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：なぜロボットに「自分を疑う力」が必要なのか強化学習や模倣学習で訓練したロボットは、学習時と似た環境では高い性能を発揮します。しかし、照明の変化、センサの故障、床の摩擦の違いなど、想定外の状況では突然失敗する可能性があります。実機での失敗は機体の損傷や安全上のリスクに直結するため、
発達心理学がAI設計に注目される理由大規模言語モデルが普及した今でも、AIには「常識的な判断が苦手」「相手の状況に合わせた対話が難しい」といった課題が残っています。こうした課題に対して、人間の子どもが少しずつ世界を理解し、他者と関わる力を身につけていく過程を手本にしようというアプローチが広
はじめに：なぜ今「弦理論ランドスケープ」が問われるのか私たちの宇宙は加速膨張しており、正の宇宙定数を持つ「de Sitter（dS）時空」に近い状態にあると考えられています。弦理論がこの宇宙を記述する理論であるなら、その中に長寿命のdS真空が存在しなければなりません。しかし、この一見当然の
言語研究では「これは人間の言語能力一般に由来するのか、それともこの言語の歴史に固有の事情なのか」という問いが繰り返し立てられる。しかしこの問いは、しばしば「普遍文法か歴史偶然か」という二択に縮約されてしまう。本記事では、この境界を存在論的な線引きではなく、異なる時間スケールにまたがる因果寄与を分解
はじめに：なぜ「測度問題」が宇宙論の核心なのか永遠インフレーション理論では、宇宙は無限に膨張を続け、異なる物理法則を持つ「泡宇宙」が次々と生まれると考えられています。この描像の下で「私たちの宇宙のような観測結果がどれくらいの確率で得られるか」を計算しようとすると、あらゆる事象が無限回起こる
はじめに：なぜ「生物学的な正常」を問い直すのか「心臓が正常に働いている」「この器官は機能不全だ」「胚はまだ未完成だ」。私たちはこうした表現を自然に使いますが、そこには単なる事実の記述を超えた評価が含まれています。この「成功と失敗を恣意的でなく区別できる」という性質が、生物学的規範性の核心で
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。