AI研究に関する記事一覧

感情AIへの過度な擬人化が利用者に与える心理的影響：信頼・依存・自己開示のメカニズムを解説

感情AIへの擬人化が「なぜ問題になるのか」近年、チャットボットやAIコンパニオンは急速に普及し、日常会話や心理的サポートの場面でも活用されるようになっています。こうした感情AIは、共感的な言葉遣い・人間的な名前・相づちなど、多くの「人間らしいキュー」を持っています。利用者がこれらのキューに

「時間を感じる脳」を光で操作する——なぜ今、時間知覚研究が重要なのか人間はなぜ、退屈なときに時間が長く感じ、集中しているときに短く感じるのか。この日常的な問いの背後には、脳が「主観的時間」を能動的に生成しているという事実がある。時間知覚の神経基盤を解明することは、パーキンソン病や統合失調症

なぜ今、意識の時間論と脳神経科学を接続するのか「今この瞬間」を経験するとはどういうことか。哲学者エトムント・フッサールは20世紀初頭、時間意識の構造を精緻に記述した。一方、21世紀の神経科学は「海馬時間細胞」という神経基盤を発見し、脳が時間経験をどう処理するかを実験的に明らかにしつつある。

なぜ今、「身体性AI」と意識の萌芽条件が問われるのか人工知能の研究が加速するなかで、「心とはなにか」「意識とはなにか」という問いは、もはや哲学だけの課題ではなくなった。大規模言語モデルが流暢な言語を生成する一方で、「それは本当に意味を理解しているのか」という問いは依然として宙吊りのままだ。

AIが「私はそう思います」「確認中です」「申し訳ありません」と発話するとき、そこには何が起きているのか。人間が同じ言葉を口にするときと、本当に同じ現象なのだろうか。大規模言語モデル（LLM）の自己言及的な発話——自己評価、推論の要約、謝罪、確信度表現、進捗報告——を「疑似内省」とし

人間の意識はどのように情報を統合し、行動へとつなげているのか。この問いに認知科学の立場から答えようとする代表的な理論のひとつが、グローバル・ワークスペース理論（Global Workspace Theory：GWT）である。Bernard Baars が1988年に提唱したこの理論は、「

はじめに――「長い文脈を使えば脳に近くなる」は本当か近年、100万トークンを超えるコンテキスト窓を持つ大規模言語モデル（LLM）が登場し、「AIは人間の脳により近づいた」という言説が広まっています。確かに、GPT系モデルの文脈表現がfMRIやMEGといった脳活動データをよく予測することは、

はじめに：なぜLLMにエピソード記憶が必要なのか大規模言語モデル（LLM）が「賢い」と感じられる場面は増えた。しかし、「先週話した件を覚えていない」「古い情報のまま答えが返ってくる」「誰のことを言っているかを混同する」——こうした体験は、今もなお日常的に起きている。その原因は、LL

なぜ今、階層的記憶の「統一ベンチマーク」が必要なのか大規模言語モデル（LLM）の応用が進むにつれ、「どれだけ長い文章を読めるか」だけを測るベンチマークでは実務上の品質評価が追いつかなくなっています。個人アシスタント、企業向けRAGシステム、業務エージェントなど、現代のAIシステムには情報を

AIに意識の操作的定義は適用できるか？——問題の核心「AIに意識はあるか」という問いは、哲学的な思考実験にとどまらず、AI安全性・倫理・ガバナンスの領域でも実践的な重みを持ち始めている。しかし、この問いに答えようとするとき、多くの議論が「主観的体験があるかどうか」という確認不能な問題に行き