2026年 1月の記事一覧

身体性AIの環境設計：4E認知理論に基づく効果的な学習環境と評価指標の構築

はじめに：身体性AIに「4E認知」が必要な理由人工知能研究において、知能を「頭の中の情報処理」だけで捉える時代は終わりつつあります。ロボットが家庭で片付けをする、人と協働して作業する、道具を使いこなす――こうした身体性AI（Embodied AI）の実現には、身体・環境・行為・外部資源を含

なぜ今、協調的因果推論システムが必要なのか大規模言語モデル（LLM）の進化により、因果関係の分析に自然言語処理を活用する試みが増えています。しかし最近の研究では、LLMが「もっともらしい因果説明」は生成できても、介入や反実仮想といった形式的な因果推論には限界があることが明らかになっています

エボデボAIが注目される理由進化計算と発生生物学の知見を融合した「エボデボAI」は、従来の機械学習とは一線を画すアプローチとして研究者の注目を集めています。単に最適化を行うだけでなく、生物の発生過程のような動的な生成メカニズムを組み込むことで、ロバスト性、再生能力、スケーラビリティといった

自己修復型AIが求められる背景AI技術の実用化が進む中、システムの安定稼働と安全性の両立が重要な課題となっています。従来のシステムでは、障害発生時に人間の介入が必要でしたが、24時間365日稼働するAIサービスでは、自律的な回復機能が不可欠です。本記事では、生命システムの自己保存メカニズム

因果推論におけるバイアスの本質的理解因果推論では「なぜそうなったのか」を明らかにするため、単なる相関関係を超えた因果効果の推定が求められます。しかし、観測データから因果効果を正確に捉えることは容易ではありません。その最大の障壁となるのが「バイアス」です。因果推論におけるバイアスは、

光周性とは何か：植物が季節を読み解く仕組み野生植物は温度や降水量といった変動しやすい環境要因だけでなく、**日長（光周性）**という信頼性の高い季節的手がかりを利用して生育段階を制御しています。日照パターンは緯度や季節によって規則的に変化するため、植物はこれを検出する光受容体と内部時計を進

協調的因果推論が求められる背景因果推論は、観測データから「何が何を引き起こすか」を明らかにし、介入効果を予測する強力な手法です。しかし近年、大規模言語モデル（LLM）を因果推論に活用する試みが進む一方で、その能力の限界も明らかになってきました。LLMは一見もっともらしい因果説明を生成できて

なぜ因果推論のバイアス対策が重要なのか観測データから因果効果を推定する際、統計的手法の選択だけではバイアスを防げません。交絡や選択バイアス、測定誤差といった問題は、データ生成過程そのものに起因するため、推定器の工夫だけでは限界があります。本記事では、因果推論におけるバイアスを「構造→検出→

はじめに：なぜ野生植物の光周性研究が重要なのか植物が季節の変化を正確に予測し、適切なタイミングで開花や休眠を開始する能力は、生存と繁殖成功に直結する重要な形質です。特に野生環境では、わずかなタイミングのずれが致命的な結果をもたらす可能性があります。植物はこの季節予測において、日長と

脳オルガノイドと量子効果研究の接点近年、脳オルガノイド技術の進展により、人工培養された脳組織を用いた新しい研究領域が開かれています。その中でも特に注目を集めているのが、量子効果の検出可能性です。脳における量子現象の役割については長年議論されてきましたが、従来は生体内での直接測定が困難でした