AI研究に関する記事一覧

人間とAIの境界の曖昧化：哲学的意義と未来社会における新たな自己像

はじめにAI技術の急速な発展により、かつて「人間だけ」が持つと信じられていた知性や創造性、そして主体性の境界が次第に曖昧になっています。哲学者アンディ・クラークは、人間は道具と一体化して認知能力を拡張する「生まれながらのサイボーグ」であると論じ、従来の「心＝脳内だけ」という考えを覆しつつあ

はじめに行動経済学者ダニエル・カーネマンが提唱するシステム1（直感的・即座の思考）とシステム2（熟考的・段階的な思考）は、人間の認知プロセスの二重性を示しています。近年、この「速い思考」と「遅い思考」の両面を一体で実現しようとする試みが進んでいます。2025年2月、Anthropic社は初

はじめにジョン・デューイは「真の教育はすべて経験を通じて生まれる」と説き、学習者が能動的に体験を積むことを重視しました。現代では、生成AI（大規模言語モデル）を活用した疑似体験が、プロジェクト学習やシミュレーション学習の形で提供されつつあります。本記事では、デューイの経験主義とAI支援学習

はじめに現代は、生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、知識の獲得と意思決定が大きく変革されつつあります。人間の推論力は、伝統的な論理的思考や直観に基づくものですが、ベイトソンのシステム論的アプローチやホワイトヘッドの過程哲学は、思考のプロセス自体を再評価する重要な視点を提供して

はじめに情報理論の父、クロード・シャノンは、メッセージの発生確率が低いほど情報量が大きいと考えました。しかし、情報量が多い＝必ずしも受け手にとって価値が高いとは限りません。現代の大規模言語モデル（LLM）は、膨大なデータから統計的にテキストを生成する一方で、その出力される情報の「価値」は、

はじめに現代の人工知能（AI）、特に大規模言語モデル（LLM）の進化に伴い、私たちの推論のあり方や知識の生成方法が大きく変化しています。人間は長年にわたって、演繹、帰納、そして仮説形成といった論理的推論手法を駆使し、問題解決や知識の深化に取り組んできました。一方、LLMは膨大なテキストデー

はじめに現代の人工知能（AI）技術、特に大規模言語モデル（LLM）やディープラーニングは、我々の認知や情報処理の仕組みに大きな影響を与えています。興味深いのは、人間の脳とAIのニューラルネットワークが、どちらもネットワーク構造による情報処理という共通点を持ちながら、その学習、推論、記憶のメ

はじめに現代社会では、生成AIの発展により、LLM（大規模言語モデル）との対話が急速に普及しています。ノーバート・ウィーナーのサイバネティクス（人間機械論）の視点から見ると、人間と機械は一体のシステムとして情報の伝達とフィードバックによって制御が行われるとされ、これが認識論的な観点からも大

「エレンコス（ソクラティック・メソッド）」は、対話を通じて相手の主張や定義を問い直し、矛盾や曖昧さを浮き彫りにする手法です。大まかにいえば、「定義を問い、矛盾を指摘し、相手（あるいは自分）が自分の無知を自覚していく」流れがポイントになります。これをLLM（大規模言語モデル）上で“マスターする”ため

はじめに現代における生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、単なる情報提供ツールではなく、対話を通じた思考の触媒として注目されています。ここでは、古代ギリシャのソクラテスが行った対話法―問答法（エレンコス）―を現代のLLMとのインタラクションに適用することで、ユーザーが自己省察を深め、