2025年 10月の記事一覧

分散表象と差延の比較：AIと哲学が交差する意味生成のメカニズム

はじめに人工知能が生成する文章の「意味」は、どこから生まれるのでしょうか。ChatGPTやGPT-4のような大規模言語モデル（LLM）が同じ質問に対して微妙に異なる答えを返すとき、私たちはそこに人間のような「揺れ」を感じます。この現象は、実は1980年代の認知科学と20世紀後半の現代哲学が

人間の「勘」をAIが学ぶ時代へベテラン医師が患者を一目見て異変を察知する瞬間、熟練職人が材料の状態を手触りで判断する場面――こうした「直感的判断」は、豊富な経験に裏打ちされた暗黙知に支えられています。しかし、その背景にある認知メカニズムは長らく謎に包まれてきました。近年、脳科学とA

意識はいかに生まれるのか：哲学と脳科学の対話「意識とは何か」という問いは、古代から哲学者を悩ませ続けてきた。しかし現代では、この根源的な問いに神経科学と哲学が協力して取り組む時代を迎えている。本記事では、脳科学における予測符号化理論と、哲学者ジャック・デリダの差延（différance）と

量子コンピュータの発展に伴い、自然言語処理の分野でも量子技術を活用する試みが注目を集めています。量子自然言語処理（Quantum Natural Language Processing, QNLP）は、量子計算の原理を言語理解に応用する新しいアプローチであり、従来の古典的手法とは異なる可能性を秘め

はじめに：言語理解に「身体」が必要な理由現代のAI言語モデルは驚異的な文章生成能力を持ちますが、物理世界との接点を持たないという根本的な課題があります。人間の言語理解は単なる記号操作ではなく、身体を通じた経験に深く根ざしています。「蹴る」という動詞を理解する際、私たちの脳では実際に足を動か

量子拡散モデルとNLGの新しい可能性自然言語生成(NLG)の分野では、GPTシリーズに代表されるTransformerベースのモデルが主流となっていますが、近年、量子コンピューティングを活用した拡散モデルが新たなアプローチとして注目を集めています。従来の逐次的な単語生成とは異なり、拡散モデ

機械学習における汎化性能の課題と階層的アプローチの必要性機械学習モデルの実用化において、汎化性能（generalization）の向上は最も重要な課題の一つです。トレーニングデータで高い精度を示しても、新しいデータや未知の個体に対して同様のパフォーマンスを発揮できなければ、実世界での応用は

プロトタイプ理論と推薦システムの関係推薦システムの精度向上は長年の研究テーマですが、近年、認知心理学のプロトタイプ理論を応用した新しいアプローチが注目を集めています。プロトタイプ理論とは、エレノア・ロッシュらが提唱したカテゴリー理論で、カテゴリーの中心となる「典型例（プロトタイプ）」との類

はじめに：なぜ今、AIと現象学なのかChatGPTをはじめとする大規模言語モデルの登場により、「AIは意識を持つのか」という問いが哲学の領域から現実的な議論へと移行しつつあります。高度な対話能力を示すAIに対し、私たちはつい「理解している」「感じている」と擬人化してしまいがちです。

はじめに：人工生命とAIに新たな視座をもたらすハラウェイ理論人工知能（AI）や人工生命（Artificial Life）の発展が加速する現代において、私たちは機械との関係をどのように捉えるべきでしょうか。従来の議論では「人間対AI」という二元論的な枠組みで語られることが多く、AIは道具か、