AI研究に関する記事一覧

自由エネルギー原理とフッサール現象学｜予測符号化で志向性はどこまで語れるか

自由エネルギー原理とフッサール現象学｜予測符号化で志向性はどこまで語れるか脳を「予測する器官」とみなす自由エネルギー原理（FEP）と予測符号化は、知覚・行為・学習を統一的に説明しうる枠組みとして注目されています。一方、フッサール現象学は「意識はつねに何ものかについての意識である」という志向

はじめに：事象境界と主観的時間を定量化する意義場面の切り替わりや予想外の出来事といった「事象境界」は、私たちの時間感覚を変えると考えられています。ただし、境界があれば一律に時間が長く感じられるわけではありません。測り方によっては、むしろ短く感じられる場合もあります。この記事では、事

主観時間表現とは？AIで「感じる時間」を活かす映像要約・UX・医療への応用同じ30分でも、夢中になった作業はあっという間に過ぎ、待合室の30分は果てしなく長く感じます。この「感じる時間」をAIで推定し、サービスや研究に活かそうとするのが主観時間表現の考え方です。結論から言えば、実装

層化意味モデルの層間移行条件とは｜相互行為的意味を定量化する方法人とAI、人とロボットの対話が日常化するなかで、「その応答は本当に相手と意味を共有しているのか、それとも規則どおりに反応しているだけなのか」という問いの重要性が増しています。層化意味モデルでは、この違いを「プロトコル的意味」と

エスポジトの人工的コミュニケーションとは？層化意味モデルで読むAIと「意味」生成AIとの対話が日常になった今、「AIは本当に意味を理解しているのか」という問いが繰り返し議論されています。しかし、この問いに白黒をつけなくても、AIが社会のコミュニケーションに参加している現実は説明できます。そ

動物は鳴き声や身振りで、仲間に「何か」を伝えようとしているのでしょうか。この問いに答えるうえで重要なのは、信号に意味があることと、送り手がその意味を伝えようとしていることは別問題だという点です。本記事では、動物コミュニケーション研究を「信号層」「意味層」「意図層」の三層に分けて整理

人の対話は言葉だけで成り立っているわけではありません。うなずき、視線、手振り、表情といった非言語コミュニケーションが、意味の補足や感情の共有、話者交代のタイミングまでを支えています。生成AIが自然な対話相手になるためには、この「言葉以外のチャネル」をどう理解し、どう表現するかが大きな鍵になります。

はじめに：なぜ今「シンボルグラウンディング問題」が重要なのか画像を見て説明し、質問に答え、対象を指し示すAIが当たり前になりました。こうしたAIは「言葉の意味を本当に理解しているのか」という古典的な問いに、改めて実践的な形で向き合っています。それがシンボルグラウンディング（記号接地）問題で

はじめに：なぜ今、LLMエージェントにBDIなのかLLMがツールを呼び出し、結果を見て次の行動を決める「エージェント型AI」は、検索や業務自動化の分野で急速に広がっています。一方で、長いタスクの途中で目標がぶれる、外部情報に振り回される、なぜその行動を選んだのか説明できない、といった課題も

導入：なぜ今「ANT×OOO」の研究方法が必要なのかデザイン研究や芸術実践では、人だけでなく素材、道具、ソフトウェア、制度、展示空間などの「モノ」が、制作や社会のあり方を左右しています。こうした人間と非人間の関係を経験的に追う理論として、アクターネットワーク理論（ANT）が広く使われてきま