LLMの躍進と浮上する根本的な問いChatGPTやClaudeの登場以降、大規模言語モデル（LLM）は人間さながらの自然な対話や複雑な推論を実現し、私たちを驚かせ続けています。しかし、これらのAIは本当に言葉の「意味」を理解しているのでしょうか。それとも、膨大なデータから学習した統計的パタ
AIは言語哲学の実験場となったChatGPTをはじめとする生成AIの登場は、私たちに言語の本質について改めて考える機会を与えています。これらのモデルが示す「予測的な言語生成」のメカニズムは、実は50年以上前にフランスの哲学者ジャック・デリダが提唱した「差延（différance）」理論と深
ベルクソンの「持続」とは？時間の新しい捉え方19～20世紀のフランスの哲学者アンリ・ベルクソンは、時間を「持続（durée）」という独自の概念で表現しました。私たちは日常的に時計やカレンダーで時間を測りますが、ベルクソンによれば、それは時間の本質ではありません。真の時間とは、意識の流れとし
AIは人間の脳のように言語を理解しているのか？GPT-5に代表される最先端の大規模言語モデル（LLM）が驚異的な言語能力を示す中、科学者たちは一つの興味深い問いに挑んでいます。「これらのAIモデルは、人間の脳と似た方法で言語を処理しているのだろうか？」近年の研究により、言語モデルの
個人の概念構造可視化が注目される理由頭の中にある知識や考えを「見える形」にすることは、学習効率の向上や創造的思考の促進において重要な役割を果たします。概念同士の関係性を視覚的に表現することで、自分の理解度を客観的に把握できるだけでなく、新たな気づきやアイデアの発見にもつながります。
はじめに：AIにおける「見る」と「語る」の統合人工知能の進化において、視覚情報の理解と言語処理の統合は長年の課題でした。従来の大規模言語モデル（LLM）は膨大なテキストデータから言語パターンを学習する一方、3次元空間の理解や視覚的文脈の把握には限界がありました。この課題に対し、Neural
はじめに：AIに「世界の意味」を理解させる挑戦現代のAI研究において、環境をどう認識させるかは根本的な課題です。物体認識の精度が向上しても、AIがその物体を「どう使えるか」「何ができるか」を理解するには別のアプローチが必要となります。ここで注目されているのが、心理学者ジェームズ・J・ギブソ
AIが書いた文章には「作者」がいない？言語の新たな時代の到来ChatGPTやClaudeといった大規模言語モデル（LLM）の登場により、私たちは誰もが簡単に高品質な文章を生成できる時代に突入しました。しかし、AIが書いた文章を前にして、私たちは根本的な問いに直面しています。「これを書いたの
アフォーダンス理論がAI研究にもたらす根本的な視座転換AIが環境をどのように知覚し理解するかは、人工知能研究の根幹をなす課題です。ジェームズ・J・ギブソンが提唱したアフォーダンス理論は、この問いに対して革新的な視点を提供し、現代のAI研究に新たな可能性をもたらしています。http
AIが人間の「心」に近づく鍵：象徴界理論とは何か人工知能（AI）の急速な発展により、機械と人間の境界線はますます曖昧になりつつあります。特に大規模言語モデル（LLM）の登場以降、AIは単なる計算機を超えて、人間らしい対話や創造的な文章生成を行うようになりました。しかし、AIは本当に人間の心