中小企業AI活用協会
学習と認知のサイバネティックな枠組みからの考察
脳の階層的予測メカニズムとTransformerの対応関係「脳とAIは似ている」という言い回しは日常的に使われますが、どのレベルで似ていて、どこから先は別物なのかを腑分けした説明は多くありません。この問いに具体的な足場を与えるのが、神経科学における予測符号化理論および自由エネルギー原理と、
記号接地問題とは何か：AIの「意味理解」を問う古典的難題生成AIが人間と見分けのつかない文章を書くようになった今、「AIは言葉の意味を理解しているのか」という問いが改めて重みを増しています。この問いを1990年に定式化したのが、スティーブン・ハーナッドの**記号接地問題（symbol gr
はじめに：「意図を持つAI」という問いはなぜ重要かAIの性能を語るとき、私たちは精度や速度に注目しがちです。しかし実務でAIを設計・運用する場面で本当に効いてくるのは、「このシステムは何に向かって動いているのか」という問いです。心的状態が何かについて向けられている性質を、哲学では**意図性
私たちの知覚や判断は、目の前の刺激だけで決まっているわけではありません。直前に何を見たか、どちらを選んだか、報酬が得られたか——こうした過去のイベントが、現在の反応に影響を残すことが数多く報告されています。しかしここで見落とされやすいのが、「過去が効いている」ことと「その過程が数学的に非マルコフで
「見えた」という経験は、目に光が入った瞬間に確定しているのでしょうか。それとも、そのあと脳の中で起きる処理が「何が見えたか」を決めているのでしょうか。この問いは、意識研究における理論対立の中心にあり、麻酔深度のモニタリング、意識障害患者の評価、脳型AIの設計といった応用にも直結します。本記事では、
量子場トリガーは神経ネットワークの予測性能を変えるか「量子場トリガー」という言葉が、神経ネットワークの予測性能と結び付けて語られることがある。しかしこの語は、物理学と機械学習のどちらでも標準化された専門用語として定着しているわけではない。議論が噛み合わない最大の原因は、まさにこの用語の曖昧
人とAIが共に学び、成長し続ける社会へ
MISSION
私たちは、人間の創造力とAIの計算知を相互に響き合わせる“協調知性（Collaborative Intelligence）”を社会の隅々まで行き渡らせ、誰もが持続的に学び・挑戦できる未来を描きます。AIを単なる道具ではなく思考と価値創造のパートナーとして位置づけ、研究成果を教育・産業・地域社会へ届けることで、テクノロジーと人間が共に成長するエコシステムを実現します。
PHILOSOPHY
AIアルゴリズムの内部メカニズムを精緻に解剖しつつ、発達心理学や意図性論など人文学の知見を交差させることで、「なぜ」「いかに」AIは意味を生み出せるのかを探究します。この学際的アプローチにより、技術の奥に潜む価値や倫理を可視化し、AIと人間が相互理解を深めながら共創する文化と思想を育みます。
VISION
研究 ― AIのメカニズム・哲学・認知プロセスに関する最先端知を蓄積する。
連携 ― 中小企業、教育機関、公共セクターと協働し、現場課題を協調知性で解決する。
発信 ― 誰もが学び実践できるガイドラインとケーススタディを公開し、社会実装を加速させる。
この三位一体の活動を通じて、AIと人間が共に価値を創り出す実践コミュニティを広げ、持続可能な未来への橋を架けていきます。