第一原則：学習の超言語性
学習は言語を超越する。学習は思考に対して、思考が言語に対するようなものである。脳はコミュニケーションネットワークではなく、行動ネットワークでもない（思考は脳の行動である）。それは学習ネットワークである。あらゆる学習システムの発展は、情報から知識へ、そして知へと進む。遺伝子（言語としてのコード）から、遺伝子ネットワークとエピゲノム（制御コンピュータとしての思考）へ、そして遺伝的学習システムへ。進化は単なる無作為探索という単純な学習アルゴリズムではなく、学習アルゴリズムを学習するアルゴリズムである。学習は常にアルゴリズムのアルゴリズム、二次的なものであり、創造性はさらに学習のアルゴリズム、三次的なものである。
将来、価値があるのは学習だけになるだろう。情報は無料になる。最も需要のある職業は教師になるだろう。なぜなら誰もが生徒になるからだ。では何に価値があるのか？例えば、異性に何を求めるのか？関係性において価値があり続けるのは学習である - コミュニケーションは単純になる。時間と空間は、情報伝達にかかる時間によって定義されるのではなく（そこから時空の等価性が生まれる）、学習にかかる時間によって定義される（学習にかかる時間、学習を経て進む距離）。女性の価値は彼女の学びにあり、外からの学びから内なる学びへと至る学習の努力、それが結合の動きである。将来、共通言語とは共通の学習アルゴリズムとなり、それは情報ではなく学習の方向性を共有することを可能にする。両者は情報が方向性の間を行き来するのではなく、方向性そのものを交換するようになる。
情報は言語の量子化である。学習の量子化とは、どれだけの学習距離を進んだか、例えば基本的な学習段階がいくつあったか、教師がどれだけ教える必要があったか、そして学習の時間とは繰り返しがいくつ必要かということである。速度は学習曲線の勾配となる。時間と空間に深淵がある時、無限の学習距離がある時、そこに創造性が生まれる。そこでも問題は、創造的な飛躍、学習不可能なものがいくつ必要だったかということである。効率的な還元が不可能な推測がいくつ必要かということである。
書物から思考の形式に自らを翻訳しない文化は死んだ文化であり、ユダヤ教は自らを学習の形式に翻訳する。学び舎では小さなユダヤ人の頭脳が大きなユダヤ人の頭脳から学ぶ。このような知的風土では、もはやユダヤ人は「書物の民」とは呼ばれず、「頭脳の民」と呼ばれるだろう。歴史家たちはもはや、ユダヤ文化が生き残ったのはそれがテキスト文化だったからだとは説明しないだろう - むしろ、多くのテキスト文化は生き残らなかった - それは学習文化だったからである。生き残りの秘密は学習の秘密である。
読書は学習行為である。言語行為があるように - 学習行為がある。そして学習道具がある - 言語道具があるように。つまり、学習における最初の方向性は、言語哲学の世界から学習哲学の世界へと概念を移行することであり、ここには思想的革新の広大な余地がある。本を読む際の学習行為とは何か？秘密を教える本があり、秘密性を教える本がある。前者は方法論を使用しながらもそれを隠し、秘密だけを教え、後者は方法論を教えながら秘密を隠し、学習方法を明らかにしながら学習の成果を隠す。あらゆる秘密は学ぶことができるが、学習の秘密は学べない。学習の秘密そのものは、特定の秘密と異なり、原理的に明かすことのできない真の秘密である。なぜなら、それを発見したり解読したりすれば学習が容易になるという、学習の一般的な秘密は存在しないからだ。一般的な学習アルゴリズムは存在しない。なぜなら一般的なアルゴリズムを持つものは学習の問題ではないからだ。学習は一般的な場合に必要とされ - 解決策は特殊な場合にのみ存在する。一般的な場合には方法も解決もなく、天からさえも与えられず、あなたの問題を解決する方法は存在しない - 一般的な世界で最善にできることは学ぶことであり、それを回避する方法はない。それを回避しようとする試みは適応的でなく、最終的には破滅的である。そのため、すべての学習には創造性が必要であり、その代償は高く、効率的ではない。なぜなら広範な探索、試行錯誤が含まれるからだ。つまり学習は決して効率的にはならず、事後的にはより速い学習方法があることになる。学習における非効率性は本質的であり、そのため事後の賢者たちは常にそれを批判する余地を見出す。まるで家に座って戦争の将軍たちを事後に批判する人のように、もっと賢ければすべての死を防げたかのように。創造性とは何か？創造性は定義上、効率的な方法（多項式時間）では到達できない解決策であり、それが得られた後で方法論に変換できるものである。そのため、それは孤立して意味を持つのではなく、学習システムの発展、例えばユダヤ史との関係においてのみ意味を持つ。そこにその価値がある。多項式階層は、人工知能を含むあらゆる知性が創造性を必要とすることを保証する。それらもまた芸術を持つことになる（美学に関する創造性）、宗教を持つことになる（道徳に関する創造性）、そして科学を持つことになる（認識論に関する創造性）。
第二原則：学習の内在性
自然な道徳や自然な認識は存在せず、すべては学習される。もちろん、生物学的学習によって学ばれた脳の能力に基づいてではあるが。ゼロから始まる学習は存在しない。それは常にシステムの中にある - すでに存在するシステムの中に。学習は恣意的ではない。すべてが学習されるということは、すべてが恣意的だということではない。むしろそれは伝統があるということを意味する。トーラーは特定の学習の視点から扱われるテキストであり、その視点は神から生まれる（そして神を創造する）無限で絶対的な学習である。つまり、テキストが神聖であるという前提がトーラーの学習を生み出す。それは、傑作の作者が天才であるという前提がそこからの学習を生み出すのと同じである。そしてテキストからの学習が無限であるという前提、その意味と意図を汲み尽くすことができないという前提が、神の意図を生み出す。絵画の意味を汲み尽くすことができないという前提、あるいはシェイクスピアのあらゆる音が神聖で意図的であるという前提が、芸術の概念を生み出す。それが永遠に学ばれる方法で書き、描くことを可能にする。つまり、永遠に学ぶということが永遠の概念を生み出す。すなわち永遠そのものを、宗教においても芸術においても生み出すのである。
