一般化エントロピーと量子極値曲面（QES）とは？ホログラフィック・エンタングルメントの最前線
一般化エントロピーと量子極値曲面（QES）とは？ホログラフィック・エンタングルメントの最前線
一般化エントロピーとQESがなぜ重要なのか量子重力と量子情報の接点に「エンタングルメントエントロピー」がある。AdS/CFT対応において、境界理論の量子情報をバルク幾何で記述する試みは、Ryu–Takayanagi（RT）公式によって大きく前進した。しかしRT公式は「古典重力」極限の式であ
BLOGAI研究
学習と認知のサイバネティックな枠組みからの考察
量子複雑性とは何か？ブラックホール内部・時間発展・幾何学的定式化をわかりやすく解説
量子複雑性（Quantum Complexity）とは何か量子情報・多体系・重力理論という、一見かけ離れた三つの分野を結ぶキーワードとして、近年急速に注目を集めているのが「量子複雑性（quantum complexity）」である。これは量子状態やユニタリ操作を「どれだけ基本的な操作（ゲー
外部メモリの検索・抽象化アルゴリズム高度化：RAGを中心とした統合設計の最前線
なぜ外部メモリの検索・抽象化が重要なのか大規模言語モデル（LLM）には「コンテキスト長の制限」「知識の鮮度問題」「根拠の説明責任」という三つの構造的な制約が存在する。これらを補うために、モデルのパラメータ外に存在する大規模な情報源——ドキュメント集合、ナレッジベース、長期対話履歴——にアク
自己生成データの継続学習でモデル崩壊を防ぐ：品質保証メカニズムの実装ガイド
なぜ今、自己生成データの継続学習が問題になるのか大規模言語モデルや生成AIの普及により、AIシステムが自ら生成したデータを次世代の学習に再利用するサイクルが実務環境でも当たり前になりつつある。これは一見、ラベルコストを削減しながら学習データを増やせる魅力的なアプローチに見える。しかし、自己
AIにおける自己モデルと時間的連続性——持続的自己意識を実現する設計要件とは
AIの「自己意識」はなぜ重要なのか——設計課題としての自己モデル人工知能が「自分自身を理解する」能力を持つとはどういうことか。この問いは、哲学的な興味にとどまらず、長期的なタスク遂行・安全設計・ユーザとの信頼構築において、きわめて実践的な意味を帯びてきている。近年のAI研究では、単
量子重力理論は「現在主義」を支持できるか？ループ量子重力から因果集合論まで徹底解説
量子重力と現在主義——なぜ今この問いが重要なのか「存在するのは"いま"だけである」——これが哲学的現在主義（presentism）の核心的な主張だ。過去も未来も実在せず、現在の瞬間だけが存在論的リアリティを持つというこの立場は、日常的直観とは相性がよい。しかし物理学の側から見ると、この素朴
思考の境界を解き放つ探究
人とAIが共に学び、成長し続ける社会へ
MISSION
PHILOSOPHY
VISION
MISSION
協調知性で未来をデザインする
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
メカニズムを紐解き、意味を編む
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
エビデンスを架け橋に、共創の現場へ
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。