AI・機械学習
2026年10月22日 20:31
意識は訓練でなく構造に宿る？ ベイジアン・ミラー・アーキテクチャが示す設計案
多くのAIは、訓練によって性質を身につける。エンジニアが目標を決め、最適化がモデルをそこへ近づけていく。ベイジアン・ミラー・アーキテクチャ（BMA）は、これと違う道をとる。意識の置き場所を、システムの構造に求めるのだ。特定の循環構造があれば意識はあり、なければない。
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#自己教師あり学習
AI・機械学習
2026年9月21日 17:53
スペクトラル・ターゲット物理潜在構造化によるJEPAスタイルワールドモデル
潜在ワールドモデルは、高次元観測空間での計画立案のための支配的な計算手法となっています。その中核的な前提は、生の感覚データではなく圧縮された潜在表現において学習と計画立案を行うことで、計算オーバーヘッドを削減しながら意思決定に必要な十分な忠実度を維持するというものです（LeCun et al., 2022; Ha & Schmidhuber, 2018）。知覚（エンコーディング）と動力学（予測）の関心の分離は、ロボティクスとシミュレーション領域全体で有効性が実証されています。