LLMはすべての入力トークンを並列処理し（そのためLLMはGPUを好むのです）、その後、コンテキストウィンドウ全体にわたって注意を計算します。人間の脳は言語を再帰的に、つまり単語ごとに処理し、以前の表現と後の表現の間で絶えずフィードバックを行います。LLMのトレーニング環境はテキストであり、人間の脳のトレーニング環境は、物に触れたり、転んだり、両親の顔を見たり、怒りの音を学んだり、物事を台無しにしたりする、身体的で社会的かつ時間的に拡張された存在です。言い換えれば、これはモデルに自己があるという意味ではなく、言語構造情報を処理するための特定の組織原理が、さまざまな基質間でかなり普遍的であるという意味にすぎません。