ハイデガー哲学とAI研究が交差する問いとは人工知能（AI）をめぐる議論は、技術的性能の評価にとどまらず、「AIとは何者か」という存在論的な問いへと深化しつつある。とりわけ生成AIやエージェント型AIの台頭は、単なるツールの枠を超えた自律的存在の可能性を示唆するかのように見える。こう
はじめに：なぜ「主観的経験」は物理で説明しきれないのか脳科学・認知科学が急速に進展する一方で、「なぜ私たちは何かを"感じる"のか」という問いは、依然として科学の最前線で未解決のまま残されています。この問いこそが、哲学者デイヴィッド・チャーマーズが提唱した「意識のハードプロブレム（Hard
養育文化の違いは、子どもの「自己のつくられ方」を変えるのか子どもは生まれた瞬間から、特定の文化的文脈の中で育てられる。「自分で決めることを大切にしよう」という親の姿勢と、「周りに合わせることを大切にしよう」という親の姿勢では、日々の関わり方が積み重なった結果として、子どもの内面にどのような
生体環境での量子状態観測がなぜ難しいのか量子生物学は「生命現象の中に量子効果がある」という問いを扱う学問領域だが、その中核にある量子状態を実際に「測る」ことは、驚くほど難しい。理由は単純で、量子状態が維持されるコヒーレンス時間は一般にきわめて短く、低温・真空環境でこそ安定する。しかし生命は
なぜ「注意機構」に因果推論を設計として埋め込む必要があるのか画像・テキスト・動画といった複数のモダリティを扱うTransformerベースのモデルは、近年めざましい性能向上を遂げている。しかしその内部では、注意（attention）機構が学習データに含まれる共変量シフト・回答バイアス・モダ
ニューロン集団コードの「協働」を数字で捉える意義複数のニューロンが同時に活動するとき、その集団は単独ニューロンの足し算を超えた情報処理を行う可能性がある。これを「相乗情報（synergy）」と呼び、神経科学における集団符号研究の核心的テーマの一つだ。しかし、相互情報量（mutual inf
AIはもはや「道具」ではない——内在化という新しい問いスマートフォンがなければ「自分らしくない」と感じる人は少なくない。同じことが、生成AIや対話型AIにも起きつつある。仕事で毎日使うAIアシスタント、コードを一緒に書いてくれるAIペア、記憶を預けたチャットボット——気づけばAIは、単なる
なぜ今、協働学習のAI設計が問われるのかオンライン学習が急速に普及する中、「AIを導入すれば学習が改善される」という単純な期待が広がっています。しかし実際には、AIの効果は教材品質だけでなく、学習者同士の社会的・認知的・教育的なやりとり——いわゆる「プレゼンス」——の質に強く依存することが
AIを使うほど「考える力」は落ちていくのかChatGPTやCopilotをはじめとする生成AIが日常に浸透して数年が経つ。文章を書かせ、調べものを任せ、迷ったときの意思決定まで相談する。「便利」の一言では済まないほど、私たちの思考プロセスに入り込んできた。そこで一つの問いが浮かぶ。
はじめに：なぜ「AIとの知識観」が今もっとも重要な学習課題なのか対話型の生成AI（LLM）は、流暢で即時的かつ権威的な語り口で学習空間に入り込んでいる。この特性は、学習者がAIを「全知の答え機械」として扱うリスクを高める。一方で、AIを共学習者（co-learner）として位置づけ、その出