因果的プロンプトエンジニアリング：LLMの因果推論能力を最大化する実践ガイド
因果的プロンプトエンジニアリング：LLMの因果推論能力を最大化する実践ガイド
LLMにおける因果推論の本質的課題大規模言語モデル（LLM）は膨大なテキストデータから学習し、自然な文章生成を実現していますが、その能力の中核は統計的な相関パターンの抽出にあります。次の単語を予測する自己回帰モデルとして設計されたLLMは、単語の共起関係を捉えることには長けているものの、そ
LLMにおける因果推論の本質的課題大規模言語モデル（LLM）は膨大なテキストデータから学習し、自然な文章生成を実現していますが、その能力の中核は統計的な相関パターンの抽出にあります。次の単語を予測する自己回帰モデルとして設計されたLLMは、単語の共起関係を捉えることには長けているものの、そ
はじめに：感情AIが問いかける「心の記号体系」の再構築人間は表情、声、身振りといった多様な記号を用いて感情を伝え合ってきました。しかし近年、感情認識AIを搭載したロボットの登場により、この伝統的な情動の記号体系に変化の兆しが見え始めています。PepperやLOVOT、PAROといった感情A
はじめに：なぜマルチモーダル比喩理解が重要なのか比喩（メタファー）は、人間が抽象的な概念を具体的なイメージになぞらえて理解する言語表現です。この比喩という現象は言語だけでなく、画像、音楽、映像といった様々なモダリティに現れます。近年、AIによるマルチモーダル比喩理解の研究が急速に進展してお
はじめに：突然の閃きがもたらす創造の瞬間問題に取り組んでいるとき、突然すべてが明瞭になる瞬間がある。「アハ！」という感覚とともに、それまでバラバラだった要素が一つの意味へと統合され、解決への道筋が鮮明に見えてくる。この創造的洞察の経験は、単なる思考の産物ではなく、意識・身体・時間が交差する
導入：生物情報学が直面する計算上の困難と量子計算への期待生物情報学では、タンパク質相互作用ネットワーク（PPI）や遺伝子調節ネットワークといった知識グラフから有用な構造情報を抽出することが、創薬や機能予測において極めて重要です。しかし、コミュニティ検出や最密部分グラフの発見といった構造解析
はじめに：幼児の「ころころ変わる選択」の謎「さっきはAのおもちゃが好きって言ったのに、もうBを選んでる」——幼い子どもと接する中で、こうした一貫性のない選択に戸惑った経験はないでしょうか。幼児期の意思決定には、質問の順序を変えただけで答えが変わる順序効果や、選択肢の提示方法で選好が逆転する
構造的カップリングとは何か：相互適応の科学的理解人間とAI、あるいはAI同士が協働する場面では、単なる一方向の命令・実行関係ではなく、双方が相手の振る舞いに応じて行動を調整し合う現象が観察される。この相互適応のプロセスを構造的カップリングと呼ぶ。構造的カップリングは、生物学者マトゥ
はじめに：AI意識問題の重要性人工知能を搭載したロボットに「意識」は存在しうるのか――この問いは、技術発展が加速する現代において避けて通れない哲学的・倫理的課題となっています。意識の本質を解明する試みとして、近年注目を集めているのが**統合情報理論(Integrated Infor
はじめに：なぜ量子確率論が倫理判断AIに必要なのか人工知能に倫理的な判断をさせるには、どのような数理的枠組みが必要なのでしょうか。従来の古典的確率論に基づくアプローチでは、人間の道徳判断に見られるあいまいさや文脈依存性を十分に表現できないという課題がありました。実際、人間の倫理判断
サピア＝ウォーフ仮説とは何か私たちは言語を通じて世界を理解しているが、その言語自体が思考のあり方を規定しているとしたらどうだろうか。サピア＝ウォーフ仮説（言語相対性仮説）は、まさにこの問いに挑む理論である。この仮説は、言語の構造が話者の思考や世界認識に影響を与える、あるいは決定さえするとい