バイオセミオティクスでAIを評価する——記号・機能環・スキャフォールディングによる横断ベンチマーク設計の全貌
マルチモーダル埋め込み空間におけるメタファー理解：CMTと深層学習の融合
概念メタファー理論とマルチモーダル表現学習の接点言語における比喩的表現は、単なる修辞的装飾ではなく、人間の思考そのものを支える認知的基盤である。レイコフの概念メタファー理論（Conceptual Metaphor Theory, CMT）は、「怒りは熱」「人生は旅」といった抽象概念が、より
概念メタファー理論とマルチモーダル表現学習の接点言語における比喩的表現は、単なる修辞的装飾ではなく、人間の思考そのものを支える認知的基盤である。レイコフの概念メタファー理論（Conceptual Metaphor Theory, CMT）は、「怒りは熱」「人生は旅」といった抽象概念が、より
大規模言語モデル（LLM）の性能向上が著しい昨今、単なる情報検索や文章生成を超えて、人間らしい直感的な表現力や創造的思考が求められるようになっています。特に抽象的な概念を分かりやすく伝えたり、斬新な視点で問題を捉え直したりする能力は、ビジネスやクリエイティブ分野での実用性を大きく左右します。その鍵
はじめに：AIは本当に「理解」しているのかChatGPTやClaude、GPT-4といった大規模言語モデル（LLM）の登場により、AIが人間と見まごうような高度な文章生成や会話を行えるようになりました。しかし、これらのAIシステムが本当に言語を「理解」しているのか、それとも単に統計的なパタ