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【AIと生きる時代の〈理解〉考】
第4回：理解考からみたAIスロップ問題
rmaruy3.github.io/blog/2026/…
...AIスロップと何であり、AIスロップ問題をどう理解できるかについて、本連載の「理解の三項モデル」の切り口から考えました。
#AIと生きる時代の理解考
かっこいい。
PHPの問題で、日本評論社さんのHPが、以下に避難されているとのこと。
keisemi.github.io/nippyo/
ビジネスエコノミクスは、以下でアクセスでき、スライド等もダウンロードできます。
keisemi.github.io/nippyo/boo…
面白そう…
【本日発売】信念形成の過程には「ブラックボックス」が存在する――。大部分の信念がそうだとすれば、私たちはいったい、何を信じるべきか？ 知覚や他者の証言、さらには対話型AIの事例をも扱いつつ、新たな切り口からこの難問に挑む。
飯塚 舜 著『ブラックボックスの認識論――信頼性主義からのアプローチ』☞ iwnm.jp/061778
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この切り口は全く想定外でした。。。。
"As our language emerges out of our human communications, physical macroscopic order parameter emerges out of communications among atoms"
CPCの射程が原子レベルに。。。
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本日の日経新聞朝刊に、谷口忠大教授 @tanichu の論考が掲載されました。
CPC理論が含意する、「社会で合意されうる言語や知識を作るながら世界をより良く共に理解していこうとする主体」としての新しい経済人の姿を論じています。
nikkei.com/article/DGXZQOCD1…
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なんとなくだけど、認知と言語を超えて、CPCを創発の階層を上手く表現するための数理モデルへと、持っていこうとする諸努力が、いくつもの方向で観測されて、この半世紀の界隈のStruggleで溜まっているエネルギーをなんとなく感じるなど。
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本日のSakana AIのシンポジウムは、おかげさまで満員となりました。足を運んでくださった皆さま、本当にありがとうございました！🐟
ユルゲン・シュミットフーバー教授の基調講演や対談を含め、イベントの模様は後日あらためてご報告します。
当日は CEO の David Ha から、AI主権にとって重要となる Sakana AIの取り組みの「3つの柱」についてお話ししました。
・Pre-training：次世代の事前学習モデルの開発にAIエージェントを活用する
・Post-training：日本語やビジネスシーンにLLMを適応させる事後学習技術（Sakana Namazu）
・Orchestration：最先端の性能を、単一のAIモデルに依存せずに実現するオーケストレーション技術（Sakana Fugu）
続いてチーフサイエンティストの秋葉拓哉から、事前学習の取り組みである「Sakana Sawara（仮称）」プロジェクトと、その意義についてお話ししました。
Sakana AIはこれまで、LLMを最大限に活用する「エージェントの層」での技術革新を強みの一つとしてきました。しかしいま、「モデルの層」が再び重要になっています。オープンモデルと最先端モデルとの差は縮まり、モデルを作るコストは下がり、さらに強化学習によって自社のタスクやツールに合わせて特化させることもできる。こうした状況を踏まえ、モデル作りに改めて取り組むべき時期が来たと考えています。
事前学習のボトルネックは、相変わらず計算機の量にあります。その限られた計算資源をどこに投じるか。モデル開発の進展は、どんな実験をどの順で行い、どのアイデアを捨てるかという判断の精度に大きく左右されるようになりました。秋葉からは、こうした開発を、AIの力も駆使しながら少数精鋭のチームで手がけていくアプローチについてお話ししました。
この発表は、日経新聞でも取り上げていただきました。
nikkei.com/article/DGXZQOUC2… 🐟
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朝日新書12月。「なぜ私たちは「自分のほうがつらい」と弱さを競い、他者の痛みを疑うようになったのか。戦後日本からSNS社会までをたどり、誰の弱さや痛みが共感され、…」
⇒大村壮太
『「弱さ」を競いたがる人たち』 amazon.co.jp/dp/4022953985
In the days of COVID, our physical connectivity became a threat. Now, in the age of coding agents, the threat comes from our digital connectivity. Physical or digital, hyperconnectivity may be our civilization’s greatest vulnerability.
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About to board my flight to Tokyo for a full week of @SakanaAILabs RSI excitement.
Really honored to present our line of work on the AI Scientist at the RSI symposium alongside talks by @SchmidhuberAI, @hardmaru, @iwiwi, @Stefania_druga, and @risi1979.
More than 6 years ago, Juergen's diploma thesis got me to work on meta-learning and automated discovery. Soon after, David's blog posts got me started pushing hardware-accelerated evolutionary optimization. Today, powered by much more intelligent mutation operators, many of the back-then wishful visions are becoming reality!
This will be a lot of fun ;) Come and say hi if you are at the symposium!
P.S.: Here is one of my favorite unofficial visual illustrations 🤗
【受付開始】From World Models to Real-World AI — 日本から拓くAIの新時代
Chief Scientific Advisorとして当社に参画したJürgen Schmidhuber博士を迎えるシンポジウムを、10月26日（月）に東京・一橋講堂で開催します。本日より一般申し込みを開始しました。Schmidhuber博士による基調講演とQ&A、 CEO David Haとの対談、Sakana AI研究者によるショート講演を予定しています。
日時：2026年10月26日（月）15:00〜18:00
会場：一橋講堂（東京・千代田区）
言語：英語（通訳なし）
参加費：無料（事前登録制）
※ 席に限りがありますので、お早めにお申し込みください。
お申し込みはこちら：
luma.com/kjf0z516 🐟
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◤イベント情報◢
「現代AIの父」の一人、シュミットフーバー教授をお迎えし、公開講演会を開催！
AIの歴史から最前線、そして未来の展望まで語っていただきます。
📅11/5(木) 13:30~
📍京大 国際イノベ棟5階
※英語(通訳なし)/無料・申込不要
🔻事前質問受付中＆詳細はこちら
ciaier.i.kyoto-u.ac.jp/news/…
🤖 Made with AI
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このへんはAI業界側でも考え方として指摘されることがあり，丸山さん @rmaruy のいう「より大きなループへ」という表現が個人的にしっくりきています
nitter.gq/rmaruy/status/20449326…
15日に出たFSBペーパーの最終版では、human oversightは業務の重要性やリスクを考慮して最も適切な形態のものを選択すべきとした上で、human in the loopをあくまで選択肢の1つとする一方、そのような「上流にシフトした意思決定」をhuman in commandと呼んでいます。 fsb.org/2026/10/sound-practi…
加藤文元「理解が進めば，最初には見えていなかった問いも生まれる。... 問題を解く側と，理解する側との間に，一方通行ではない往復が成立するのである。... その理解は，個人の中で完結するものでもない。」
全文無料で読めます↓
証明することと理解すること−−AI時代の数学と「楽園喪失」｜加藤文元 @FumiharuKato note.com/katobungen/n/ne2811…
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シャノンは通信の送り手と受け手の間のコードブック共有を前提に通信理論を築き，通信の意味論的側面を切り捨てました。では学習済みVAEのエンコーダとデコーダは同じコードブックを共有しているのか？再構成が完璧でも，標準的な学習指標では判定できないことを証明しました
alphaxiv.org/abs/2610.14012
Perfect reconstruction can't show whether codes read off a VAE's latent space come back as written. I constructed two VAEs: exact inference, same per-example ELBO and code histograms. One reads every encoded latent back as written; the other, none.
alphaxiv.org/abs/2610.14012