カテゴリー論的量子力学の基礎：モノイダル圏と量子回路の対応関係
カテゴリー論的量子力学の基礎：モノイダル圏と量子回路の対応関係
はじめに：なぜ圏論で量子力学を記述するのか量子計算や量子情報理論の発展とともに、複雑な量子プロセスを理解するための新たな数学的枠組みが求められるようになりました。従来のヒルベルト空間による記述は厳密である一方、量子テレポーテーションや量子もつれといった現象を直観的に捉えるには必ずしも最適と
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
多値論理と量子力学の接点：ルカシェヴィチ論理が拓く量子現象の理解
量子力学が古典論理では捉えきれない理由量子力学における粒子の振る舞いは、私たちの日常的な論理感覚とはかけ離れています。シュレーディンガーの猫は「生きている」か「死んでいる」かという二値ではなく、観測されるまで両方の状態が重なり合っている——このような「重ね合わせ状態」を、古典的な二値論理（
パーフィット理論と四次元主義が問う自己同一性の哲学的解明
自己同一性をめぐる哲学的問いの重要性「昨日の私と今日の私は本当に同じ人間なのか」——この素朴な問いは、哲学における最も根源的なテーマの一つである。Derek Parfitが『Reasons and Persons』で提示した理論は、伝統的な自己同一性の概念を根底から覆し、心理的連続性こそが
多世界解釈とクオリア：観測者の主観経験は分岐するのか
多世界解釈が突きつける意識の難問量子力学のエヴェレット多世界解釈（MWI）は、測定時に波動関数が収縮せず、すべての可能な結果が別々の「ブランチ」として実現するという大胆な理論である。この解釈が物理学者を魅了する一方で、哲学者たちに投げかけるのは「観測者の主観経験はどうなるのか」という根源的
神経群選択説(Neural Darwinism)とAI設計への応用可能性
はじめに：脳を「進化するシステム」として捉える人工知能の設計において、生物の脳がいかにして環境に適応し、学習し、複雑な認知機能を獲得するのかという問いは、常に重要な示唆を与えてきました。神経群選択説(Neural Darwinism)は、ノーベル賞受賞者ジェラルド・エーデルマンが提唱した理
NEAT（ニューロエボリューション）と派生手法：自動構造探索の最前線
NEATとは何か：進化的ニューラルネットワーク探索の基礎ニューラルネットワークの設計において、最適な構造を見つけることは研究者にとって長年の課題である。NEAT（NeuroEvolution of Augmenting Topologies）は2002年にStanleyとMiikkulai
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。