エナクティブ認知とは？ロボティクスにおける身体性AIの「意識萌芽条件」を徹底解説
エナクティブ認知とは？ロボティクスにおける身体性AIの「意識萌芽条件」を徹底解説
なぜ今、「身体性AI」と意識の萌芽条件が問われるのか人工知能の研究が加速するなかで、「心とはなにか」「意識とはなにか」という問いは、もはや哲学だけの課題ではなくなった。大規模言語モデルが流暢な言語を生成する一方で、「それは本当に意味を理解しているのか」という問いは依然として宙吊りのままだ。
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
LLMの「自己言及」は内省か？人間の内省との言語学的比較で見えてくること
LLMの「自己言及」は内省か？人間の内省との言語学的比較で見えてくることAIが「私はそう思います」「確認中です」「申し訳ありません」と発話するとき、そこには何が起きているのか。人間が同じ言葉を口にするときと、本当に同じ現象なのだろうか。大規模言語モデル（LLM）の自己言及的な発話—
グローバル・ワークスペース理論（GWT）に基づくAIアーキテクチャ設計と意識指標の関係を徹底解説
グローバル・ワークスペース理論（GWT）とは何か――AIへの適用を理解するための出発点人間の意識はどのように情報を統合し、行動へとつなげているのか。この問いに認知科学の立場から答えようとする代表的な理論のひとつが、グローバル・ワークスペース理論（Global Workspace Theor
長文脈処理と脳活動アラインメント――AIと脳の「文脈の使い方」はどこが違うのか
はじめに――「長い文脈を使えば脳に近くなる」は本当か近年、100万トークンを超えるコンテキスト窓を持つ大規模言語モデル（LLM）が登場し、「AIは人間の脳により近づいた」という言説が広まっています。確かに、GPT系モデルの文脈表現がfMRIやMEGといった脳活動データをよく予測することは、
エピソード記憶をLLMに統合する方法：アーキテクチャ設計と評価の最新知見
はじめに：なぜLLMにエピソード記憶が必要なのか大規模言語モデル（LLM）が「賢い」と感じられる場面は増えた。しかし、「先週話した件を覚えていない」「古い情報のまま答えが返ってくる」「誰のことを言っているかを混同する」——こうした体験は、今もなお日常的に起きている。その原因は、LL
階層的記憶を評価するための統一ベンチマーク設計とは？課題と設計要件を徹底解説
なぜ今、階層的記憶の「統一ベンチマーク」が必要なのか大規模言語モデル（LLM）の応用が進むにつれ、「どれだけ長い文章を読めるか」だけを測るベンチマークでは実務上の品質評価が追いつかなくなっています。個人アシスタント、企業向けRAGシステム、業務エージェントなど、現代のAIシステムには情報を
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。