2026年 9月の記事一覧

新カント派プラグマティズムとAI知識表現論｜可改訂な概念枠組みが拓く次世代AI設計

導入：知識表現は「世界の写し」ではなく「世界の見方の選択」であるAIに何を知らせるかを決める前に、私たちは「何を対象として数えるか」を決めている。物体か、行為可能性か、確率変数か、ベクトルか——この選択が後続する推論のすべてを規定する。知識表現（Knowledge Representati

感情情報とペルソナの取扱いが、いま経営課題になる理由チャットログから「顧客の機嫌」を、商談音声から「熱量スコア」を、問い合わせ履歴から「解約リスク層」を生成する——社内で「感情AI」と呼んでいなくても、これらはすべて個人の内面を推定する処理にあたります。属性・嗜好・行動を構造化したペルソナ

ゲシュテルとは何か──動物性から読み解くハイデッガー技術論と現代の家畜・実験動物「技術が自然を支配する」という物語には、私たちはもう慣れている。だがハイデッガーが**ゲシュテル（Ge-stell）**と呼んだ事態は、機械が動物を追い出す、あるいは人間が動物を所有する、という話に還元できない

脳の階層的予測メカニズムとTransformerの対応関係「脳とAIは似ている」という言い回しは日常的に使われますが、どのレベルで似ていて、どこから先は別物なのかを腑分けした説明は多くありません。この問いに具体的な足場を与えるのが、神経科学における予測符号化理論および自由エネルギー原理と、

記号接地問題とは何か：AIの「意味理解」を問う古典的難題生成AIが人間と見分けのつかない文章を書くようになった今、「AIは言葉の意味を理解しているのか」という問いが改めて重みを増しています。この問いを1990年に定式化したのが、スティーブン・ハーナッドの**記号接地問題（symbol gr

はじめに：「意図を持つAI」という問いはなぜ重要かAIの性能を語るとき、私たちは精度や速度に注目しがちです。しかし実務でAIを設計・運用する場面で本当に効いてくるのは、「このシステムは何に向かって動いているのか」という問いです。心的状態が何かについて向けられている性質を、哲学では**意図性

私たちの知覚や判断は、目の前の刺激だけで決まっているわけではありません。直前に何を見たか、どちらを選んだか、報酬が得られたか——こうした過去のイベントが、現在の反応に影響を残すことが数多く報告されています。しかしここで見落とされやすいのが、「過去が効いている」ことと「その過程が数学的に非マルコフで

「見えた」という経験は、目に光が入った瞬間に確定しているのでしょうか。それとも、そのあと脳の中で起きる処理が「何が見えたか」を決めているのでしょうか。この問いは、意識研究における理論対立の中心にあり、麻酔深度のモニタリング、意識障害患者の評価、脳型AIの設計といった応用にも直結します。本記事では、

量子場トリガーは神経ネットワークの予測性能を変えるか「量子場トリガー」という言葉が、神経ネットワークの予測性能と結び付けて語られることがある。しかしこの語は、物理学と機械学習のどちらでも標準化された専門用語として定着しているわけではない。議論が噛み合わない最大の原因は、まさにこの用語の曖昧

社内検索やRAG（検索拡張生成）を導入すると、「誰に聞けばいいか分からない」「こんな初歩的なことを聞いたら評価が下がる」といった摩擦は確かに小さくなります。しかしそれは、組織が抱える「言いにくさ」そのものが解けたことを意味しません。本記事では、心理的安全性の定義に立ち返り、社内検索・生成AIが補え