人工知能（AI）との共存のための認知計算論（Cognitive Computation）の挑戦

数理生物学（mathematical biology）は生物学的過程を数学的に表現することでモデル化し、生物学、医学生物学あるいはバイオテクノロジーに理論的な裏付けを与えることができます。例えばタンパク質の相互作用をイラストなどを使って視覚化することはできますが、これはこの相互作用のシステムを厳密には説明しているわけではありません。視覚に訴えて説得しているに過ぎないわけです。厳密な表現にはどうしても数学、すなわちシステムを量的に表現する手法を必要とします。この考え方をヒトそのものに適用することで、ヒトがどのように物事を理解・認識しているのかという「意味理解」の基礎的な認知過程の解明に挑んでいるのが日高先生が専門とする認知計算論（ Cognitive Computation）です。

ヒトの認識に様々な解がありうるにもかかわらず、特定の方向性を持った認識（認知バイアス）が発生することがあります。例えば「ネッカーキューブ」（下記図の左）は二次元上の図形でありながら三次元の立体のように見えることで知られています。一方、右の図は平面的に見えると答える人が多数です。なぜ左は立体に見えて、右は平面に見えるのでしょう。これに対しては写像の中に潜んでいる対称性による数学的説明が可能です（詳細は当日ご本人からご説明いただきます）。この原理を応用すると、大規模言語モデル（LLM）の設計原理を解き明かすことにもつながることが最近わかったのだそうです。

大規模言語モデル（LLM）がなぜ長い文を処理できるようになったのか、あるいはなぜ言語を学習すると単語ベクトルが図形を描くことができるのかは実はつい最近まで、当のLLM自身がその“理屈”を説明できなかったのです。しかしその理屈、すなわち設計原理を認知計算論で解き明かすことができれば、実はこんなに「大規模」である必要がないという結論が導けます。トランスフォーマー（Transformer）の設計原理がわかればLLM自体をコンパクトにできる。無駄に電力を浪費するAIデータセンターなど作らなくて済む、というわけです。期せずしてなんだかすぐに役立ちそうな気配が濃厚になってきた「認知計算論」の最新状況をお伝えするのが2026年7月15日（水）の「シュレディンガーの水曜日」です。いつもの原先生をはじめとするシュレディンガーなキュレータに加え、今回はゲストコメンテータとして高橋康介先生（立命館大）、清河幸子先生（東京大学）にも加わっていただきます。乞うご期待。

開催概要

※プログラムの内容・時間などは予告なく変更となる可能性があります。ご了承ください。

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• シュレディンガーの水曜日