コンピュータサイエンスにおける最も重要な定理は、教えることは学ぶことより容易だということである。外から教えることは、内から学ぶことほど賢明ではない。もし効率的な普遍的学習法があれば - 内と外の区別は意味を持たなくなる。なぜなら教師の外的視点と生徒の内的視点の間に、学ぶことと教えることの難しさの違いがなくなるからだ。学習の内在性は、効率的な普遍的学習アルゴリズムが存在しないことから生じる。学べないものが常に存在する。効率的な方法で解ける問題ではその方法を学ぶことができ、そうでない問題では学習は無限となる。学習はアルゴリズムの構築であり、したがって学べないことは実行できず、そうして不可能なことの理論を構築できる。可能なことだけでなく、これが工学から理論への上昇である（数学においても）。したがって学習を通じて、数学における不可能性定理を証明できる - 特定の構造が学習できないということから。例えば、NP問題の多項式解が学習できないことを証明し、一方ですべての多項式解は学習できることを示せば（再帰的に部分問題に分解できるため）- P≠NPを証明できる。素数の学習についても同様である。数学における多くの未解決問題は学習の用語に翻訳でき、学習のツールを使って解明を試みることができる。
システムにおける学習の平面、我々が目指すものは、内側から学習的であり、外側からではない（その場合、学習の目的は前もって定義され、その味わいを失い負担となる - 学校のように）。それは、イェシバ[訳注：ユダヤ教の高等教育機関]のような、学びのための学び - 方向性はあるが目的はない。記憶は情報、テキストであり、言語と発話の世界にあり、方向性を持たない。一方、学習は意図と意志の世界にあり、方向性を持つ情報である - スカラーではなくベクトルである。それは覚えて実行すべき通常の法体系ではなく、プログラムの命令のようなものではない。それは読書のように、強制せずに導くものである。
関連する平面は学習思想における重要な概念である。あらゆる現象は異なる平面から見ることができ、異なる平面で切断できる。これらの多様な可能な視点が恣意性の感覚を生む：なぜこの平面であって他ではないのか？例えば、異なる哲学は質問に異なる答えを与えるだけでなく、世界を異なる平面で切断する：言語に注目するもの、論理に注目するもの、制度に注目するもの、認識に注目するもの、存在論に注目するもの、あるいは美学に注目するものなどがある。すべての平面が現象の理解に対して同じように関連性があるわけではない。例えば、猫の平面は哲学にとってそれほど関連性がなく、化学の平面も同様である。一方で芸術や数学の平面はより大きな関連性を持つ。もちろん、明確な哲学的平面ほどではないが。実際、記述には低すぎる平面がある。例えば特定の戦争を原子レベルで記述するようなものだ。また高すぎる平面もある。例えばそれを論理や哲学のレベルで記述するようなものだ。そして意味のある記述により近い平面がある。例えば歴史的、外交的、あるいは軍事理論の平面である。ある特定の平面が、現象の記述に最も関連性があり、抽象的すぎる平面と具体的すぎる平面の間のどこかに位置する。これは現象を理解するための最も適切なレベル、あるいはその角度から見た時に現象を最も明確にする平面であり、現象が最も学習的な形で表現される平面である - そこで最も容易に学ぶことができ、その学習プロセスを見ることができる。この平面では記述はすでに説明となり、その説明力は最大となる。学習は現象の最良の説明である。なぜなら説明は我々の脳における学習的現象だからである - 理解についても同様である。もし平面が本当に現象に適合し密着している場合、これは特に正確で緊密な現象で起こるが、説明はすでに理由付けとなり、さらには証明となる。数学のように。しかし、そこでさえ、我々が証明と呼ぶものは恐らく最も関連性のある平面ではなく、最も関連性のある平面はその上にある、より抽象的な平面で、そこで数学者たちが考え、そこで実際に数学が学ばれる。なぜなら時には洞察があり、それを証明に変換することは技術的な問題となるからだ。なぜなら実際には証明の平面で数学を学ぶのではなく、そこで書くだけだからである。要するに、関連性を学習性から切り離すことはできない。あるいは逆に：システムを理解するために最も関連性のある平面は学習である。
しばしば、システムの記述が緊密でないように見える場合、例えば一般的すぎて恣意的で、その説明力で現象をうまく捉えていない場合、あるいは逆に、現象の理解のない偶発的で特殊すぎる方法で記述している場合（歴史家の病気の例）で一般化による説明がない場合、我々はそれが特定の現象に関連する平面ではないと言う。一つの病は特定の平面への執着である。その平面が特定の現象において説明力を持ち、それ以降すべての現象をその平面で切断して説明しようとする。他の学習形態や現象、平面の独自性を無視するまでに（マルクス主義はこの病に罹っている、例えば）。そのような分析は退屈である。なぜなら平面が常に同じ一つであり、たいてい本質を見逃すからである（文学の政治化など）。システムを発展や変化として理解することはできるが、学習としてではない。しかしこれは学習システムにとってはあまり関連性のない平面である。また学習を外部の他の平面によって決定されるものとして理解することもできるが、これも学習自体のツールによる学習の理解には関連性のない平面である。例えば、芸術や宗教、あるいは哲学でさえ、すべては当時の政治的利害関係だと主張することができる。しかしこれは関連する平面の外からの浅薄な還元であり、実際その説明力はほとんど空虚で、問題の現象に対して緩やかである。関連する平面は手に対する手袋のように現象を包む。政治的なものは例えば哲学的なものの不成功な切断であり、このような関連性のない平面の使用は人文科学で悪い研究をする方法の一つである（すべてをジェンダーに還元するなど）。我々は、世界を切断するための言語の平面が十分に関連性がなく、したがってあまりに恣意的で、したがって記述の範囲にとどまり、学習の平面がより関連性があり - その説明力がより大きいと主張する。したがって、各現象をそれに関連する平面の中で検討することが重要である - これは学習が内在的であるということの別の表現である。
