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現在位置: ⚜️ start » Official Blog 翻訳 » 260127 二進法を超えて：生命の知性のモデルとしての三進法ダイナミクス
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official-blog:260127-beyond-binary [2026/01/27 22:00] – [ハードウェアの展望] d.azumaofficial-blog:260127-beyond-binary [2026/02/11 08:36] (現在) – [結論：なぜ、三進法なのか] d.azuma
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-  * 原文 [[https://framerusercontent.com/images/71oOk9pdotqiUFSjRHzavVoioqU.svg?width=1402&height=1402|Beyond Binary: Ternary Dynamics as a Model of Living Intelligence | Qubic Blog]]+  * 原文 [[https://qubic.org/blog-detail/beyond-binary-ternary-dynamics-as-a-model-of-living-intelligence|Beyond Binary: Ternary Dynamics as a Model of Living Intelligence | Qubic Blog]]
  
-**執筆：Qubic Scientific Team**\\ +**執筆：Qubic Scientific Team** **公開日：2026年1月27日** 
-**公開日：2026年1月27日**+ 
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 +  * [[:/official-blog/260127-beyond-binary#要約|要約版]]
  
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 ===== 脳は動的であり、非二進法的である ===== ===== 脳は動的であり、非二進法的である =====
  
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 　生物学的な脳のネットワークは、活性化（ON）と静止（OFF）を切り替える決定スイッチとしては機能しません。生命システムにおいて、不活性であること自体がダイナミズムを内包しています。絶対的な「静止」は生命とは相容れません。第1章で見たように、生命は時間の中で展開されます。 　生物学的な脳のネットワークは、活性化（ON）と静止（OFF）を切り替える決定スイッチとしては機能しません。生命システムにおいて、不活性であること自体がダイナミズムを内包しています。絶対的な「静止」は生命とは相容れません。第1章で見たように、生命は時間の中で展開されます。
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 　[[tag/Neuraxon]] と [[tag/Aigarth]] の組み合わせ（ミクロとマクロの融合）は、活性を維持し続けることができる計算組織（Intelligence Tissue Units：知性組織ユニット）を生み出します。これは、バックプロパゲーションのみに基づいたアーキテクチャでは不可能なことです。 　[[tag/Neuraxon]] と [[tag/Aigarth]] の組み合わせ（ミクロとマクロの融合）は、活性を維持し続けることができる計算組織（Intelligence Tissue Units：知性組織ユニット）を生み出します。これは、バックプロパゲーションのみに基づいたアーキテクチャでは不可能なことです。
  
-{{.:pasted:20260127-210801.png}}+{{.:pasted:20260127-210801.png?1000}}
  
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 　ハードウェアの問題を無視することはできません。 　ハードウェアの問題を無視することはできません。
  
-　現在、汎用的な[[tag/三進法計算|三進法]]ハードウェアは存在しませんが、[[wja>多値メモリスタ]]や、抵抗変化型またはスピントロニクスデバイスに基づいたニューロモーフィック計算を含む、[[tag/三進法計算|三進法]]ロジックのアクティブな研究ラインが存在します（Yang et al., 2013; Indiveri & Liu, 2015）。+　現在、汎用的な[[tag/三進法計算|三進法]]ハードウェアは存在しませんが、多値メモリスタや、抵抗変化型またはスピントロニクスデバイスに基づいたニューロモーフィック計算を含む、[[tag/三進法計算|三進法]]ロジックのアクティブな研究ラインが存在します（Yang et al., 2013; Indiveri & Liu, 2015）。
  
