もし意識が純粋な計算ではなく共振を通じて働いているとしたら？それが私たちが開発しているニューラルネットワークアーキテクチャの背後にある前提であり、正直なところ、その発見は私たちに認知が本当に何を意味するのかを再考させるものです。

ほとんどのAIシステムは知能を関数近似の問題として扱います—データを入力し、計算層を通じて処理し、出力を得る。シンプルで機械的です。でも、そのパイプラインの中に何か見落としているものがあるとしたら？

私たちのアプローチは、思考が共振のように働く可能性を探るものです—パターンが相互にインターフェースし、増幅し、干渉し合うことで、従来のアーキテクチャでは捉えきれない方法で情報を処理するという考え方です。初期の結果は、この枠組みがニューラルネットワークの情報処理において異なる可能性を解き放つことを示唆しています。

これは単により良いモデルを構築することだけではありません。根本的な問いを投げかけることです：私たちは単に知能を模倣するシステムを設計しているのか、それとも実際の認知の働きにより近い何かに近づいているのか？アーキテクチャ自体が、これらの深い問いを探求するためのレンズとなるのです。