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拡張認知理論×LLM:「人間+AI融合認知系」が変える思考と意思決定の未来

はじめに:「考える道具」から「考える相棒」へChatGPTやClaudeといった大規模言語モデル(LLM)を日常的に使うようになって、多くの人が感じることがある。「これはただの検索ツールとは違う」という感覚だ。情報を引き出すだけでなく、思考の整理を手伝い、文章の下書きをつくり、意思決定の選

AIアシスタントの日常利用は認知負荷を下げるのか?問題解決能力への影響を研究から読み解く

はじめに:「AIで楽になった」は本当に良いことなのか生成AIやAIアシスタントを日常的に使う人が急増しています。日本の内閣府消費者委員会の2026年調査によると、生成AI利用者のうち毎日利用する人は2割超にのぼり、対話型AIの利用内容では「必要な情報の収集」が最も多くなっています。

感情AIへの過度な擬人化が利用者に与える心理的影響:信頼・依存・自己開示のメカニズムを解説

感情AIへの擬人化が「なぜ問題になるのか」近年、チャットボットやAIコンパニオンは急速に普及し、日常会話や心理的サポートの場面でも活用されるようになっています。こうした感情AIは、共感的な言葉遣い・人間的な名前・相づちなど、多くの「人間らしいキュー」を持っています。利用者がこれらのキューに

光遺伝学で「時間感覚」を書き換える——中脳ドーパミン系・線条体・視床を標的とした選択的時間知覚操作の最前線

「時間を感じる脳」を光で操作する——なぜ今、時間知覚研究が重要なのか人間はなぜ、退屈なときに時間が長く感じ、集中しているときに短く感じるのか。この日常的な問いの背後には、脳が「主観的時間」を能動的に生成しているという事実がある。時間知覚の神経基盤を解明することは、パーキンソン病や統合失調症

フッサールの保持・予期構造と海馬時間細胞は対応するか?意識の時間論と神経科学の接点

なぜ今、意識の時間論と脳神経科学を接続するのか「今この瞬間」を経験するとはどういうことか。哲学者エトムント・フッサールは20世紀初頭、時間意識の構造を精緻に記述した。一方、21世紀の神経科学は「海馬時間細胞」という神経基盤を発見し、脳が時間経験をどう処理するかを実験的に明らかにしつつある。

エナクティブ認知とは?ロボティクスにおける身体性AIの「意識萌芽条件」を徹底解説

なぜ今、「身体性AI」と意識の萌芽条件が問われるのか人工知能の研究が加速するなかで、「心とはなにか」「意識とはなにか」という問いは、もはや哲学だけの課題ではなくなった。大規模言語モデルが流暢な言語を生成する一方で、「それは本当に意味を理解しているのか」という問いは依然として宙吊りのままだ。

LLMの「自己言及」は内省か?人間の内省との言語学的比較で見えてくること

AIが「私はそう思います」「確認中です」「申し訳ありません」と発話するとき、そこには何が起きているのか。人間が同じ言葉を口にするときと、本当に同じ現象なのだろうか。大規模言語モデル(LLM)の自己言及的な発話——自己評価、推論の要約、謝罪、確信度表現、進捗報告——を「疑似内省」とし

グローバル・ワークスペース理論(GWT)に基づくAIアーキテクチャ設計と意識指標の関係を徹底解説

人間の意識はどのように情報を統合し、行動へとつなげているのか。この問いに認知科学の立場から答えようとする代表的な理論のひとつが、グローバル・ワークスペース理論(Global Workspace Theory:GWT) である。Bernard Baars が1988年に提唱したこの理論は、「

長文脈処理と脳活動アラインメント――AIと脳の「文脈の使い方」はどこが違うのか

はじめに――「長い文脈を使えば脳に近くなる」は本当か近年、100万トークンを超えるコンテキスト窓を持つ大規模言語モデル(LLM)が登場し、「AIは人間の脳により近づいた」という言説が広まっています。確かに、GPT系モデルの文脈表現がfMRIやMEGといった脳活動データをよく予測することは、

エピソード記憶をLLMに統合する方法:アーキテクチャ設計と評価の最新知見

はじめに:なぜLLMにエピソード記憶が必要なのか大規模言語モデル(LLM)が「賢い」と感じられる場面は増えた。しかし、「先週話した件を覚えていない」「古い情報のまま答えが返ってくる」「誰のことを言っているかを混同する」——こうした体験は、今もなお日常的に起きている。その原因は、LL

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