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予測処理モデルから読み解くAIのステレオタイプ形成メカニズム

はじめに：なぜAIはステレオタイプを学習するのか人工知能システムが人種、性別、職業に関する偏見を再現してしまう問題は、技術的欠陥というより学習メカニズムの本質に根ざしています。予測処理モデル（Predictive Processing）の枠組みで考えると、AIも人間も環境の統計的規則性を内

量子強化学習が直面する意味理解の課題量子強化学習（QRL）は、量子計算の重ね合わせやエンタングルメントといった特性を活用し、古典的な強化学習を拡張する試みである。変分量子回路を用いた行動価値関数の近似や、量子ポリシー勾配法による方策学習など、技術的なアプローチは着実に進展している。しかし、

はじめに：デジタル環境が変える自己認識の在り方スマートフォンを手に取り、InstagramやTwitterを開く。そこには理想化された自分の姿があり、複数のアカウントで異なる人格を演じ分ける――このような日常が、私たちの「自分とは何か」という根源的な問いに、かつてない影響を及ぼしています。

はじめに：教育現場で育まれる「見えないバイアス」私たちは学校で知識や技能を学ぶだけでなく、「世界はどういうものか」「自分は何者か」という根本的な認識の枠組みを獲得していきます。しかし、その過程で形成される期待や注意の向け方には、しばしば特定の偏り―予測バイアス―が含まれています。本

はじめに：脳は本当に「ノイズだらけの古典系」なのか脳は温かく湿った環境で、無数の化学反応とイオンの流れが絶え間なく続く複雑なシステムです。従来の物理学では、このような「ノイズの多い環境」では量子的なコヒーレンス（量子状態の維持）は瞬時に失われ、脳は古典物理の法則だけで動作すると考えられてき

創造性は偶然の産物か、それとも進化の必然か人間の創造的思考は、芸術、科学、技術革新など文明を支える根幹的能力です。しかし、なぜ私たちの脳はこれほど高度な創造性を発揮できるのでしょうか。創造性の発現には時間や労力といったコストが伴うにもかかわらず、全人類に普遍的に備わっているという事実は、進

はじめに：不気味の谷とバーチャルヒューマンの課題人間に酷似したロボットやCGキャラクターを見たとき、「ほぼ人間だが何かが違う」という違和感を覚える現象が「不気味の谷」です。特に表情や音声といった感情表現の不自然さは、ユーザーの共感や信頼感を大きく損なう要因となります。近年、ディープ

はじめに：二つの理論が交差する地点量子情報理論における「量子チャネル」と、生物学・システム論に由来する「オートポイエーシス」。一見すると全く異なる領域の専門用語ですが、これらは自己参照性と観測者の関与という点で深い類似性を持っています。量子チャネルは量子情報を伝達・変換する数学的枠

なぜ今、過程哲学と神経科学の統合が求められるのか現代の認知科学や神経科学は、意識のハードプロブレムや生命の起源問題において根本的な壁に直面している。従来の物質中心・実体中心の世界観では、主観的経験の本質や生命システムの自律性を十分に説明できないという限界が明らかになってきた。こうし

はじめに：知能を再定義する三者協調の視点従来、知能とは個人の脳内に閉じたプロセスとして理解されてきました。しかし現代の認知科学では、人間の知性が身体・道具・環境との相互作用を通じて発現するという視点が主流になりつつあります。特に4E認知科学（Embodied, Embedded, Exte