ここで基礎学問を考察する必要がある。情報と物理はどこまでつながっているのか。
計算に必要な最低エネルギーがある。それって本当か？

高校で習う気体定数R。また同じ意味に大学で習う熱力学ボルツマン定数k。
とプランク定数hにより、最低必要エネルギーという算出がある。
計算コストとしての放出エネルギー。その算出の視点は正しいのか？

どんなに工夫をしても計算はそれ以下のコストではできないと言う。
半身半疑で、単位の単純次元計算では一見そんなのが出て来ても、
プランク質量が細胞一個程度というに似てあまり意味の無いものな可能性はあるか？

つまりここ。計算の所要エネルギーと言われるものの実体を定める理論。
仮におそらく今は合意的に確定していないと思うその提言が正しいなら、
計算コスト削減の漸近目標がそれになり、熱力学第一法則の形式を取るはず。

そして生物的方法による計算的ものの書き出しと工学的視点での引き取り。
また不確定性原理の虚数部分になっているかもの確認。情報の正準変数化。
数式化すると計算方法をこう改善すればいいの気づける視点が得られる。

情報と物理にはエントロピーとしての架け橋もあり、熱力学第二法則。
エネルギーとエントロピーから、情報を物理がつかみ込むこと。
計算のために宇宙を使うほどの状況に来ているのなら、ここの理論課題
を解くことは有ってしかるべきと思う。

ロケット方程式とかと一緒で、方策政策にも開発意思決定にも関係する。
上の二重の架け橋をしっかりした理論に組み立てればAI物理の大枠が読める。
情報が物理を要求することは未知のさらに別の言い方がありそう。ブラックホール論とも一緒に。

情報→統計力学に埋め込む→虚数化すると量子力学→不確定性原理がある
引いて戻って来る時に物理に引っかかってその現象となって変数設定も
量子力学を参考に情報の物理としての書き方が解明される。系内で熱力学一二。