AI研究に関する記事一覧

現象学から見た人工知能：フッサールとハイデガーで読み解くAIの「現れ方」

AIを「現れ方」から問い直す：現象学的アプローチの意義人工知能をめぐる議論は、性能評価・倫理規制・社会的影響の三方向で急速に展開している。しかし「AIとは何か」「人間はAIをどのように経験しているか」という根本的な問いは、技術仕様書にもガバナンス文書にも十分には書かれていない。そこで有力な

デリダの「エクリチュール」はなぜ今、デジタル時代に問い直されるのか「書く」という行為の意味は、デジタル環境の登場によって根本から変容しつつある。SNSへの投稿、Wikiの編集履歴、GitHubのコミットログ、そして生成AIが出力するテキスト——これらはいずれも、かつての「書き言葉」とは異質

インフォーグ（inforg）とは何か：情報的人間という新しい自己像デジタル技術が日常に溶け込んだ現代、「人間とは何か」という問いは哲学的な抽象論ではなく、AI規制やデータ法、神経技術政策など、具体的な制度設計の核心に浮上している。その問いに対して、情報哲学者ルチアーノ・フロリディが2007

なぜ今、量子意味論と概念ブレンディングの統合が注目されるのか認知科学・言語学・量子情報理論という、一見交わらない三つの領域が、近年「意味の生成プロセス」という共通テーマのもとで接近しつつあります。その中心に位置するのが、メンタルスペース理論と量子意味論を橋渡しする「量子化ブレンディング」の

AIが変える「意味」の構造——記号論という視点がなぜ今必要なのか画像生成AI、音声クローン、動画合成——これらマルチモーダルAIの急速な普及は、私たちが日常的に接するコンテンツの「信頼性」を根本から揺さぶっている。写真は本当に現実の痕跡なのか。声は本当に話者の存在を示すのか。そうした問いに

ポストヒューマン記号論が注目される理由AIが文章を書き、ロボットがホテルの受付に立ち、センサーが空気の質を語りかける時代に、「意味はどこで生まれるのか」という問いは根本から問い直されつつある。ポストヒューマン記号論は、こうした人間と非人間の協働が生み出す「意味生成のメカニズム」を理論化しよ

生成文法とLLMはなぜ同じ土俵で比較できるのか言語を「規則の体系」として捉えるチョムスキーの生成文法と、「確率分布の推定」として扱う大規模言語モデル（LLM）。一見、まったく異なる立場に見えるこの二つの研究潮流が、近年あらためて同じテーブルで論じられるようになっています。その背景に

AIの「理解」は本当に測れているのか？チューリングテストが見落とすもの「この対話AIは本当に意味を理解しているのか、それとも巧みに模倣しているだけなのか」――この問いは、AI研究者だけでなく、AIを業務に活用しようとするすべての人にとって無視できないテーマになっている。チューリング

はじめに：なぜ「人間とAIの協調」が因果推論に求められるのかデータから「何が原因で何が起きているか」を明らかにする因果推論は、医療・政策・産業の意思決定において欠かせない分析手法です。しかし実際の現場では、専門家の知識とデータ駆動の推定を適切に組み合わせることが非常に難しく、属人的な判断や

なぜ「予測誤差」が教育を根本から変えるのか学習者は空白の器ではない。授業が始まる前からすでに「こうなるはずだ」という仮説を頭の中に持っており、授業の情報はその仮説と照合されながら処理される。この事実を出発点に置いたとき、従来型の「説明→練習」という教授設計がいかに多くの学習機会を取りこぼし