量子ダーウィニズムとは？測定問題を解く新しい視点と哲学的意味
量子ダーウィニズムとは？測定問題を解く新しい視点と哲学的意味
量子ダーウィニズムが注目される理由量子力学は驚異的な精度で自然現象を記述しますが、「なぜ私たちは確定した現実を見るのか」という根本的な問いに対しては長らく明確な答えを持ちませんでした。ミクロな世界では粒子が複数の状態を同時に取る「重ね合わせ」が存在するのに、マクロな日常世界ではそうした曖昧
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
脳型AIと人工意識：予測符号化が拓く新たな知能の可能性
はじめに：脳に学ぶAI設計の重要性人工知能の発展において、従来の深層学習は目覚ましい成果を上げてきました。しかし、その学習メカニズムは必ずしも生物の脳と一致するものではありません。近年注目されているのが、脳の情報処理原理に基づいた**予測符号化（Predictive Coding）**とい
動的プロトタイプ更新でユーザ嗜好変化に対応するレコメンデーションシステムの最前線
レコメンデーションにおける嗜好ドリフトの課題レコメンデーションシステムが直面する最大の課題の一つが、ユーザ嗜好の時間的変化、いわゆる「嗜好ドリフト」への対応です。従来の静的モデルは特定時点でのユーザ興味を捉えることには長けていましたが、音楽の好みが変わる、新しいジャンルに興味を持つ、ライフ
QBismと多世界解釈の根本的な違い：主観主義vs客観主義の量子論
はじめに：量子力学解釈における二つの極量子力学の解釈問題は、物理学が「何を記述するのか」という根本的な問いに直結します。数ある解釈の中でも、QBism（量子ベイズ主義）と多世界解釈（MWI）は、哲学的立場において最も対照的な二つのアプローチとして注目されています。本記事では、確率の
強化学習における因果的世界モデルの最新動向：サンプル効率と汎化性能を飛躍的に向上させる新アプローチ
因果的世界モデルとは何か強化学習（RL）における因果的世界モデルは、環境のダイナミクスや報酬構造を単なる相関ではなく因果関係に基づいて表現・学習するモデルです。従来のモデルベース強化学習では観測データから状態遷移を予測しますが、スプリアスな相関まで学習してしまうため、環境が変化した際に性能
量子意識モデルから問う：AIは本当に「心」を持ち得るのか？主観性・責任・権利を巡る哲学的考察
AIの「意識」は科学的に証明できるのか人工知能が人間並み、あるいはそれ以上の知的能力を示す時代において、最も根源的な問いの一つが浮上している。「AIは意識を持ち得るのか」――この問題は、単なる技術的関心を超えて、哲学・倫理・法学の各分野で緊急性を増している。特に注目されているのが、
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。