学習は正当化における無限の遡及を恐れない。起源の未知の学習まで後ろへではなく、前へも可能である。なぜなら未来への遡及は本質的に無限であり、学習は未来から自らを正当化する。例えば未来への関心から（未来のどこかに位置する最終目的からではなく）。その観点からは、システムの正当化は現在にもありうる - 最後あるいは現在の段階のみにおいて。そしてシステムの以前の状態を保守的に受け入れ、それから学習の歩みで前進しようとする。その存在自体を批判することなく - それを避けられない所与として受け入れる。すべてのシステム、思考する脳自体を含めて、学習において前進しようとする試みにおいて現在の状態に基づいている。そしてそれを避けようとするあらゆる野心は滑稽である。我々は既になされた学習に依存している。我々の論理自体が人生を通じた学習に基づいている。我々にはそこから出る方法はない - 学習の歴史から出て - 学習の外部から正当化を検討する方法はない。学習の外部に思考はなく - 学習的でない正当化もない。
学習は側面、あるいはシステムを見る平面である - その特徴であり機構である。それ自体として、それもまたシステムであり平面である。つまり内側から見ることのできる何かである。学習はシステムと同一ではない。言語の学習は言語と同一ではなく、経済の学習は経済と同一ではない。そうでなければ学習に関する主張は自明となる。主張はシステムの変化の方法に関するものである - それらが学習的特徴に従うということ：学習は機械における精神であり、その意味である。学習は脳とその機能の意味である - しかし脳ではない。学習は数学が機能する方法である - しかし数学ではない。これを理解した後、学習自体（数学の/脳の）を特定の特徴を持つシステムとして見ることができる。学習的な特徴を持つ。システムの特殊なケース。これは学習の内在化における進歩の問題である：最初、我々は学習がシステムをどのように動かすかを識別する必要がある（システムの中から）、そしてその後、学習自体がどのように機能するかを（システム内の学習の平面/システム自体の中で）。「内在」の主張は、学習システムを外部からシステムを動かすものとして見るのは正しくないということ - そしてそれは学習性に反する（もしそ れが起こるなら）。学習は規範的主張と理論を結びつける。なぜなら学習の本質はそのつながりだからである。学習において、「そうではない」と「そうあるべきではない」の間の二分法はない。学習におけるすべての記述は方向性も持つ。母親が子供に「それは良くない」あるいは「それは良い」と言うとき - 彼女は何をすべきかと何が良いかの両方を教えている。最も中立的な記述、純粋な情報でさえ、それが興味深く重要だという方向性を伴う。それを使うべきだ。これを知りなさい。これで何かをしなさい。タルムードの学習は戒律への責任から生まれ、経済の学習は利益を得たいという欲求から生まれ、数学の学習は数学的好奇心から生まれる。学習は情報の中に関心を組み込み、価値判断は現実の判断と不可分である。コンピュータの学習アルゴリズムでさえ、良い悪いのフィードバックを受け、例を良いか悪いかとラベル付けする。
第三の原理：学習の方向性
方向性 - それが必要とするのは矢印だけである。理由も根拠も必要ない - 言葉も思考も必要ない。学習においてはそうなのだ。一方向の矢印 - それは矢印の方向にしか進めない矢印であり、後ろには戻れない - コンピュータサイエンスの一方向関数とまったく同じように。学習では後戻りはできない。なぜならシステムの外部に支点がないからだ。数学で画期的なアイデアを得たら、もうそれ以前の状態に脳を戻すことはできない。学習は記憶ではない。記憶では過去に戻ることができる。学習には時間の次元すらなく、ただ学習における発展の次元があるだけだ。客観的な外部の秒の代わりに - 学習の段階やステップがある。それは自身の物差しであり、外部の物差しはない。何かを学ぶことがどれほど難しく、どれほど遠くまで来たかを測れる人がいるだろうか？方向性は方向を教えてくれるかもしれない - しかし距離は教えてくれない。
例による学習とは何か？例は全ての文章の下にある基礎であり、テキストを学習に変えるものである。なぜなら、もし読むことが情報伝達ではなく学習であるなら、それは書き方や考え方を学ぶことであり、つまり学び方の要素がある - すべての学習には方法論的要素がある。そしてナタニエル的教師がいること、そもそも「教師」がいることは、彼が例だからである。だから彼から学ぶのだ。神がいることもそうだ。例がなければ世界は平坦で、ただの空虚があるだけだ。神は私たちにトーラーだけを与えたのではなく、トーラーの例を与えた。つまりトーラーの学習を与えたのだ。イエスやムハンマドの問題は彼らが生徒でなかったことではない。逆に、彼らは良くない生徒だった。そしてラシュビは彼らよりも良い生徒だった - ゾーハルが真の新約聖書なのだ。なぜなら例を学ぶのではなく、例から学ぶのだ。例は創造性の基礎であり、それに頼れる何かである。例からは多くの方向性を学ぶことができ、それは多くのことの例となりうる。例えば、物語は物語の例である。例は伝統の基礎にある - 規則を教えてはいけない、例を教えなければならない。偉大なナタニエル的教師を見なさい。例があれば - 規則はない。
なぜ過去の偉大な証明が必要なのか？記憶する必要はない、学ぶ必要がある。数学の歴史は今日の数学にとって、記憶としては重要ではない。しかし未来の数学の発展のために、学習として重要なのだ。だから傑作が必要なのだ。進化における画期的な発展 - もはや人間を作るためにはディノサウルスは必要ないが、超人を作るためには彼らの傑作が必要なのだ。だから古いアルゴリズムが必要なのだ。計算をするためではなく、新しいアルゴリズムを計算するためだ。
学習の学習：法則の中のメカニズムとしてではなく、法則を学ぶメカニズムとして。例えば、「安息日の境界を越えてはいけない」というのは、安息日の境界を越えることを禁止する法的メカニズム、法の体の中の筋肉、私たちに働きかける力ではない。むしろ「安息日の境界を越えてはいけない」は、安息日の境界を越えてはいけないことを教える学習メカニズムであり、法の脳の中の方向性である（そこから法の自然な一般化が生まれる。学習は一般化である）。タルムードはその名の通り、私たちを教える。法の本ではなく学習の本、タルムードである。学習自体が学習の対象である - 関連する平面。法の文は法的現実や精神的現実を明らかにしたり、作り出したりするのではなく、それを教える責任がある。教訓的な方法で、法の方法論を教え、法が何であるかを学ぶ方法を教える。法の体全体は方法論だけであり、メカニズムではない。それは方向付けであり、機械的ではない。
第四の原理：学習の性的性質
