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Decrypt history, Encrypt future™

CDCLとは何か|失敗を再訪禁止の学習節へ変換する

CDCL(Conflict-Driven Clause Learning)とは、候補を選ぶDecision、そこから必然的に決まるUnit Propagation、矛盾の検知、原因節の解析、学習節の追加、非時系列バックト…
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Bounded Model Checkingとは何か|探索範囲を有限に固定する

Bounded Model Checking(BMC)とは、状態遷移を深さ k まで展開し、その範囲内に望ましくない状態が存在するかをSATとして検査する手法である。全期間の安全性を証明する手続ではない。有限の探索境界を…
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3-SATとは何か|事業の制約を変数と節で構造化する

3-SATとは、各節がちょうど3個のリテラルからなる連言標準形(CNF)の充足可能性問題である。与えられた論理式を真にする真偽割当が存在するかを問う。NP完全問題の代表例であり、事業の制約を変数と節へ落とすときの基準形と…
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ナノメートルセンサーの限界|ロボットと人間はどこまで細かく観測できるか

ナノメートルセンサーの限界を考えるとき、最初に分けるべきなのは、装置の部品をどこまで小さく作れるかと、散乱やスペクトルからどこまで小さな構造を推定できるかである。 原子より小さな構造を調べる実験は存在する。しかしそれは、…
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粗視化とは何か|巨大な状態空間を目的に合わせて圧縮する

粗視化(coarse-graining)とは、世界のすべてを同じ細かさで扱うのではなく、目的に必要な違いだけを残して状態をまとめることである。 情報を雑に捨てることではない。何を同一とみなし、何を区別し、どの誤差まで許し…
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PとNPの違い|解くことと検証することは同じか

PとNPの違いを一言で表すと、Pは効率よく解ける問題のクラス、NPは正解の候補を受け取れば効率よく検証できる問題のクラスである。 ここでいう「効率よく」とは、人間の感覚で速いという意味ではない。入力の大きさを n とした…
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Most Innovative AI Growth Modelling Platform 2026

TANAAKK got award from Acquisition International, Most Innovative AI Growth Modelling Platform 2026.  

AGI (Artificial General Intelligence) vs ASI (Artificial Superintelligence)

AGI(Artificial General Intelligence:汎用人工知能)とは、特定の作業(囲碁、翻訳、画像識別など)に特化した「特化型AI(Narrow AI)」に対し、人間がこなせる幅広い知的タスクを、領…
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警鐘を鳴らす者( Cassandra )の悲劇

歴史的に見ても、テクノロジーの地殻変動が起きるたびに警鐘を鳴らし、ガイドラインを発行し、倫理的な宣言を採択してきた側が、結果としてその後の利権や主導権を手に入れた例はほぼ皆無ではないか。警鐘を鳴らす側(今回で言えば伝統的…
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History of Innovation|年表 後編(1980s–2030s)

固定ページ The history of innovation の年表シリーズ後編です。LANからクラウド・宇宙・量子まで、インフラの重心が「分散と実用化」へ移る時代を整理します。 1980s:デスクトップDB・ER・L…
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