多世界解釈と多心解釈の違いとは?決定論vs非決定論で読み解く量子力学の哲学
多世界解釈(MWI)とは何か——決定論的な宇宙像エヴェレットが描いた「分岐する宇宙」ヒュー・エヴェレットが1957年に提唱した多世界解釈の核心は、「波動関数は決して崩壊しない」というシンプルな前提にあります。コペンハーゲン解釈では観測のたびに波動関数が一つの結果へとランダムに収縮し
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
多世界解釈(MWI)とは何か——決定論的な宇宙像エヴェレットが描いた「分岐する宇宙」ヒュー・エヴェレットが1957年に提唱した多世界解釈の核心は、「波動関数は決して崩壊しない」というシンプルな前提にあります。コペンハーゲン解釈では観測のたびに波動関数が一つの結果へとランダムに収縮し
はじめに:なぜプロンプト設計に「量子認知」が注目されるのかChatGPTやClaudeをはじめとする大規模言語モデル(LLM)は、与えるプロンプト(指示文)の書き方一つで出力内容が大きく変わります。この現象を経験則で対処するだけでなく、理論的な枠組みで体系的に理解しようという動きが研究者の
ベイトソンの学習II・IIIと量子機械学習(QSVM)を接続する:メタ学習・自己組織化の視点からグレゴリー・ベイトソンが提唱した階層的学習理論は、50年以上を経た今も認知科学・組織論・教育学などで参照され続けています。一方、量子コンピュータを機械学習に応用する「量子機械学習(QML)」は、
はじめに:情報生態系における人間-AI協調進化の重要性現代社会では、SNSやニュースプラットフォームを通じて人間とAIが絶えず相互作用し、知識を生成・共有・更新しています。ユーザの選択がAIモデルを訓練し、そのAIが次の情報提示を変化させるという無限ループ——いわゆる「人間-AIフィードバ
はじめに:生命システムとしての認知という視座認知科学は長らく、心を情報処理装置として捉える計算論的パラダイムが主流でした。しかし1970年代にマトゥラーナとヴァレラが提唱したオートポイエーシス理論は、「生きること=認知すること」という大胆な主張を通じて、この前提に根本的な問いを投げかけまし
はじめに:生成AIが切り拓く新たな情報環境ChatGPTやMidjourneyに代表される生成AI技術は、単なる便利ツールの域を超え、社会の情報基盤そのものを再編しつつあります。これらの技術は人間の指示に応じてコンテンツを自律的に生成し、リアルタイムで対話を重ねながら私たちの思考や創造活動
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。