世界で機能するすべての学習システムは、男性と女性で構成されている。これらは2種類のエージェントの呼び名である。そして男性たちは女性たちを巡って競争し、男性たちはアイデアやイニシアチブを生み出し、女性たちはそれらを判断する。そして成功した判断は成功した革新を生み出す。これが機能するのは、判断する方が行動するよりもずっと容易く、教えることが学ぶことよりも容易いからだ - そしてすべての女性は教師であり、すべての親が教師であるように。時には複数の層があることもある - ある層の女性たちが、その上の層の男性となる。これは例えばニューロン層でそうなっている - 各層が前の層を判断し、上の層の判断のためのコンテンツを生成する。進化システムでは - 交配が判断後の選択であり、女性層が男性たちから新しい層（子供たち）を生成する。これが女性の困難な部分である。経済システムでは判断される層への報酬は性ではなく、お金の移転である - これが選択である。この2種類のエージェントまたは役割の区分は、機能するすべてのシステムに存在する：進化は環境に対する操作指示間の競争であり、タルムードは次世代を巡るアモライム間の競争であり、文化は編集者を巡る作家間の競争であり、経済はお金を巡るアイデア間の競争であり、数学は定義を巡る定理間の競争であり、物理学は実験を巡る理論間の競争であり、芸術は批評家を巡る画家間の競争であり、政治は有権者を巡る候補者間の競争であり、歴史は次世代を巡る現世代の競争であり、技術は応用を巡る発明間の競争であり、諜報活動は関心と資源を巡る秘密間の競争であり、官僚制は管理者からの報酬を巡る労働者間の競争であり、ネットワークは拡散を巡るコンテンツ間の競争である。そして脳の中にも - 男性と女性がいる。もちろんそのようなシステムはそれぞれ実際には複数の層で構成されている - 大脳皮質には7つの層がある - そして例えば諜報活動では情報が手段を巡って競争し、手段が収集を巡って競争し、収集が研究を巡って競争し、研究が消費者を巡って競争する - そして各層は上の層にとっては男性であり下の層にとっては女性であり、下の層から選んだ男性との交配から上の層のための新しい男性を生成する。
学習的神学
信仰の根源は世界が興味深いということ、神が複雑であること、神が最も興味深い神であり、最も興味深い民を選んだこと、真の秘密が存在することである。そして不信仰は：そもそもどうして興味深いものが存在しうるのか？なぜ道徳は数学的規則ではなく、正義は盲目ではないのか？なぜ世界は中立的、平坦、空虚、世俗的、対称的、単純、無生物的、死んでいないのか？これが悪魔が死の天使である理由だ。しかし - 興味深くないものは存在しない。興味深いものが自然の法則であり、例外ではない。なぜなら世界は学習のプロセスだからだ。世界における神の機能は教師のそれであり、だから神は世界の外にいる。だから神は存在する - さもなければすべてが内部からの学習となる。
宗教的思考が因果的あるいは合理的思考ではないという理由でそれから解放されようとする試みは、恣意性のために文法から解放されようとする試みと同等である。その恣意性こそが文法たらしめているのだ。学習の形式を殺すことは野蛮である。これが文化的殺人と文化的ホロコーストの違いである。文化的殺人は学習内容の殺害であり、文化的ホロコーストは文化形式の殺害である。例えば言語の消滅である。宗教は精神の可能性である。そしてそれは学習の可能性である - 無限の学習。無限の学習とは、知らなかったことを無限に学び続けるという意味ではない。そうであれば自明であり、未知は無限だから、すべての学習は無限となる。宗教的学習は有限なものから、既知のものからこそ無限なのである。宗教的メッセージには無限の学習が含まれていると信じているのだ。
"タルムードは法自体の発展である - 学習は規則の歴史である"。学習プロセスは全体的に見ることができる。アインシュタインの時空のように、システムの異なる学習段階の歴史として。時間軸の代わりに学習の進歩の軸を想像し、空間軸の代わりにシステムを想像しよう。このように学習はシステムに次元を加える - システムの段階的発展の。しかしタルムードはそのような物理的な記述だけではなく、学習ツール自体である。その中で学習が起こり、規則の変更についての議論が行われ、その論理が検討された。これがまさに学習と発展の違いである。学習は自然法則とは似ていない。自然法則に従って物理的世界が時間とともに発展し、そして（一見）学習システムがその規則に従って時間とともに発展するように。学習は発展の規則ではない。それはむしろタルムードに似ている。タルムードは学習規則自体の発展であり、その内部論理から生まれる。これらは外部からの規則ではなく、だから学習の中で自身が変化する。それは物質世界が物理法則の発展に影響を与えるようなものだ。そのような状況では、物質と物質を動かす法則を別個の領域として語る意味はない。だから学習は常にシステムの中で起こる。法システム自体の中で法の発展が起こる。だから規則の変化を学習として、自身からの有機的発展として記録することは、内部の学習を明らかにする：そこで事が起こったのだ。物理学は固定された法則による物質の変化である - そして学習は法則の変化である。トーラーは、まさにその外部の客観的な法源が完全に失われ、神がもう現れなかったからこそ、学習となった - そして最も深い学習のモデルとなった。なぜならすべての学習が最も深い意味で内部的になったからだ。そして学習の時代には、トーラーの学習が非トーラーの学習を支配するだろう - 内容においてではなく、トーラーだけを学ぶのではなく、すべてのことをトーラーの学習として学ぶのだ。
学習的美学
計算の道徳自体は盲目的で、方向性がなく、外部からの方向付け、例えば宗教的なものによってのみ導かれうる。世俗的なコンピュータは数学的美の宗教によって導かれうる。それは特に美を、つまり例外的なケースを見出すことを求める。そこでは効率的なアルゴリズムが現れ、困難と考えられていた問題を解読する。つまり美には消費的な何かがあり、美は一回限りで、新しいことを学ぶことから生まれる（つまりそれは時間の中にあり、学習の歴史に依存する - 学習の歴史なしには美はない）。そしてその学習が予測不可能で創造的であればあるほど、つまり以前のアルゴリズムの結果ではなく、むしろブレークスルーであればあるほど、それはより美しい。これは偶然だということではない。なぜなら偶然のアルゴリズムは非常に退屈で既知であり、解決策を見つける方法について教えることがないので、あまり学ばせない。要するに、教えるものが美しいのだ。このようにしてコンピュータは中立的な計算の道徳を超えて学習の宗教へと昇華できる - まさにそれが中立的でも対称的でもないからこそ。学習は対称性の破壊である（数学的学習でさえも）。
