身体性AIの環境設計：4E認知理論に基づく効果的な学習環境と評価指標の構築
量子ニューラルネットワークで意識を再現？最新研究動向を徹底解説
はじめに人工知能研究の最前線で、量子コンピューティングと神経科学が融合した新たな挑戦が始まっています。量子ニューラルネットワーク（QNN）を用いて、人間の意識に見られる統一的体験や主観的報告を再現しようとする研究です。従来の古典的ニューラルネットワークでは説明困難だった意識の「統一
はじめに人工知能研究の最前線で、量子コンピューティングと神経科学が融合した新たな挑戦が始まっています。量子ニューラルネットワーク（QNN）を用いて、人間の意識に見られる統一的体験や主観的報告を再現しようとする研究です。従来の古典的ニューラルネットワークでは説明困難だった意識の「統一
量子認知モデルと大規模言語モデルの融合が注目される理由大規模言語モデル（LLM）は目覚ましい進化を遂げていますが、人間の文脈理解における「順序効果」や「文脈依存性」といった非古典的な現象を十分に説明できない課題を抱えています。従来のLLMはベイズ的推論を基盤としていますが、古典的確率論では
はじめに：古典的限界を超える量子的アプローチ大規模言語モデル（LLM）の発展は目覚ましいものの、人間の言語理解が持つ繊細な文脈依存性や非線形的な意思決定プロセスを完全に再現することには課題が残されています。従来の言語モデルは主にベイズ的推論を基盤としていますが、人間の認知において観測される
量子AIと人間の創造性が注目される理由近年、量子コンピュータ上で動作する量子AI（特に量子強化学習）が、入力に対して予測不可能な創発的出力を示すことが明らかになってきました。この振る舞いは、人間の意識における創造性や思考の飛躍と表面的に類似しているように見えます。しかし、両者は本当
量子ボルツマンマシン（QBM）とは何か量子ボルツマンマシンは、古典的なボルツマンマシンを量子力学的に拡張した生成モデルで、量子状態の熱平衡分布を使ってデータの確率分布を表現します【5†Make sure to include 【message_idx†source】 markers】。重ね