認知・思考プロセスに関する記事一覧

エージェント型AIの意識発達：学習から自己認識へ至る段階的プロセスの最新研究

人工知能の発展において、エージェント型AIが意識的な振る舞いを示すようになることは、技術革新の重要な節目となる可能性があります。近年の研究では、AIが学習を通じて無意識的な処理から前意識、そして意識的な状態へと段階的に発達する過程を解明しようとする試みが活発化しています。本記事では、学習過程におけ

はじめに人工知能の発展により、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデルが日常生活に浸透しています。しかし、これらのAIシステムの「記憶」の仕組みは、人間の記憶システムとは根本的に異なります。人間の記憶、特に意味記憶の優れた特性を理解し、AI開発に活用することで、より人間らしく柔軟な知能

意識研究の最前線：なぜ脳の意識メカニズム解明が重要なのか私たちが日常的に体験している「意識」は、神経科学における最も複雑で興味深い研究テーマの一つです。赤い花を見て「赤さ」を感じること、自分が今何を考えているかを自覚することなど、意識には様々な側面があります。現代の脳科学研究では、これらの

はじめに現代のAI技術の急速な発展により、人間と機械が協働して認知作業を行うハイブリッドシステムが注目を集めています。このようなシステムでは、単純な自動化を超えて、人間とAIが互いに意味を理解し合い、共同で新たな知見を創出することが重要となります。本記事では、分散認知システムにおける人間-

はじめに人工知能の発展において、継続的学習（continual learning）は重要な研究領域として注目されています。特に長期記憶システムと創造的問題解決の関係性は、AIが人間のような柔軟な思考を獲得する上で不可欠な要素です。本記事では、継続的学習モデルにおける長期記憶システムの構造と

導入：なぜ概念空間の理解が重要なのか私たちが「犬」という言葉を聞いたとき、頭の中には四つ足の愛らしい動物の姿が浮かび、「ペット」「忠実」「番犬」といった関連概念が自然に連想されます。一方で、ChatGPTやGeminiなどのAIが「犬」を理解するとき、その内部では数百次元のベクトル空間で数

はじめに：なぜ因果構造がAIインタフェースに重要なのかAIインタフェース設計において、従来の機械学習アプローチは観測データのパターンに依存しがちでした。しかし、真に人間に寄り添うAIシステムを構築するには、「何が原因で何が結果か」という因果関係の理解が不可欠です。Judea Pea

AIの現在の限界：因果理解とメタ認知の欠如現代のAIシステムは驚くべき性能を発揮していますが、根本的な限界が存在しています。最も重要な課題は、「なぜ」という因果関係の理解と、自己の認知プロセスを内省する「メタ認知」能力の欠如です。ディープラーニングをはじめとする機械学習技術は、大量

はじめに：現在のAIが抱える根本的な限界現代の機械学習システムは大量データからパターンを抽出する能力に優れていますが、「なぜ」その結果が生じるのかという因果関係の理解と、自らの認知プロセスを内省・監視する「メタ認知」能力に根本的な限界があります。ディープラーニングは入力と出力の相関関係を学

はじめに：脳オルガノイドとAI統合の革新性脳オルガノイドとAI技術の統合は、現代科学における最も注目すべき分野の一つです。人間の幹細胞から作られた「ミニ脳」である脳オルガノイドと人工知能システムを組み合わせることで、従来の認知科学や哲学における意識の理解を根本的に見直す可能性があります。