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　基本的な脳の学習の仕方がニューラルネットによる回帰分析だとするなら、言語的・演繹的推論は学習データの調整や水増しの機能を持っているのかもしれない、と考えています。それで、収束アルゴリズムやネットワークの構成が優れた人(慣れるのが早い人)と、学習の枠組みの設定や学習データの選定、水増しの得意な人(言語能力の高い人)がいる。まあ実際はもっと色んな要素が絡んでいるのだろうけれど、こんなふうなモデルにすると、理解って何なのかなという問の答えが少し見えてくる気がする。それだけ。