細な結果・数値・解釈は docs/FINDINGS.md を参照。各実験の個別レポートは results/EXP-*.md に出力されます。
| ID | 実験 | 判定 | 中心的な数値 | 基準定義箇所 |
|---|---|---|---|---|
| A | 接地の勾配 | PASS | 重み 0.795 vs 0.245 | expA.ts:95 |
| B | 認識スコア識別性 | PASS | 直接比較 ×ばつ | expB.ts:61 |
| C | 負の感情価 | PASS | −227 vs +157 | expC.ts:50 |
| D | 矛盾検出 | PASS | 共活性 100 vs 0 | expD.ts:103 |
| E | 作業記憶容量 | PASS | 拡散逓減 12→9 | expE.ts:60 |
| F | ゲート漏れ | PASS | 価値漏出 ×ばつ | expF.ts:56 |
| D′ | 身体介入 | PASS | 不安ループ崩壊 5.2% | expD2.ts:123 |
| E2 | 容量の精緻化 | PASS | 持続連合 3 (帯域[3,5]) | expE2.ts:189 |
| F2 | 飽和切り分け | PASS | 比 ×ばつ 回復 | expF2.ts:101 |
| H | 自発思考 | PASS | 自発発火 tick 334 (予測≈330) | expH.ts:272 |
| I | 誤帰属 | PASS | 文脈でラベル切替 3/3 | expI.ts:120 |
| J | 二要因・三層構成 | PASS | margin 0.09<0.18<1.00 | expJ.ts:114 |
| K | ラベリング効果 | PASS | HHI ×ばつ + 拡散先の質的差 | expK.ts:127 |
このプロジェクトが示したのは 整合性の存在証明 です——「理論の主要予測群が、単一の小規模ネットワーク上で同時に・矛盾なく成立する」こと。以下の制約を明示します。
- ヒト実験データとの定量照合は未実施。 シミュレーション内の自己整合を超えた経験的証拠はありません。
- 数値基準は実行前にコード内に固定しましたが、コミット履歴における「基準の固定→実験の実行」の時間的分離は証明できません。 各実験のコードと結果が同一または近接コミットに含まれており、第三者がgit履歴だけで事前登録の独立性を検証することは不可能です。基準定義箇所は上の表の「基準定義箇所」列からソースコードを直接確認できます。
- Exp K(ラベリング効果)のHHI比1.150は基準1.15ぎりぎりであり、頑健性の主張はできません。 budget=8は探索的に決定したパラメータです。Kの実質的な貢献は定量基準よりも、ラベル喪失時に覚醒が恐怖微署名ではなく感覚ノード(包丁音・包丁重さ)へ拡散するという質的パターンにあります。
- 一部の実験(B/C/E/F/F2)は再実行時に数値が軽微に変動します。 Phase 3で追加した12ノードが拡散パスに影響するためですが、全判定(PASS/FAIL)は不変です。
- 各実験に「ほぼ自明/実質的」の自明性自己申告を付しています。 例: 対称配線下での勝者フリップ(Exp I)はほぼ自明ですが、margin閾値の達成はbudget・抑制の相互作用に依存する実質的結果です。
詳細は docs/FINDINGS.md の「誠実性に関する注記」 を参照してください。
| 文書 | 内容 |
|---|---|
| docs/theory-main.md | 理論の正本 — 三層アーキテクチャ、動作原理、感情の位置づけ、データ構造 |
| docs/FINDINGS.md | 全13実験の結果ベースまとめ + 誠実性注記 |
| docs/history/ | 経緯文書(初回要約、第三層確定、作業記憶設計) |
| 操作 | 動作 |
|---|---|
| 左ドラッグ | カメラオービット |
| ホイール | ズーム |
| 右ドラッグ | パン |
| ノードクリック | 活性刺激注入 (a += 0.8) |
| Shift+クリック | クランプのトグル(黄色リング) |
| ホバー | ラベルツールチップ表示 |
| Space | シミュレーション一時停止/再開 |
| R | 実験モード開始(クランプ→伝播→収束→連鎖リボン) |
| S | 現在の連鎖を保存 (localStorage) |
| C | 全クランプ解除 |
Shift+クリックで仮説の前提となるノードを1〜3個クランプRキーを押して実験開始 → シミュレーションモードへ切替- 伝播が収束すると自動停止 → 連鎖リボンとスコアが表示
Sで保存 → 左上のリスト from[↓]でJSONエクスポート- クランプを変えて再
R→ 「考え直す」
| 理論要素 | 視覚表現 |
|---|---|
| L1 言語網 ノード | 青色球。高さ y = abstraction ×ばつ 14(具体語は低く、抽象語は高空) |
| L2 感覚網 ノード | モダリティ色の球(y=0 平面上)。視覚=青/聴覚=橙/触覚=赤/嗅覚=緑/味覚=黄/内受容=紫 |
| 接地リンク (ground) | 垂直系緑ライン。w=太さ。具体語は短く太く少数、抽象語は長く細く多数 |
| 連想リンク (assoc) | 青紫曲線 |
| 順序リンク (seq) | 赤紫有向曲線 + 粒子が src→dst に流れる |
| 抑制リンク (inhib) | 暗赤・低opacity。両端が同時発火すると赤フラッシュ |
| 発火 (activation) | ノードの輝度パルス + スケール膨張 |
| Fast weight | co-fire時に出現する黄色点線アーク。減衰とともにフェード |
| クランプ | ノードを囲む黄色トーラスリング |
| 連鎖リボン | 実験終了時に連鎖ノードを縫うチューブ。正価値=暖色/負価値=寒色 |
| L3 身体 | 右下HUD: 覚醒度バー・快不快ゲージ・擬似心拍数 |
thought-viz-3d/
src/
sim/ # 描画に一切依存しない純粋TSエンジン
engine.ts # tick更新・クランプ・全体抑制・fast weight・長期学習
score.ts # 認識スコア(log-sum)・価値スコア(valence積分)
chain.ts # onset順連鎖抽出
viz/ # Three.js 描画層
ui/ # lil-gui・ピッカー・タイムスクラバ
data/ # 料理ドメインシードデータ (97ノード・399辺)
experiments/ # ヘッドレス理論検証実験 (A–K)
results/ # 実験結果 (JSON + Markdown)
docs/ # 理論文書・検証結果まとめ
tests/ # vitest 単体テスト (35件)
LICENSE を参照。
This repository implements and validates a three-layer network model of thought — a cognitive architecture where thinking is modeled as cascading activation across three interconnected network layers: L1 (language/abstract concepts), L2 (remembered body sensations), and L3 (real-time body regulation). The "kitchen" semantic network (97 nodes, 399 edges) serves as the test domain.
Thirteen pre-registered simulation experiments verify core theoretical predictions: grounding gradients between concrete and abstract words, recognition and value score discriminability, contradiction detection via mutual inhibition, working memory capacity (~3–5 from structure alone), perception/simulation mode gating, spontaneous thought from homeostatic drive drift, and emotion as a three-layer construction (misattribution of arousal, two-factor theory, and affect labeling). All 13 experiments pass their pre-specified numerical criteria on a single engine and seed dataset.
This is a proof of internal consistency, not empirical validation against human data. See docs/FINDINGS.md for full results, numerical details, and honesty notes on triviality self-assessment and parameter calibration transparency.
A real-time 3D visualization (Three.js) lets you interact with the network: click nodes to inject activation, clamp premises, and watch thought chains emerge as glowing ribbon paths through the network.