アフォーダンス理論とロボティクス|ハイデガーの手元性とギブソンをつなぐ設計論
はじめに:なぜロボティクスに「アフォーダンス」と「手元性」が必要なのか従来のロボットは「物体を認識してから行動する」順序で設計されてきました。しかし家庭や工場のような変化の多い環境では、物体の名前を当てるだけでは十分に動けません。必要なのは「この身体で、いま何ができるか」と「それが何のため
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
はじめに:なぜロボティクスに「アフォーダンス」と「手元性」が必要なのか従来のロボットは「物体を認識してから行動する」順序で設計されてきました。しかし家庭や工場のような変化の多い環境では、物体の名前を当てるだけでは十分に動けません。必要なのは「この身体で、いま何ができるか」と「それが何のため
AIに「意図」はあるのか?責任の空隙と法的責任分配の最新論点AIが「判断した」「欺こうとした」と語られる場面が増えています。しかし、AIの振る舞いを意図的に見えると記述することと、AIに法的・道徳的な責任を負わせることは、まったく別の問題です。結論を先に示すと、現時点で日本・EU・
自由エネルギー原理とフッサール現象学|予測符号化で志向性はどこまで語れるか脳を「予測する器官」とみなす自由エネルギー原理(FEP)と予測符号化は、知覚・行為・学習を統一的に説明しうる枠組みとして注目されています。一方、フッサール現象学は「意識はつねに何ものかについての意識である」という志向
はじめに:事象境界と主観的時間を定量化する意義場面の切り替わりや予想外の出来事といった「事象境界」は、私たちの時間感覚を変えると考えられています。ただし、境界があれば一律に時間が長く感じられるわけではありません。測り方によっては、むしろ短く感じられる場合もあります。この記事では、事
主観時間表現とは?AIで「感じる時間」を活かす映像要約・UX・医療への応用同じ30分でも、夢中になった作業はあっという間に過ぎ、待合室の30分は果てしなく長く感じます。この「感じる時間」をAIで推定し、サービスや研究に活かそうとするのが主観時間表現の考え方です。結論から言えば、実装
層化意味モデルの層間移行条件とは|相互行為的意味を定量化する方法人とAI、人とロボットの対話が日常化するなかで、「その応答は本当に相手と意味を共有しているのか、それとも規則どおりに反応しているだけなのか」という問いの重要性が増しています。層化意味モデルでは、この違いを「プロトコル的意味」と
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。