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脳オルガノイドで探る「神経の量子生物学」―ラジカルペア機構から見えてくる新しい研究戦線

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

導入：なぜ「AIの見ている世界」を問う必要があるのか生成AIやロボット制御モデルが急速に普及する中で、「どのAIが優れているか」はベンチマークの数値だけで語られがちです。しかし、モデルごとに入力・出力・学習目的がまったく異なる以上、そもそも「同じ土俵で比較できているのか」という問いが見落と

はじめに:意識研究における「情報」と「量子」の交差点意識をどう科学的に扱うかという問いに対して、大きく二つの潮流がある。一つは統合情報理論(IIT)のように、意識を情報の統合度合いとして定量化しようとする立場。もう一つは、Orch OR理論のように、脳内の量子力学的過程そのものに意識の物理