#フレームワーク
AIシステムが特定の知的作業を行う際の思考の構造や方法論を指す独自用語です。具体的には、推論に必要なナレッジをどのように選択するか、そしてステートメモリ内の情報をどのように整理し、論理的な状態空間を構築するかという、推論プロセス全体を規定する枠組みを意味します。
記事一覧
5 記事
開発型開発とリファクタリング駆動テスト
2025年8月19日
この記事では、生成AIを活用したソフトウェア開発の新たな手法として「開発型開発」と「リファクタリング駆動テスト」が提案されています。従来のソフトウェア開発は、時間と労力を要するものでしたが、生成AIの台頭により、開発プロセスが劇的に変化しつつあります。 まず、「開発型開発」は、ソフトウェア開発中に、開発を効率化するためのツールやライブラリなどのソフトウェアを開発することで、開発プロセス全体を改善...
知的鉱山としてのGitHub
2025年8月15日
この記事は、GitHubがオープンソースソフトウェア開発の場を超え、様々な文書や情報を共有する「知的鉱山」として発展していく可能性を論じています。 まず、Cognition社の生成AIツールDeepWikiが、GitHub上の公開プロジェクト5万件以上のwikiサイトを自動生成した事例が紹介されています。これは、生成AIが膨大な情報を解析し、ドキュメントを自動作成できることを示す成功例であり、ソ...
直感と論理の間にある知的結晶
2025年8月14日
この記事では、直感と論理のギャップを埋める「知的結晶」という概念が提示されている。著者は、直感的に正しいと感じる事柄を論理的に説明できない場合、主観的、恣意的、理想主義的といったレッテルを貼られ、不利な状況に陥ると指摘する。これは、直感と論理の間にバイアスが存在し、論理が優位に扱われる傾向があるためである。しかし、著者は直感と論理は相反するものではなく、両者を結びつける方法が存在すると主張する。異...
学習の学習：生まれながらの知性
2025年8月13日
この記事では、人工知能の学習メカニズムの本質を探ることで、知性の起源に迫る試みがなされています。著者は、学習を大きく「形而下の学習」（反復的な学習）と「形而上の学習」（少ない試行回数で学習できる、または既存知識の応用による学習）に分類し、その界面に「自然言語」や身体的知覚に基づくフレームワークが存在すると主張します。 具体的には、大規模言語モデル（LLM）を例に、事前学習やファインチューニングに...
人工学習知能システム：ALIS構想
2025年8月9日
この記事は、人工学習知能システム（ALIS）という新しいAIシステムの構想について提案している。ALISは、既存の大規模言語モデル（LLM）のようなニューラルネットワークベースの教師あり学習（先天的学習）に加え、外部から知識を取り込み利用する後天的学習を組み合わせたシステムである。ALISのコアとなる技術は、再利用可能な知識の抽出、保存、推論時の選択と利用であり、これは単なる技術要素ではなく、先天...