自分の認知処理モデル

自己観察から統合した認知処理スタイルの記述。断片的な「変」という外部フィードバックを長年受け取って、自分で構造として組み上げたモデル。

処理の順序と統合

構造・ゲシュタルトを先に掴もうとする。細部を逐次積み上げるのではなく、全体のまとまりを先に流し込んで、統合フェーズで一気に意味を確定させる。

統合は相転移に近く、線形に積み上がらない。うまくいくと一瞬で構造が見える。失敗するとノイズのまま「何も見えなかった」になる。逆拡散過程の比喩がしっくりくる。リトライの単位が段落ごとになるのはこのため。

思考が音声言語のレーンを通っていない。脳内では言語にならない意味・構造の塊が飛び交っていて、言語は後から翻訳としてくっついてくる。処理の順序は「文字→ニュアンス→意味→音」で、音韻ループが薄い。

喋るのと同様に聴くのも苦手で、相手のターンが終わってから処理が始まる（えーっとが発生する）。テキスト・非同期との相性がいいのはこのため。

ラベルより機能・意味で記憶する。人物の印象や関係性は掴んでいるのに、名前というラベルだけが浮かんでこない。人名・地名が壊滅的なのはこのため。

音韻ループが薄いので「書きながら音で覚える」王道も効きにくい。リアルタイムで単語が出てこないときは構造で記述して代替している（「〇〇をXXするやつ」）。

内部が常に分裂しているわけではなく、分析モードに切り替わると別の人間が発生してバグる、という感じに近い。自動では分析が起動しない。

社会性エミュレータが別レイヤーで動いている。内側の論理エンジンがどんな結論を出しても、エミュレータが「現実ではこう動く」とフィルタリングする。このエミュレータの稼働コストが疲れの主な原因。リソース切れになるとエミュレータが停止する。

弱点: リアルタイム並列処理（聴きながら考えるのが苦手）・ラベル検索（名前・概念名が出てこない）・音韻ループが薄い