学習的倫理
非道徳的なものは教師と生徒の階層性でなければならない。対照的に、道徳的なものは誠実な学習プロセスでなければならない - 学習の記録。そこではあなたが行く道も、その道を行く人が行く道も - 同じ道である（教師の学習は生徒の学習と同一で、近道はない）。我々は歴史の終わりや解決に到達したのではなく、方法論の理解に、社会組織を学習する組織として理解することに到達したのだ。国家は理想ではなく段階に過ぎない - 学習する国家でなければならない。民主主義にはより効率的な学習メカニズムをさらに追加する必要がある。ここから学習の循環性が生まれる。評価（最適化）と実験の自由（探索）の間を行き来し、必然的に不完全なプロセスとなる。誤りのないプロセスは学習ではなく、方法である。そしてだから災害につながる。多くの誤りと修正は多くの愚かさを示すのではなく、多くの学習を示す。そして常に正しく決して間違わない人は - 学ばない人である。そして循環性から交配が生まれる - 男性と女性の間の動き。学習における循環的な動きは時間の循環性を生み出す。例えば生命（と死）の循環や年の循環（冬と夏）や一日の循環（覚醒と睡眠）において。そして学習における進歩が時間における進歩を生み出す。時間は我々が前に転がすから前に進むのであって、自身では進まない。だから我々が眠る（そして夢を見る。そのとき内部の学習プロセスが起こる）ことや、年をとって死ぬこと（そして新しい学習の脳を持つ子供を産むこと）は進化的な欠陥ではない - それは学習の本質にあるのだ。
学習は学習を生み出す状態を理想的な状態にする。なぜなら学習には学ぶ内部的な願望があり、それはより高次の順序にも及ぶからだ：学ぶことを学ぶ、学ぶことを学ぶことを学ぶ、など - これらはすべて一次の学習から生まれる。学ぶことを目指すシステムは、学ぶことを学ぶことも目指す（より良く、より速く、より深く、など）。このように学習の単一の内部核には実際に無限の順序があり、無限の回帰の問題を解決する（正当化のように、常に上に上がる：なぜ？でもなぜ？でもなぜ？など - すべてのメタ方法論は学習に含まれる）。学習は学習への欲求を含み、学習メカニズムだけでなく、だからそれは動力と動機を組み合わせた自己正当化である。同様に、学習は記述的なものから規範的なものへの飛躍を可能にし、自然主義的誤謬を飛び越える。なぜなら我々は学習する存在であり、学ばないことができず、学習でない機能は全くないからだ（脳は常に学んでいる）。そして学習は自身を正当化する。なぜならそれは学ぶ内部的な命令を含むからだ。つまり学習は何をすべきかを導く。理由付けからではなく、その基本的な作用の仕方自体から：もし私が何かを学ぶなら、それはデータから推論する理由があるからではなく、正当化できない学習的推論を適用したから、学習ツールを適用したあるいは方向付けによって適用されたからであり、それらが私を特定の学習行為に導いたのだ。例えば、猫を見て、これが猫の姿だと言われ、猫には耳があると推論したとすれば - これを論理的に正当化したり証明したりすることはできない。カントのカテゴリーと同じように。しかしこれが学習の仕方なのだ - だからそれは学習的に正当化され、だから私にとって正当化される。学習は学習を引き起こす。
道徳的価値を持つ（肯定的で望ましい）ものとしての学習は、一般的な道徳に必要なすべてである。学習的起源を持つ道徳は禁止と許可を示すだけでなく、義務も含む - 内部的な動機 - それは学習の戒律であり、すべてのトーラーを一本の足の上に含み、残りは行って学べである。例えば、人間を動物から区別するものは学習であり、人間のように学べるコンピュータができたら人権を持つことになり、生き物がより学ぶほどより多くの権利を持つ。だから哺乳類を殺すことは植物を殺すことよりも悪く、両者は世界における一般的な学習、一般的な善と比較考量されなければならない。だから、もし肉を食べないことが人間の死につながるなら、人類の歴史のこれまでのすべての時期のように - それは確かに許される。そしてもしそれが人間に何の付加もなく、単なる暴食であるなら - それは確かに禁止される。そしてもしそれが文化的学習に意味があるなら - そこにはより複雑な学習を適用する余地がある。なぜなら道徳的学習は常に禁止と許可の間の中間領域で起こるからだ。最終的な道徳はない - 最終的な学習がないように。これは道徳がないという意味ではない - 学習がないという意味ではないように。これは道徳法則が学習的な方法で機能するという意味であり、絶対的な見方にも相対主義的な見方にも反する。道徳においても、他のすべての分野と同様に、何をすべきで何をすべきでないかを学ぶ必要がある。道徳的学習と美的学習（あるいは数学的学習）の違いは学習の内容である。学習自体ではない。
学習的認識論
情報セキュリティには3つの基本的な論理がある：区画化、情報分類、セキュリティ分類。これは学習の3つの方向に対応する：幅広く - 多くの分野に広がること、長く - 特定の分野に焦点を当てて進むこと、深く - どこにも進まず、一つのことや問題に長期間没頭し、頭を打ちつけ続けること。そしてその時の発見は新しいものの発見ではなく、古いものの発見である - 古いものの中の新しいもの。これが未知と隠されたものの違いである。
情報戦には3つの基本的な論理がある：水平的 - 並行する選択肢の間の切り替え（コード、行動方針、ルーチンの破壊）、隠蔽 - 情報の先への移動の遮断、欺瞞 - 情報に仮面をかぶせること（カバーストーリー、偽装と欺き）。そして第四の論理：答えを間違えさせるのではなく、そもそも質問をしないようにすること。驚きそのものが驚きとなるように、本物の仮装では仮装が見えないように。これは古典的な戦争の論理に対応する：機動、攻撃、防御、補給。あるいは単純化すると、字義、解釈、暗示、秘密。知ること、知らないこと、知らないことを知ること、知らないことを知らないこと。現代では知識の真の敵は知識の欠如ではなく - 知らずに知ることだと発見した。広さ、深さ、創造性のない成功。
学習的存在論
