多世界解釈と自己同一性——パーフィット理論で「私」はどう再構築されるか
視覚・言語・行動を統合したマルチモーダル世界モデルの最新動向と一般化能力の評価
マルチモーダル世界モデルがロボティクスにもたらす変革ロボット工学における最大の課題の一つは、未知の環境やタスクに対する一般化能力の獲得です。従来のロボット制御システムは特定のタスクに特化した設計が主流でしたが、近年の深層学習とマルチモーダル基盤モデルの発展により、視覚・言語・行動を統合的に
マルチモーダル世界モデルがロボティクスにもたらす変革ロボット工学における最大の課題の一つは、未知の環境やタスクに対する一般化能力の獲得です。従来のロボット制御システムは特定のタスクに特化した設計が主流でしたが、近年の深層学習とマルチモーダル基盤モデルの発展により、視覚・言語・行動を統合的に
AIは本当に「理解」しているのか？意味理解の本質に迫る現代のAIは、文章を生成し、画像を認識し、複雑な質問に答えることができます。しかし、これらのAIシステムは本当に「意味」を理解しているのでしょうか？それとも、単に膨大なデータからパターンを学習し、統計的に適切な応答を出力しているだけなの
はじめに：AIは本当に「意味」を理解しているのか近年のAI技術の進展により、大規模言語モデルが人間のような自然な文章を生成し、複雑な質問に答えられるようになりました。しかし、これらのAIは本当に言葉の「意味」を理解しているのでしょうか。この根本的な問いに答えるためには、シンボルグラウンディ
世界モデルがAIにもたらす革新人工知能（AI）が真に人間のように「理解」し「想像」できるようになるには何が必要でしょうか。その答えの一つが**世界モデル（World Model）**です。世界モデルとは、AIが自身を取り巻く環境の動態を内部にモデル化し、観測データから学習した表現を用いて未