2026年 7月の記事一覧

量子カーネルで自己表象を読み解く：脳科学×量子機械学習の実装アプローチ

「自己とは何か」という問いは、脳科学において内側前頭前野や後部帯状皮質、デフォルトモードネットワーク（DMN）といった特定の脳部位・ネットワークの働きと結びつけて研究されてきました。近年はこの自己表象データに対して、量子確率論の考え方を取り入れた「量子カーネル」を用いる試みが注目され始めています。

導入能動的推論(Active Inference / AIF)は、知覚・学習・行動選択を「生成モデルの下での変分ベイズ推論」として統一的に扱う理論であり、自由エネルギー原理の具体的なプロセス理論として位置づけられています。この枠組みをさらに一歩進め、潜在状態の表現を古典的な確率分布ではなく

導入:なぜ今「脳オルガノイド×量子生物学」なのか脳の働きを量子力学の言葉で説明できるのではないか、という問いは長年議論されてきました。ただし、脳全体で長寿命の量子コヒーレンスが直接神経回路を駆動するという主張は依然として強い論争対象であり、慎重な扱いが必要です。近年注目されているのは、より

はじめに:なぜ「存在論」と「一人称性」を結ぶ必要があるのか心の哲学では、意識の内在的本性を問うラッセル式一元論（Russellian monism）と、行為説明における「私」の削減不能性を問うde se content理論が、しばしば別々の文脈で語られてきた。前者は〈何があるか〉という存在

リモートワーク時代にSECIモデルが機能しにくくなる理由在宅勤務やハイブリッドワークが定着するにつれ、組織の知識創造を支えてきたSECIモデルが「うまく回らない」と感じる現場が増えています。オンライン会議中心の働き方では、雑談や偶発的な対話が生まれにくく、暗黙知を共有する共同化と、それを形

はじめに：なぜ「用語のすり合わせ」が今、重要なのか人工生命(ALife)研究と発生生物学研究は、どちらも「生命が形になっていく過程」を扱いながら、長らく別々の言葉で語られてきました。デジタル進化やモルフォジェネティック・エンジニアリングのように両者が接近する研究が増えるほど、「発生」「分化

AIの性能評価は長らく、正解との一致率や人間の好みへの近似度を軸に発展してきた。しかし、対話エージェントや身体を持つロボットが日常の文脈に埋め込まれて振る舞うようになるほど、「タスクに成功したか」だけでは測りきれない側面が浮かび上がる。文脈をどれだけ保持できているか、道具をどれだけ自然に使いこなせ

はじめに：なぜ「意図なきAI」の責任が問われるのか大規模言語モデル（LLM）は、対話や文書生成、意思決定支援など幅広い場面で使われるようになった。その一方で、LLMには人間のような信念や欲求、意図がないという指摘が繰り返されている。しかし「意図がないなら誰も責任を負わなくてよい」という考え

はじめに：なぜ「身体的メタファーの理解」が問われるのか「要点をつかむ」「議論が冷え込む」——こうした表現は、私たちが具体的な身体経験を通して抽象的な思考を組み立てていることを示す典型例だ。概念メタファー理論（CMT）はこの現象を、比喩を単なる修辞ではなく思考の構造そのものとして捉え直した理

導入：なぜ「人間とAIの意味生成の違い」を理解する必要があるのか生成AIの評価というと、正確性や有用性を人が採点する「HITL評価」を思い浮かべる人が多いのではないでしょうか。しかし、同じテキストを見ていても、人間がそこから受け取る「意味」と、AIがその文を出力するに至った「過程」は、そも