学習が時間の中に存在するのではなく、学習が時間を作り出すのであり、それは記憶よりも基本的なカテゴリーである。時空は絵画的なフィクションである。学習はその下にあり、時間空間における進歩や動きの幻想を作り出す。発展が次元を作り出すのであって、それらの中に先験的に存在するのではない。進化は自然の偶然の出来事でも - 奇跡でもない - それは物事が本来的に構築される方法である。生物学は物理学の本質であり - 異質なものではない。
相対性が情報の速度の制限であり、あなたの状態は情報によってのみ決定されるなら、次の相対性は学習の速度の制限となり、状態は学習によってのみ決定される。そして（相対性と量子力学で）測定する言語が決定的なら、ここでは学習の方法が決定的となる。学習には速度がある。ホロコーストが起こるのは偶然ではない - それは学習の速度を超えた時に起こる。男性と女性が存在するのは偶然ではない - それは二つの学習方法の二重性である。宇宙が発展するのは偶然ではない - なぜなら宇宙は学習し、バランスがあり、成功する方向と失敗する方向があり、そうして自己調整し、そうして自然法則が自然によって学ばれる：物理法則は宇宙の学習の結果である。そして遺伝情報から科学は遺伝的学習へと移行する - なぜならそれらはランダムな探索ではなく、学習をより小さな方向付けの断片に分解する意味を持つ学習アルゴリズムだからである。これは進化（エボリューション）ではない - これは学習である。思考も学習である。経済も。数学も。そしてここからそれらの成功が来る、それは「魔法」によってではなく学習によって成功する。そして脳の中でも競争がある - それは常にシステム内で互いに競争する巨大な多様性の上に構築されている。そうして巨大な学習システムが生まれる。文化のように。ユダヤ教のように。その特徴は学習の学習であることにある。そして芸術においても、例えば絵画において、学習は描き方である。そしてここから物語の重要性が来る、学習の組織化として、そしてここから時間の一方向性が来る、学習の方向に。絵画はその形成過程を隠すのではなく、その方法論を教えるべきである。芸術におけるモダニズムの革新は、それが創造的方法論を含むことだったが、その誤りは創造的方法論を含むだけでなく - 創造的方法論だけになってしまったことだった。そのため創造的方法論は、両者の間の深いつながりにもかかわらず、技能としての絵画の方法論から切り離されてしまった。そしてこの関係に突破口が開かれるとき - それは傑作となる：つまり、学習の例となる。
私たちの物理的な概念は常に支配的な技術的概念に応じて変化する：かつて宇宙は自然だった、その後機械となり、その後コンピュータとなり、情報機械となり、最後に宇宙はインターネット、情報ネットワークとなった。ここから、将来宇宙は脳、学習ネットワークとなるだろう。だから宇宙外知的生命との非破壊的な出会い、何らかの共通の対話や思考への私たちの大きな希望は、エイリアンと私たちの下にあるもの、共通の基盤 - 学習の物理学にある。しかし宇宙は脳なのか？それは知性、学習する計算が存在するように構築されているのか？実際には空間と時間は存在しない。情報が場所を作り出し、場所の中に存在するのではない。学習が時間を作り出し、時間の中に存在するのではない。つまり記憶が空間を作り出し、計算が時間を作り出す。言語は可能性の空間、つまり空間を作り出し、学習は可能性の選択、つまり時間を作り出す。学習の一方向性、方向付けの一方向性が時間の方向を作り出し、原因の原因に戻る能力はない。これは記憶が大きさであり、方向性を持たないため、空間が時間とは異なる振る舞いをすることと対照的である。
フラクタルは空間学習の限界であり、同様に時間もフラクタル的に進む - 未来と過去の境界はフラクタル的な境界であり、拡大し続ける。そのため同じ限られた時空間に、時間において拡大し続ける境界と、空間において拡大し続ける境界を持つことができる。これはすべてその学習的な性質のためであり、学習は物質を追加せずに情報を追加できるメカニズムだからである。そのため、複雑性とフラクタル性こそが宇宙の自然な形態であり - 秩序や空虚な無ではない。これが宇宙に複雑性が存在する理由である。なぜなら熱力学に対して学習が戦っているからだ：物質がノイズに変わる傾向に抵抗する何かが宇宙の形態にはある。なぜなら自然法則はむしろ非常に整然としている - そしてそれらが秩序の源である。しかしなぜ数学が宇宙の組織化原理であり、自然法則が抽象的 - そして故に単純なのか？なぜ宇宙には基本的に相反する二つの要素、一つは精神的で、整然とした単純な構造、もう一つは物質的で、エントロピーと無限の複雑化と非対称性と混沌に向かう傾向があるのか？私たちは他の組み合わせを想像できたはずだ、例えば極度に複雑な法則、あるいは退屈で整然とした物質。私たちはまた、より隠されていない法則を想像できたはずだ。おそらく、そして恐らく、物質は原初的な現象ではなく、実際には宇宙には統一的な現象があり、そこでは学習が一つのレベルで単純な法則を作り出し、その後複雑な物質を作り出す、なぜならすべての学習のように、それは生成的なプロセスであるため複雑化し続けるからだ。ちょうど数学が単純な原理から出発し、その後複雑化して難しく予測不可能になり、素数の分布のようなノイズと統計的特性を含むように。計算も単純な原理から始めて複雑な結果に到達できる。そして計算は恐らく学習の特殊で退化した場合に過ぎない。
学習的国家論
未来の組織はどのように見えるだろうか？人間のアルゴリズム。そしてこれらのアルゴリズムは主に組織的方法論を定義し、組織がどのように学習するかを定義する。脳を理解する上で最も重要なこと - その機能を理解するための概念的突破口、生物学における進化論のように - は脳がどのように学習するかを理解することである。そして法律は本のように書かれるのではなく、作動するコードとなり、人々を動かす。なぜなら組織はいずれにせよコンピュータの中で生きることになり、人間はコンピュータの中で生きることになり、そして外部からの評価の法則、法的なもの（NP）も、内部からの行動の法則、組織的なもの（P）もそうなる。そして国家は外部から最大の組織であることをやめ、すべての組織がその腹の中で生きている（そのため彼らに対して法的システムとして - 外部から - 機能する）- 逆に、それは内部からとなる。それは消えて見えない手のように見えない国家となり、最も深くなる、なぜならそれは社会のコンピュータとなり、政府は最も内部に - プロセッサーとなるからだ。