2026年 3月の記事一覧

エナクティブ認知論とAI設計：身体性に根ざした知能の実装ロードマップ

エナクティブ認知論とは何か——"表象"から"行為"への転換人工知能の設計において、「知能とは何か」という根本的な問いに向き合うとき、エナクティブ認知論（enactive cognition）は一つの重要な視点を提供する。この理論は、認知を「世界の表象を内部に構築して推論する処理」として捉え

AIは「意味」を生成しているのか——バイオセミオティクスが問う根本問題AIが生成するテキストや画像は、人間にとって極めて自然に「意味のある」ものとして受け取られる。しかし、その記号が本当に「意味を持つ」のか、それとも統計的な整合性に過ぎないのか——この問いに対して、生命現象を記号過程として

オートポイエーシスとは何か——生命の最小組織を定義する概念人工知能（AI）の研究が急速に進む中で、「AIはいつか自律的な存在になりうるか」という問いが繰り返し提起されている。この問いに正面から向き合うためには、「自律性」や「自己維持」を厳密に定義する理論的枠組みが必要だ。その有力な候補とし

説明可能AIの「本当の目的」は可視化ではなく翻訳であるAI技術が社会実装の段階に入るにつれ、「なぜそう判断したのか」を説明できるAIへの需要は急速に高まっている。しかし、説明可能AI（XAI: Explainable AI）の研究や実装において、見落とされがちな根本的な問いがある。それは「

日本語LLMの「特殊性」は4つの軸で理解する「日本語のAIはなぜ英語より精度が低いのか」——この問いを「学習データが少ないから」だけで片づけてしまうと、本当の改善ポイントを見落とします。日本語LLM（大規模言語モデル）の難しさは、(1) 言語構造とトークナイゼーションの相互作用、(

はじめに——なぜ今「部分と全体」という視点が必要なのかChatGPTやClaude、GeminiといったLLM（大規模言語モデル）との対話が日常化しつつある今、「AIは本当に意味を理解しているのか」という問いは単なる技術論にとどまらず、認識論・哲学的な問題として浮上しています。表面上は流暢

生成AIとアフォーダンスの交差点：なぜ今デザイン原則を見直す必要があるかChatGPTをはじめとする生成AI（Generative AI）が急速に普及した現在、ユーザーインターフェース（UI）とユーザー体験（UX）のあり方は根本から問い直されています。その中心にあるのが「アフォーダンス」と

生成AI時代に「アブダクション思考」が注目される理由ChatGPTをはじめとする生成AIの急速な普及により、私たちの知的作業のあり方は根本から変わりつつあります。データ分析、文章生成、論理的な推論補助——これまで人間が時間をかけて行ってきた思考作業の多くを、AIが代替できるようになってきま

エナクティブ認知とは何か：身体性から意味が生まれる認知科学において、かつての主流は「脳が世界を写し取る表象（representation）を計算する」という情報処理モデルだった。これに対して根本的な問い直しを迫ったのが、フランシスコ・J・ヴァレラらが1991年に提示した**エナクティブ認知

量子情報哲学と知識表現論をつなぐ「概念性解釈」とは何かAIや知識工学の研究領域では、「知識をどのように表現し、どのように更新するか」という問いが長年にわたって探求されてきた。論理表現、オントロジー、ベイジアンネットワーク、分散表現——それぞれが異なる設計哲学を持ち、異なるトレードオフを抱え