ホワイトヘッドのプロセス哲学と学習科学・教育工学をつなぐ理論とは？「創造性・有機体・満足」で読み解く現代学習設計
因果推論とメタ認知を統合したAIアーキテクチャ：次世代AI開発の新たな道筋
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
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
因果推論がAGI実現に不可欠な理由汎用人工知能（AGI）の実現において、因果関係を正しく理解し推論する能力は中核的な要素とされています。現在の機械学習システムの多くは統計的な相関関係に基づく予測に優れていますが、「なぜそうなるのか」という因果的な理解には限界があります。人間は3歳頃