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日本語のゼロ主語はどう解決されるのか|「私」を言わない発話と聞き手の推論・認知負荷

「明日の朝、部長に提出します」——この一文に主語はありません。それでも聞き手はほぼ迷わず「話し手が提出する」と理解します。日本語では話し手自身を指す主語が音として現れないことが日常的であり、これは例外ではなく無標の状態です。しかしこの何気ない理解は、単に「省略された私を機械的に補う」処理ではありま

強い内在主義から弱い内在主義へ|存在論的内在性の移行が正当化される条件とは

哲学的立場は、反例に直面したとき「弱められる」ことが多い。しかし、弱めれば理論が改善されるとは限らない。むしろ、弱化が原理を伴わない場合、その立場は反例をいくらでも吸収できる無内容な折衷に転落する。本稿が扱うのは、まさにこの分岐点である。すなわち、ある対象の成立要因を主体の内部に限定する「強い存在

生成AIの環境負荷とは?ベイトソン「精神と自然は一つのシステム」で読み解く持続可能なAI活用

はじめに:生成AIは本当に「バーチャル」なのか生成AIは画面の向こうにある無形の知性のように見えます。しかし、その応答の一つひとつは、どこかのデータセンターで稼働する物理的なハードウェアが電力と冷却水を消費して生み出したものです。この「見えなさ」こそが、生成AIの環境負荷を議論の対象から遠

エナクティヴィズムで読み解くXAIと暗黙知|創造性支援AIの設計指針

AIの判断根拠を人間に示す「説明可能AI(XAI)」は、透明性や信頼性を高める技術として期待されてきました。しかし創造的な仕事の現場では、説明が多いほど良いとは限りません。デザインや執筆、作曲といった営みは、言語化しきれない暗黙知——経験に裏打ちされた直感や美的判断——に支えられているからです。こ

マルチエージェントAIの合意形成とは?ハーバーマス理論と認知科学から読み解く仕組み

はじめに:なぜいま「AI同士の合意形成」を問うのかAIエージェントが単独で動く時代から、複数のエージェントが役割を分担し、議論しながら結論を出す時代へと移りつつあります。そこで避けて通れないのが、どのようにして合意(コンセンサス)に到達するのかという問いです。合意の質が低ければ、システム全

汎心論は意識の「メタ問題」を解けるか——機能的実現主義との比較でわかる限界と可能性

導入:なぜ「意識のメタ問題」を問う必要があるのか私たちはなぜ「意識には物理的な説明では埋まらない何かがある」と感じるのでしょうか。この問い、すなわち「意識のメタ問題」は、意識そのものの存在を問うハード・プロブレムとは区別される、二階の説明課題です。本記事では、意識の基礎に経験的性質を置く汎

量子ダーウィニズムと生命の記憶 ― 神経・代謝・発生記憶に共通する「情報の冗長性」を読み解く

はじめに:なぜ「量子ダーウィニズム」と「生命の記憶」が結びつくのか量子ダーウィニズムは、量子力学における「古典的な世界がなぜ安定して見えるのか」という問いに答えようとする理論的枠組みです。一方、神経記憶・代謝記憶・発生学的記憶といった生命現象も、過去の情報をどのように保持し、複数の担い手に

自律型AIエージェントと観測者の違いとは?統一理論枠組みで読み解く現行AIの分類と限界

AIエージェントの「自律性」を測る物差しがなぜ必要なのか生成AIや強化学習モデルが急速に高度化する中で、「これはもう自律的なAIエージェントだ」という言い方が広く使われるようになった。しかし、出力が流暢であることや、ベンチマークで高得点を取ることと、環境に対して自ら目標を持ち、行動し、結果

脳とAIの「予測精度」はなぜエネルギーを消費するのか?情報熱力学から読み解く認知コストの正体

導入:なぜ「予測」にはコストがかかるのか人間の脳も、ディープラーニングを動かすGPUも、目の前の情報から次に起こることを「予測」しながら働いている。予測が正確であるほど行動は的確になり、モデルの性能も高まる。しかし、その予測精度の向上は、常にエネルギー消費や熱的散逸の増加と引き換えになって

AIやロボットに「意識」はあるか?ゆるい意識概念を測る標準化評価プロトコルとは

導入:なぜ今「ゆるい意識概念」が必要なのかAIやロボット、さらには脳とコンピュータをつなぐハイブリッドシステムが高度化するにつれ、「このシステムに意識はあるのか」という問いは避けて通れないテーマになりつつあります。しかし、意識そのものを直接観測する手段は存在せず、行動だけを根拠にすると模倣

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