2025年 12月の記事一覧

破滅的忘却とは？NLPにおける継続学習の課題と6つの解決アプローチ

破滅的忘却がAI開発を阻む理由AIモデル、特に自然言語処理（NLP）システムは、新しいタスクを学習すると以前の知識を失ってしまう「破滅的忘却（catastrophic forgetting）」という問題に直面します。これは単なる技術的課題ではなく、AIが人間のように連続的に学習し続ける能力

量子アテンション機構が注目される理由近年、Transformerモデルの成功により、アテンション機構は機械学習における最重要技術の一つとなりました。しかし、古典的な自己注意（self-attention）には大きな課題があります。計算コストが入力長に対して2乗オーダーで増大し、モデルが高精

はじめに現代の人工知能研究は、深層学習の実用性と記号AIの論理性という二つの方向性の間で揺れ動いている。一方で、量子計算の分野では、トポロジカル量子計算という新しいパラダイムが、エラー耐性を持つ量子コンピュータの実現可能性を示している。これら一見無関係に見える研究領域を結びつける鍵が、**

導入：語れない知識を計算する時代へ人間は、自分が知っていることすべてを言葉で説明できるわけではありません。哲学者マイケル・ポラニーが「人間は語りうる以上のことを知りうる」と述べたように、熟練者の直観や職人の技には、マニュアル化できない知識が含まれています。この「暗黙知」をどう扱うかは、AI

はじめに：脳はどのように時間を刻むのか私たちは日常的に「いつ何が起きたか」を記憶し、時間の流れを感じながら生活しています。しかし、脳がどのようにして時間経過を測り、意識の中で過去・現在・未来を結びつけているのかは、長年の謎でした。近年、この謎を解く鍵として注目されているのが**時間細胞（t

Claudeの記憶機能が注目される理由AI技術の進化により、ChatGPTやClaude AIなどの大規模言語モデルは私たちの生活に欠かせない存在となりました。しかし従来のAIには「会話をすぐに忘れてしまう」という致命的な弱点がありました。この課題を克服するため、Anthropic社はCl

大規模言語モデルにおける可塑性機構とは近年、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）は目覚ましい進化を遂げていますが、人間の脳が持つ「学びながら学ぶ」能力との間には大きなギャップが存在します。現在のLLMは学習フェーズと推論フェーズが明確に分離されており、推論中に新しい情報を

量子認知モデルとは：人間の認知を量子力学で理解するヒューマン・コンピュータ・インタラクション（HCI）において、ユーザの感情や意図を正確に理解することは長年の課題です。従来の確率モデルでは説明しきれない人間の曖昧な判断や文脈依存的な解釈を、量子力学の数理を用いてモデル化する「量子認知モデル

はじめに：なぜAIに記憶と共感が必要なのか人間との自然な対話を実現するために、AI対話システムには2つの重要な能力が求められています。それは長期的なコンテキスト記憶と共感的一貫性です。私たちが友人や家族と会話するとき、相手の過去の発言や感情状態を自然と記憶し、それを踏まえて応答しま

はじめに：なぜ分散進化計算が求められるのか現代の最適化問題は、数千次元規模の決定変数や複数の競合する目的関数を持つなど、その複雑性と規模が飛躍的に増大しています。従来の単一マシンによる進化計算では、こうした大規模問題に対する計算時間や探索能力に限界があり、新たなアプローチが不可欠となってい