 　これらのアプローチは、消費電力を削減し、さらに重要なことに、物理的、生命的、かつ連続的なダイナミクスに合致した三進法計算を達成することを目指しています。 　これらのアプローチは、消費電力を削減し、さらに重要なことに、物理的、生命的、かつ連続的なダイナミクスに合致した三進法計算を達成することを目指しています。
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 ===== 参考文献 ===== ===== 参考文献 =====
-  * Deco, G., et al. (2009). The dynamic brain... PLoS Computational Biology. + 
-  * Friston, K. (2010). The free-energy principle... Nature Reviews Neuroscience. +  * Deco, G., Jirsa, V. K., Robinson, P. A., Breakspear, M., & Friston, K. J. (2009). [[https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1000092|The dynamic brain: From spiking neurons to neural masses and cortical fields]]. PLoS Computational Biology, 5(8), e1000092. 
-  * Indiveri, G., & Liu, S.-C. (2015). Memory and information processing in neuromorphic systems... IEEE. +  * Friston, K. (2010). [[https://doi.org/10.1038/nrn2787|The free-energy principle: A unified brain theory?]] Nature Reviews Neuroscience, 11(2), 127–138. 
-  * Northoff, G. (2018). The spontaneous brain... MIT Press. +  * Indiveri, G., & Liu, S.-C. (2015). [[https://doi.org/10.1109/JPROC.2015.2444094|Memory and information processing in neuromorphic systems]]. Proceedings of the IEEE, 103(8), 1379–1397. 
-  * Vaswani, A., et al. (2017). Attention is all you need... NIPS. +  * Northoff, G. (2018). [[https://academic.oup.com/mit-press-scholarship-online/book/31439|The spontaneous brain: From the mind–body problem to a neurophenomenology]]. MIT Press. 
-  * Yang, J. J., et al. (2013). Memristive devices for computing... Nature Nanotechnology.+  * Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). [[https://arxiv.org/abs/1706.03762|Attention is all you need]]. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. 
 +  * Yang, J. J., Strukov, D. B., & Stewart, D. R. (2013). [[https://doi.org/10.1038/nnano.2012.240|Memristive devices for computing]]. Nature Nanotechnology, 8(1), 13–24.
  
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-====== 要約：二進法を超えて —— 生命的知性としての三進法ダイナミクス ======+====== 要約 ======
  
 　Qubic Scientific Teamが発表した「[[tag/Neuraxon]]（ニューラクソン）」の基本思想についての要約です。従来の AI（LLM）と Qubic の知性の決定的な違いを解説します。 　Qubic Scientific Teamが発表した「[[tag/Neuraxon]]（ニューラクソン）」の基本思想についての要約です。従来の AI（LLM）と Qubic の知性の決定的な違いを解説します。
  
-----+　参考：[[https://drive.google.com/file/d/1MiddXPe5dSDLBjYHbmivmT8pVo-VVhMf/view|Google NoteBookLM によるスライドPDF]] 
 + 
 +{{:official-blog:ternary_dynamics-min.png?1000|}} 
  
 ===== 1. 脳は「スイッチ」ではなく「流れ」である ===== ===== 1. 脳は「スイッチ」ではなく「流れ」である =====
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     * 脳内の「代謝型受容体」は、単なるデータ処理ではなく、「何が重要か」「今は警戒すべきか」といった**パラメータ（戦術）**を調整しています。     * 脳内の「代謝型受容体」は、単なるデータ処理ではなく、「何が重要か」「今は警戒すべきか」といった**パラメータ（戦術）**を調整しています。
  
-===== 2. 既存AI（LLM）の限界：2進法的な事後学習 =====+===== 2. 既存AI（LLM）の限界：二進法的な事後学習 =====
  
 　ChatGPT などの大規模言語モデルは、機能的に「二進法的」であり、静的です。 　ChatGPT などの大規模言語モデルは、機能的に「二進法的」であり、静的です。
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-===== 3. Qubicの解決策：NeuraxonとAigarthの3進法 =====+===== 3. Qubicの解決策：NeuraxonとAigarthの三進法 =====
  
 　Qubic の AI アーキテクチャは、生物学的な脳の仕組みを数学的に模倣しています。 　Qubic の AI アーキテクチャは、生物学的な脳の仕組みを数学的に模倣しています。
 +
 +{{ .:pasted:20260127-224600.png?500}}
  
 **3つの状態:** **3つの状態:**
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   * **未来の[[tag/ASIC]]:**    * **未来の[[tag/ASIC]]:** 
-   * 将来的には「メンリスタ」などの次世代デバイスにより、物理レベルでこの三進法ダイナミクスを再現するハードウェアの登場が期待されます。+   * 将来的には「メモリスタ」などの次世代デバイスにより、物理レベルでこの[[tag/三進法計算|三進法]]ダイナミクスを再現するハードウェアの登場が期待されます。
  
-{{tag>Neuraxon Aigarth 三進法計算 260127 news }}+{{tag>Neuraxon Aigarth 三進法計算 260127 news NotebookLM  blog }}
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