フッサール内的時間意識とAI時系列モデルの比較：把持・予持で読む
フッサール内的時間意識とAI時系列モデルの比較：把持・予持で読む
はじめに：なぜ今、フッサールの時間論とAIを比較するのか生成AIや時系列予測モデルが「過去の文脈を踏まえて次を出力する」とき、そこではどのような時間が扱われているのでしょうか。この問いを考える手がかりになるのが、エトムント・フッサールの『内的時間意識の現象学』です。結論を先に述べる
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
シンボルグラウンディング問題とは？生成AIと記号接地の現在地
シンボルグラウンディング問題とは？生成AIと記号接地の現在地生成AIが画像を見て説明し、音声で会話し、ロボットを動かすようになった今、「AIは言葉の意味を本当にわかっているのか」という問いが改めて注目されています。この問いの中心にあるのが**シンボルグラウンディング問題（記号接地問題）**
間接的依頼の発話行為分類｜言語で精度が変わる理由と評価設計
導入「窓を閉めてもらえますか？」は形の上では能力を尋ねる疑問文ですが、多くの場面では依頼として働きます。こうした間接的依頼を正しく読み取れるかどうかは、対話AIやチャットボット、カスタマーサポートの意図理解の品質を左右します。本記事では、まず発話行為分類で間接依頼が難しい理由を整理
記号接地の評価指標とは？「度合い」を連続量で測る5つの軸
記号接地の評価指標とは？「度合い」を連続量で測る5つの軸視覚・言語・行動を統合するマルチモーダルAIが広がるなか、「このモデルは言葉を本当に世界と結びつけているのか」という問いは、研究上も実用上も重要になっています。結論から言えば、記号接地は「している／していない」の二値ではなく、複数の観
AIの意味理解は経験の量か質か？広く浅い学習と深い相互作用を比較
AIの意味理解は経験の量か質か？広く浅い学習と深い相互作用を比較AIに「意味」を理解させるには、多様なタスクを大量に学ばせるべきか、それとも一つの世界で深く試行錯誤させるべきか。この問いは、基盤モデルの設計からロボット開発まで、データ収集の方針を左右する重要なテーマです。結論から言
タイポグラフィック攻撃とは？AIの判断を文字が乗っ取る条件と対策
タイポグラフィック攻撃とは？文字が視覚特徴を上書きする条件と対策リンゴの写真に「iPod」と書いた紙を貼るだけで、画像認識AIが「iPod」と答えてしまう。これが**タイポグラフィック攻撃（Typographic Attack）**です。CLIPのような画像と言語を結びつけるモデルや、画像
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。