予測符号化に関する記事一覧

脳型AIと人工意識：予測符号化が拓く新たな知能の可能性

はじめに：脳に学ぶAI設計の重要性人工知能の発展において、従来の深層学習は目覚ましい成果を上げてきました。しかし、その学習メカニズムは必ずしも生物の脳と一致するものではありません。近年注目されているのが、脳の情報処理原理に基づいた**予測符号化（Predictive Coding）**とい

はじめに：言語理解を問い直す二つのアプローチ言語の意味はどこから生まれるのか。この根源的な問いに対し、ジャック・デリダのポスト構造主義哲学と現代の認知神経科学は、それぞれ独自の答えを提示してきました。デリダが『グラマトロジーについて』で展開した差延(différance)や痕跡の概念は、意

はじめに：認知科学とAI研究の新たな地平人工知能と認知科学の発展は、人間の心の理解と機械による知識処理という二つの方向から進化を遂げています。特に近年注目されているのが、予測処理理論に基づく他者理解のモデル化と、量子力学の原理を応用した知識グラフの時系列推論です。これらは一見異なる

予測符号化と差延という異色の組み合わせが開く新たな視座認知科学と哲学――一見すると遠く離れた二つの学問領域が、実は驚くべき共通点を持っています。脳科学の最前線で注目される**予測符号化（Predictive Coding）と、デリダやメルロ＝ポンティが提唱した差延（différance）や

はじめに：予測する機械としてのAIと脳現代のAI技術と人間の脳は、どちらも「予測」を中核に据えたシステムとして機能しています。ChatGPTに代表される大規模言語モデルは次の単語を予測し続けることで自然な文章を生成し、一方で人間の脳は神経科学者が「予測マシン」と呼ぶほど、常に次に起こる出来

導入：なぜ感情と記憶の統合モデルが重要なのか私たちは日常的に、喜びや恐怖といった強い感情を伴う出来事ほど鮮明に記憶していることを経験します。一方で、人工知能の分野では長らく「冷たい論理」のみを追求してきましたが、近年になって感情機能の重要性が再認識されつつあります。本記事では、神経科学にお