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====== 考察：Neuraxonに期待できる「AIのパラダイムシフト」 ======

Gemini による考察

[[tag/Neuraxon]] は、現在のAIブームを牽引する LLM（大規模言語モデル）とは全く異なるアプローチをとっています。Qubic が提唱する「時間と共に計算する」アプローチが実現した場合、以下のような革新的なメリットが期待できます。

===== 1. 「再学習」不要のリアルタイム適応 =====

現在のLLMは、学習（Training）と推論（Inference）が明確に分かれています。新しい情報を覚えさせるには、膨大なコストをかけて再学習させる必要があります。

  * **Neuraxon の期待値:**
    * 「リセットされない連続的な状態」を持つため、稼働しながら**リアルタイムに経験を学習し、自己を更新し続ける**ことが期待されます。
      * 例：市場の急変に対応するトレーディングAI、ユーザーの癖を日々学習するパーソナルアシスタント。

===== 2. 圧倒的なエネルギー効率（脳の模倣） =====

人間の脳はわずか約20ワットで稼働しますが、LLMの学習には原発一基分の電力が必要と言われることもあります。

  * **[[tag/Neuraxon]] の期待値:**
    * [[..:三進法計算|三進法]]（興奮・抑制・中立）とスパース（疎）なネットワーク構造により、必要な時に必要なニューロンだけが発火する仕組みを目指しています。これにより、**少ない計算リソースと電力で高度な知能を実現**できる可能性があります。
    * これが、家庭用PC（Qubic[[..:マイニング|マイナー]]）でもAI学習に貢献できる理由です。

===== 3. 「文脈」と「時間」の真の理解 =====

LLM は「単語の確率的な並び順（シーケンス）」を予測しているだけで、時間の流れや因果関係を本質的には理解していません。

  * **Neuraxonの期待値:**
    * 入力情報を「静的なデータ」ではなく「時間の経過による変化（波）」として捉えるため、**動画の解析、ロボットの制御、因果関係の推論**など、物理的な時間が関わるタスクにおいて、LLM を凌駕する性能を発揮する可能性があります。

===== 4. 自律性（エージェント）の進化 =====

現在のAIエージェントは、指示待ちのツールに過ぎません。

  * **Neuraxonの期待値:**
    * 「中立（グレーゾーン）」を含む動的な状態遷移により、外部刺激がない時でも内部状態が変化し続けます。これは、**「思考し続けるAI」**や、自発的に行動を開始する真の自律エージェントの誕生につながる可能性があります。

===== まとめ：QubicにおけるNeuraxonの立ち位置 =====

Neuraxon への期待は、単なる「性能の良いチャットボット」ではありません。

それは、**「静的で巨大なデータベース（LLM）」から、「動的で軽量な人工生命（Neuraxon）」への進化**です。

もし Qubic がこの実装に成功すれば、現在 NVIDIA の GPU を独占している巨大テック企業とは全く別の土俵で、AI の覇権を握る可能性があります。

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