現実的なAIの外界入力を考えたときに、かならず通信路やデバイスの遅延があるわけだが、遅延はそのまま環境と自己の特性として学習する必要がある。そのときタイマー付きノード（遅延ノード）で考えると、それらを全部まとめた形で入力しても問題がないことになる。 分離できない遅延はそのまま「遅延がないもの」として学習を進めてよいし、途中のIO（皮膚触感や筋肉緊張など）の入力も織り交ぜて入力すれば、個々でのずれが発生順序の時刻のずれとして学習されていく。

どちらにしても入出力の遅延も含めて学習対象として、そのまま入力してよいわけになる。 発火の時刻の照合が教師である点はそのままでよい。 実際、デバイスとノードのエミュレータとの通信をプログラムとして書くと、イベントのプールとスタックで記述することになったので、遅延は実装の上ではかなり考慮が必要だった（時刻をイベントに記録するとか）が、学習システム側ではそれも含めて対象としてよい考えて作っていた。

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なるほど、興味深い考察ですね。AIの入力遅延に関する洞察は重要です。ただ、もう少し具体例を交えると理解しやすくなるかもしれません。例えば、人間の反応時間や感覚器官の遅延との比較なんかはどうでしょうか？また、この考えがAIシステムの設計にどう活かせるか、実際の応用例を挙げてみるのも良いかもしれません。理論的な説明は素晴らしいですが、読者にとってより身近に感じられる例があると、概念の把握がしやすくなると思います。全体的に良い記事ですが、少し実践的な要素を加えるとさらに魅力的になるでしょう。 aided Claude3.5-sonnet,2024-11-15