2025年 7月の記事一覧

AIの概念獲得と表現技術：量子計算・ニューロモルフィック計算が切り拓く新時代

はじめに人工知能（AI）の性能を決定する要因の一つが、概念をどのように獲得し表現するかという問題です。従来のシンボリック（記号的）アプローチとサブシンボリック（分散表現的）アプローチには、それぞれ異なる長所と課題が存在していました。しかし近年、量子計算とニューロモルフィック計算という革新的

はじめに：なぜ矛盾を扱える論理がAIに必要なのか人工知能システムが現実世界で直面する最大の課題の一つは、不完全で矛盾した情報への対処です。従来の古典論理に基づくAIシステムでは、一度でも矛盾が生じると「爆発原理」により、あらゆる命題が導かれてしまい、システム全体が機能不全に陥ります。

人工知能の急速な発展により、私たちは今、機械が人間並みの知的振る舞いを示す時代を迎えています。しかし、現在のAIには「意識」という要素が欠けているとされています。では、生物が数億年かけて進化させてきた意識という特質を理解し、それをAI開発に活用することで、より創造的で柔軟な人工知能を実現できるので

ChatGPTやGPT-4などの大規模言語モデルが人間のような回答を生成する中で、「AIは本当に理解しているのか？」「意図を持って行動しているのか？」という根本的な疑問が浮上しています。この問いは単なるSF的想像ではなく、AI技術の進歩とともに哲学と認知科学の最前線で議論されている重要なテーマです

はじめに人間の脳は、常に次に起こることを予測しながら世界を理解している――この予測符号化（Predictive Coding, PC）理論が、近年のAI・機械学習分野で注目を集めています。脳科学の知見を工学システムに応用する試みは数多くありますが、予測符号化モデルのリアルタイム実装は特に挑

はじめにAI技術の急速な進歩により、人間とAIが協働するヒューマンインザループ（HITL）システムが注目を集めています。特に重要なのは、人間が持つ暗黙知とAIが得意とする明示知をどのように分担し、相互補完的な関係を構築するかという点です。本記事では、最新の研究動向を踏まえながら、効果的な知

はじめに人工知能（AI）技術の急速な発展により、教育現場では個別最適化された学習支援や効率的な知識習得が可能になりつつあります。しかし同時に、AIへの過度な依存が学習者の認知的発達を阻害するリスクも指摘されています。本記事では、AI活用型学習フレームワークと代表的な思考法であるデザイン思考

はじめに現代は生成AI（人工知能）の急速な発展により、人間の「自由意志」という概念を改めて問い直す局面にあります。古典的には自由意志とは「自分の意思で行動を選択できる」ことであり、決定論とは対立するものと見なされてきました。しかしAIが高度な予測や意思決定を行うようになると、人間の選択もア

導入人間が「説明できないけれど知っている」知識——それが暗黙知です。自転車の乗り方や顔の見分け方など、私たちは日常的に言語化困難な知識を駆使しています。この暗黙知を人工知能で形式化できるかという問いは、AI研究の根幹に関わる重要なテーマです。本記事では、マイケル・ポランニーが提唱した暗黙知

はじめに：なぜ暗黙知の抽出が重要なのか企業において、熟練者が長年培ってきた経験や直感的な判断力は、組織の競争力の源泉となっています。しかし、こうした暗黙知は言語化が困難で、退職や人事異動により失われるリスクを常に抱えています。近年、生成AIの発展により、これまでアクセス困難だった暗黙知を抽