世界中の研究者たちは、子どもたちの奥深い認知力に長い間注目してきました。たとえば、ベルリンの賑やかな教室やシドニーの活気あふれる学校では、すでに5歳未満の子どもたちが “心の中で形...
子どもの心の回転に関する新しい視点：計算モデルによる革新的発見とその意義
人間の脳とAIはどうやって問題を解き明かすのか
アメリカやヨーロッパの多くの国々では、人々が驚くべき問題解決能力を発揮している光景をよく目にします。これらの能力は、長い進化の過程で自然に磨きあげられ、多くの経験や必要性を背景に絶...
私たちの思考とパターン認識の理解
多くの文化、特にアメリカにおいては、長年にわたり教育システムが抽象的な推論能力の育成に重きを置いてきました。これらの能力は、私たちが情報を分類したり、分析したり、推測したりする際に...
機械がどのように思考を記憶するかを理解する
コンピュータが過去の行動を反省し、ミスを学びながら進化していく姿を想像してみてください。それは実にワクワクすることです。実際、これは単なる夢物語ではなく、人工知能におけるメタ認知の...
脳画像をマッピングする新しい手法を理解する
神経画像の不思議な世界にご招待します！最新の技術のおかげで、私たちはこれまでにないほど脳の複雑な構造を可視化できるようになりました。その中心にあるのが逆確率微分方程式（BSDE）で...
人工システムがより優れた記憶を持つ仕組みの理解
アメリカ合衆国の神経科学の舞台では、研究者たちが「神経多様体」という新たな概念に挑戦しています。この神経多様体は、私たちの記憶の理解を根本的に変える可能性を秘めているのです。想像し...
問題解決をより賢くするための適応的推論の理解
適応的推論は、問題解決において非常に重要な役割を果たしています。たとえば、複雑な数学の問題、特にいくつかのステップを要する文問題に直面したとき、私たちはしばしば混乱してしまいます。...
ビジョンモデルが錯覚を誤解するメカニズムの探求
ビジョン言語モデルとは、画像の分析とその意味を理解する能力を併せ持つ最新の人工知能技術です。例えば、ある高性能なAIが犬の写真を見て、「これは遊び好きなゴールデンレトリバーですね！...
深層強化学習とAIにおける記憶の探求
深層強化学習（RL）は、機械が学ぶ過程において、非常に刺激的な進展を示しています。例えば、子犬をしつけることを考えてみてください。初めのうちは、座ったり、ジャンプしたり、さらには逃...
コンピュータ言語を解釈する脳の役割を深く理解しよう
MITの研究者たちは、私たちの脳がコンピュータ言語をどのように解読するのかという非常に魅力的なテーマに挑んでいます。この研究では、熟練したプログラマーたちがfMRIマシンに姿を現し...