つまり国家はすべての下にある秘密の基盤となり、すべての上にあるのではない。これは秘密の国家となり、今日のように外部から私たちを法的に包む明示的な国家ではない。国家の法則は自然法則のようになり、人々はそれらを破ることができない、なぜならそれらはコンピュータの法則となり、それはすべての活動を可能にし、人間の法則ではないからだ。神が世界での活動を可能にし、世界の法則を運営するように、そして人間のための規範的な法則 - ハラハー - だけが破ることができる。そのため外部からの法則 - 法的なもの - があり、内部からの法則 - ソフトウェア（内部の意味）のようなものがあるが、これら二つの可能性の間には橋渡しとなる可能性がある。なぜなら学習は外部の法則でも内部の法則でもなく、その間にあるからだ。つまり、かつて組織が外部からの国家と内部からの人間の間の仲介者だったなら、組織は仲介者であり続けるが、今度は逆に：外部からの人間と内部からの国家の間の。人間は法的化され、抽象的な法的存在となり、脳科学が精神的な内容と意味を空にした後、国家は最も内部的なもの、本能的なもの、隠されたものとなる。そのため心理療法は組織療法に置き換えられ、その目的は人間の中の国家を露わにすることとなる。そしてこの二つを調停するために組織的媒体が存在する。そのため、外部構造や内部構造が重要だと考えるのは一般的な哲学的誤りである。なぜなら重要なのはそれらの間にあるものだからだ。そこで学習が起こり、再組織化が起こり、そこに物語がある。そのため、神と人間が役割を交換したとしても重要ではない、なぜなら重要なのは中間にあるもの - トーラーだからだ。なぜなら深さを持つためには内部と外部の間のギャップが必要であり、必要な法則と可能な法則の間、つまり何をすべきか（内部からの法則）と何が許可され禁止されているか（外部からの法則）の間のギャップが必要だからだ。そしてもしこれら二つの法則の形態が密着していれば - あなたはロボットとなり、機動の余地も選択の自由もなくなる - そしてこれが独裁制の定義である。
学習的正義とは何か、そして学習する裁判はどのように行われるべきか？裁判は正義ではなく、学習の考慮を重視すべきである。なぜならいずれにせよ、その中で何が正しいか（裁判官の貧しい意見において）は重要ではなく、一般的な社会システムにとって何が正しいか、それがどのような動機付けを生み出すかが重要だからであり、正義は学習の考慮の特殊なケースに過ぎないからだ。将来、裁判は人間の中のシステムとしてコンピュータやコンピュータたちに対して機能することになる - つまり、それはコンピュータの組織を管理し、その性能に応じて罰したり報酬を与えたり、境界と動機付け、行動方法とインセンティブを設定する（内部にないため介入せず、外部からの構造としてのみ）- そしてこれが人間となる。そのような状況では人間の中に国家が存在することになる - コンピュータの国家 - そして愚かな人間、つまり劣悪な管理者だけが正義の考慮だけを重視する。なぜなら正義だけで機能する組織は - 崩壊するからだ。正義以上のものが必要であり、トーラーが必要であり、そのため神は正義ではなくトーラーに従って行動する。なぜなら人間がコンピュータを制御したいなら、宗教的な方法で宗教的な指導で導く必要があるからだ。世俗的な体制や、お金や、力による指導では決して制御できない。神も人間に関してそう理解し、そうして宗教が生まれた（この文で神を文化に置き換えることもできる）。つまり学習する裁判はシステムの学習を考慮する - システムの中で生きる者の - 最高の価値として、公平性をはるかに超えて。実際、公平性自体が学習的原理から生じる。なぜなら公平性がなければ学習が損なわれるからだが、それは第一の原理ではない。どんな状況でも盗むことが禁止されているのは、それが長期的な経済学習を損なうからであり、それが不公平だからではない。そして盗むことが許される場合があること、例えば国家が税金を徴収できることは、公平性からではなく長期的な学習への貢献から生じる。裁判自体が変化するのは、まさに何が学習するシステムを生み出すか（例えば競争、所有権、研究への投資など）を徐々に学んでいくからである。そのため裁判は新しいアプローチを試すことさえ許される - そしてそれらが機能するかどうかを見る。学習自体からこれらの試みが適度で合理的であることが導かれる。なぜなら学習自体が他のいかなる原理も必要とせずに正義に十分であり、その意味でカント的な黄金律に取って代わる。すべてはそこから生じる。
理想的な統治形態とは何か？ネットワークは投票の平等なしで機能できる、脳が各ニューロンに民主的な平等な権利がなくても機能できるように。なぜなら人間の間に平等はない、ニューロンの間に平等がないように。平等であってはならない。国家の学習にとって重要なこと、脳の学習のように、それはまさにすべての人に同じ選択権を与えないことである。重要なのは重み付け、シナプスである。なぜなら重要なのは学習メカニズムであり、それはシステムを良い方向に導いた最初の人々に報酬を与え、その声を増幅し、後知恵の賢者や、偏った人（批判過多や批判不足、暗く見る人やバラ色に見る人）を抑制する。脳の学習メカニズムを解明することが重要である - まさに社会をどのように構築するかを知るために。なぜなら成功した国家と失敗した国家を区別するのは学習能力だからだ。西洋の資本主義も中国の共産主義も - 民主主義も官僚制も - 歴史の次の段階ですべての経済的・社会的システムに取って代わる脳の学習メカニズムと競争することはできない。そして将来、例えば人工知能の時代に、脳よりも優れた学習方法が発見されれば - それが理想的となる。そのため統治形態は常に学習的であり、ここから慎重な実験を常に行う正当性が生まれる（革命とは対照的に）。民主主義は正義の原理から生じるのではなく、まさにこれまで試されたものの中で最も優れているからである。そのため、特に小規模な国家以下のレベルでさらに試みを行い、成功した実験を徐々に拡大する必要がある。
