技術の、その根源へ。
技術は、絶え間ない発見と試行錯誤によって進歩してきました。
しかし、現在広く使われている仕組みが、唯一の答えであるとは限りません。
なぜ、その構造なのか。
なぜ、その方法が必要なのか。
ほかの可能性はないのか。
IWASAKUは、既存の技術を原理から理解し、その前提を問い直すことを大切にしています。
人工知能や計算技術をはじめ、さまざまな領域に関心を持ち、仮説と実験を通して新しい可能性を探究します。
研究領域をあらかじめ限定するのではなく、問いから出発し、必要な知識と技術を学び、実装によって確かめる。
その積み重ねから、まだ存在しない仕組みを生み出すことを目指します。
人工知能の発展は、計算資源の拡大とともに、新しいモデル構造や学習手法の発見によって支えられてきました。
しかし、現在広く採用されている構造が、知能を実現する唯一の方法とは限りません。
記憶と推論は、どのように関係するべきなのか。
学習によって獲得する知識と、必要に応じて取得する情報は、どのように分担できるのか。
限られた計算資源の中で、より柔軟な知能を実現することはできるのか。
IWASAKUでは、こうした問いを出発点として、言語モデルの構造や学習の仕組みを研究しています。
既存の技術を基礎から理解し、実装と実験を通して、新しい設計の可能性を探究します。
ソフトウェアや情報システムは、多くの技術と設計上の判断によって構成されています。
その内部構造を理解することは、性能や信頼性、安全性を考えるための基礎となります。
IWASAKUは、計算技術やシステム設計に加え、サイバーセキュリティにも関心を持っています。
システムがどのように動作し、どのような条件で問題が生じるのか。
その仕組みを理解し、適切な実験と検証を通して、より良い設計の可能性を探ります。
新しい発想が、必ずしも優れた結果を生むとは限りません。
仮説を具体的な実装に落とし込み、測定と比較によって検証します。
期待した結果が得られなかった場合も、その理由を考え、次の仮説につなげます。
既存の方法との比較を通して、仮説が成立する条件と、その限界を検討します。
モデルの軽量化や記憶機構、推論方式の改善は、今後扱う予定の研究課題です。
Project Reiの現在地当たり前とされる仕組みに、もう一度問いを立てる。
その小さな疑問が、新しい発見の出発点になるかもしれない。
IWASAKU — 原理を問い、未知を拓く。