2026年 2月の記事一覧

神経科学的知見を統合した報酬予測モデル：ドーパミンとRPEの最前線

ドーパミンは「単純なRPE信号」ではない——現代的理解の出発点報酬学習の神経基盤として、ドーパミンが「報酬予測誤差（Reward Prediction Error; RPE）」を符号化するという仮説は、神経科学の教科書的な知識として定着している。しかし近年の実験的・計算論的な知見の蓄積によ

なぜいま「GNWとPPの統合」が意識研究の焦点になるのか意識の神経科学は、長年にわたって「アクセス意識をどう説明するか」をめぐる競争理論の時代を歩んできた。その中でも特に影響力の大きい2つの理論が、グローバルワークスペース理論（GWT/GNW）と予測処理理論（PP）だ。GNWは「あ

なぜ「自由エネルギー原理×因果構造」の物理実装が重要なのか自由エネルギー原理（Free Energy Principle：FEP）は、知覚・学習・行動を統一的に説明する枠組みとして神経科学・人工知能の両分野で注目を集めている。しかし「理論として面白い」と「物理的に実装できる」の間には大きな

QBismと環境による客観性｜量子基礎論の二大潮流とは量子力学の「測定問題」は、物理学が100年以上向き合ってきた未解決の核心課題のひとつです。観測によって波動関数が収縮するとはどういうことか、確率はどこから来るのか——こうした問いに対して、現代の量子基礎論は多様な解釈を生み出してきました

量子ダーウィニズムが注目される理由：「共有された現実」の物理学的説明私たちは毎日、同じリンゴを見て「赤い」と感じ、同じ音を聞いて「高い」と言い合う。この当たり前の事実──複数の観測者が同じ古典的現実を共有できること──は、量子力学の観点からは決して自明ではない。量子系は本来、観測するまで状

初期宇宙における量子ゆらぎの「古典化」はなぜ重要か今日わたしたちが観測する銀河の分布、宇宙マイクロ波背景放射（CMB）の温度異方性、そして大規模構造は、いずれもインフレーション期に生成された原始ゆらぎを祖先に持つ。このゆらぎの起源は量子真空の揺らぎであり、ミクロの量子論的な統計が宇宙規模の

自己修正機構とは何か――再帰的フィードバックが生む設計課題現代の制御システムや機械学習の多くは、観測された誤差をもとにパラメータや制御入力を逐次更新する「自己修正機構」を内包している。PIDコントローラの積分項、適応フィルタのLMS更新則、強化学習のQ値更新、ニューラルネットワークの確率的

一般化エントロピーとQESがなぜ重要なのか量子重力と量子情報の接点に「エンタングルメントエントロピー」がある。AdS/CFT対応において、境界理論の量子情報をバルク幾何で記述する試みは、Ryu–Takayanagi（RT）公式によって大きく前進した。しかしRT公式は「古典重力」極限の式であ

量子複雑性（Quantum Complexity）とは何か量子情報・多体系・重力理論という、一見かけ離れた三つの分野を結ぶキーワードとして、近年急速に注目を集めているのが「量子複雑性（quantum complexity）」である。これは量子状態やユニタリ操作を「どれだけ基本的な操作（ゲー

なぜ外部メモリの検索・抽象化が重要なのか大規模言語モデル（LLM）には「コンテキスト長の制限」「知識の鮮度問題」「根拠の説明責任」という三つの構造的な制約が存在する。これらを補うために、モデルのパラメータ外に存在する大規模な情報源——ドキュメント集合、ナレッジベース、長期対話履歴——にアク