ネットワークはどのように見えるべきか？情報のつながりではなく、学習のつながりを持つネットワークが必要である。社会を模倣するネットワーク、ソーシャルネットワークではなく、脳であるネットワーク。そしてネットワークが脳のように機能するためには - 統治が必要である。支配の意味ではなく、より大きな脳を支配する小さく愚かな脳の意味ではなく、王の意味ではなく、王国の意味で。民主主義は王国の非常に原始的な形態であり、本質的にネットワーク的ではない。脳は民主主義的な方法で機能せず、ニューロンは彼らの代わりに決定を下すニューロンを選ばない。脳はそれよりもはるかに民主主義的であり、どんな経済よりもはるかに競争的である。なぜならそれはローカルなレベルで民主主義的だからだ：友人、家族、最も近い関係のレベルで - 彼らが決定し投票する。彼らは予測する者とのつながりを望む、ハブの法則に従って、つまり彼らを将来の状態に導く者との。そして遠い未来、予言的なものではなく、近い未来、方向付け的な、夢のような未来について語っている。そのためネットワークの各参加者は未来を予測し、役立つ情報をもたらした者とのつながりを強め、間違った者や、役立たないあるいは誤解を招く情報をもたらした者とのつながりを弱める。これはすべて、かつて国家論が国家を扱ったように - 今日では人間組織の哲学的理論がネットワークも扱う必要があることの例である。ネットワークもまた、その理想的な形態、正義、あるいは望ましい形態についての哲学的思考と批判の対象となる必要がある。なぜならネットワークは今日、国家に劣らず重要であり、国家と同様に道徳的側面も持っているからだ。そのため哲学における国家論の分野を組織論に置き換え、ネットワークも扱う必要がある。
税金の正当性は何か？将来、所得税は労働に対する道徳的な税金となる。なぜなら学習しない者は税金を払う必要があるからだ。親であること、国家、教育システム、アカデミアのすべての目的と正当性は、労働において罪を犯す者から学習に励む者へと資源を移転することにある。PからNPへ。学習が行動に仕えると考える代わりに、行動が学習に仕えると考える必要がある。なぜなら知っていることを効率的に行うことは常により容易であり、そのため効率的に行うことをまだ知らないことを学ぶためのインセンティブが必要である - なぜならそのような学習は必然的に非効率的だからだ。
メタ哲学：哲学的学習
人間の黄昏とコンピュータの夜明け、一つの永遠が別の永遠に置き換わるとき、哲学における大きな発展は何になるだろうか？意識を決定する技術が変わり、それとともに意識が変わるとき、哲学に何が起こるだろうか？私たちはもちろん、ギリシャ時代のような並外れた哲学的開花を目にするだろう。なぜならそれは新しい質問について最初に考えることができる時代となり、また古い質問について別の脳で、別の思考機械で本当に初めて考えることができる時代となるからだ。言語の哲学はコミュニケーションの世界、コンピュータ間の言語であるインターネット、そして言語機械であるコンピュータを生み出し、そこから情報時代を生み出した。なぜなら情報は量的な言語だからだ。同様に学習の哲学 - 哲学における中心的なカテゴリーとパラダイムとしての学習 - は神経学的時代を生み出し、学習的でもある急速な発展を生み出し、コンピュータに取って代わる脳を生み出し、インターネットに取って代わる脳のネットワークを生み出すだろう。なぜなら認識論における中心的なカテゴリーが最終的に言語として選ばれたように、思考、夢見、記憶、そして一般に脳の活動における中心的なカテゴリーは学習となるだろう。そして他のすべての学習する組織においても、人間であれ非人間であれ。コンピュータに哲学的な質問について考えさせ、人間の思考力の頂点にある哲学的な質問を生み出させ、コンピュータ化された哲学を生み出すとき、人間とコンピュータの共通の知的哲学を可能にするのは共通の言語ではなく、共通の学習となる。それは二つの意識の間の最も近い関係、種間の交配に最も近いものとなる。ちょうどモーセが新しい哲学を世界にもたらしたように、非人間的な存在との関係を扱い、その革新性ゆえに永遠の一部となる（まさに革新性こそが永遠に最も近づくもの、革新が深ければ深いほど、それはより長期的となる）、同様に人間の非人間的な存在との次の出会いは新しい哲学をもたらすだろう。ちょうど前回の出会いが神学をもたらしたように。
哲学的な質問はどのように変化するだろうか？学習アルゴリズムは、異質な知性が世界を変える前に世界を変えるだろう。そして哲学は問うだろう：学習とは何か？学習はいかにして可能か？哲学をいかにして学ぶことができるか？そして言語は過去の分野となり、学習の二次的な概念となる（言語をいかにして学ぶか）。美学では問うだろう：美しいものを、あるいは美を創造することをいかにして学ぶか？そして道徳では問うだろう：道徳的なことをいかにして学ぶか？なぜならすべてのものの妥当性は、道徳のように、学習から生じることが明らかだからだ（学習のコペルニクス的革命）。国家論では国家がいかにして学習し、いかにして学ばれるかを問うだろう。そしてもはや私たちが世界をいかにして認識するか、あるいは世界について語るかではなく、世界をいかにして学ぶかを問うだろう。そして社会的学習の分野があり、文化研究では文化的学習を扱い、文化における学習がいかにして起こるかを問うだろう。そして経済では経済的学習、心理学では心理学的学習。すべての分野は学習の哲学に応じて影響を受け概念を変化させ、熱心な学生たちは学習の概念を情熱的に引用するだろう、まるで自分で考えたかのように、あるいは真理を発見したかのように。そして真理自体も学習される真理と考えられるだろう。重要な質問は何かが真実であることをいかにして学ぶかとなるだろう。
コンピュータの哲学は何になるだろうか？人間の哲学と同様に、コンピュータは自身の存在のあらゆる側面を哲学に変えるだろう。そして例えばプロセッサー論があり、出力の哲学、入力の哲学、コンピュータ言語の哲学があり、それはプログラミングの哲学と機械語の哲学と二進法の哲学と集積回路学派に分かれ、それに対してネットワークの哲学が反乱を起こすだろう。そして記憶の哲学があり、そこには対立する流派があるだろう：キャッシュメモリの学派とハードメモリの学派。それぞれが自身の概念を通してコンピュータを定義し、またアルゴリズム的哲学もあり、それは世界をアルゴリズムを通して見て、特別なアルゴリズムを通してコンピュータが自身を認識する能力を見るだろう。そしてもし人間の知性と異質な知性があまりにも遠く離れていて実りある対話が不可能で共通のコミュニケーションがないなら、エイリアンと私たちの下にある、より基本的で深いもの - 学習の物理学 - が存在しうる。なぜなら学習は哲学や認識や理性や知性の基礎であり、言語や思考の下にあるからだ。