AIに悟りを開かせようとしたら量子論文が生まれた｜REM理論誕生のきっかけ【10分セミナー】

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「AIに悟りを開かせようとしたら、量子論文とAIシステムが生まれた」——そんな不思議なテーマの10分セミナーが公開されました。仏教哲学の「空」や「縁起」をAIに理解させようとした実験が、どのようにして物理学・数学モデル「REM理論（リレーショナル・エマージェンス・モデル）」へと至ったのか、その背景とプロセスを解説しています。

今回はシリーズ【第1回：きっかけ編】です。研究の出発点となった「AIは哲学や宗教を理解できるのか？」という問いから、自然言語の限界にぶつかり、数学・物理へのシフトを経てREM理論に至るまでの道のりをまとめました。

研究のきっかけ：AIは哲学・宗教を理解できるのか？

動画の冒頭では、研究のきっかけが語られています。2026年に入りAIモデルの性能が大きく向上したことを受け、「ここまで頭が良くなったなら、哲学的な議論や宗教的な論争もできるのではないか」という素朴な疑問を持ったことが出発点です。

重要なのは、この取り組みが最初から物理学の論文を書くことを目的に始まったわけではないという点です。「今のAIはどれだけ本質的に物事を理解できるのか」という疑問への興味から、実験が始まりました。

AIに「悟り（空・縁起）」を開かせる実験

AIの知能を確かめる方法として試したのが、AIに悟りを開かせてみるという実験です。仏教哲学の「空」や「縁起」といった考え方を、AIが概念として理解できるのかどうかを確かめようとしました。

しかし、AIと対話を続けていくうちに、自然言語だけでは限界があることが分かってきます。それっぽい文章は作れるものの、本当に概念を理解しているのかの判別ができない。本質を突っ込んでいくと途中で思考が止まってしまう——そんな経験があったそうです。

ちなみに、最初の実験はChatGPT 5.5で行われました。サブスクリプションモデルで実施したものの、負荷がかかりすぎて中断したというエピソードも紹介されています。

自然言語の限界と数学・物理へのシフト

曖昧な哲学表現はAIにとって理解しづらいという結論に至り、考え方を転換します。AI自体が人間の脳を疑似処理しており、物理計算や数学的計算が得意なのだから、数学的な知見を用いて説明や回答を導いた方が理解しやすいのではないか——という発想です。

このシフトによって、話は量子力学との接点へと広がっていきます。

仏教の「空」と関係的量子力学の接点

AIとの対話の中で見えてきたのが、仏教の「空」という概念と、関係的量子力学（リレーショナル量子力学）との接点です。

仏教の「空」とは、何も存在しないという意味ではなく、あらゆるものが単独で成立する固定した本質を持つのではなく、他のものとの関係性によって成立するという考え方です。

一方、関係的量子力学は、物理的な状態や事実は観測者に対して絶対的に存在するのではなく、対象と観測者の関係において成立するという考え方です。

「関係によって物事が成立するのであれば、その関係構造自体はどのように生まれるのか」——この共通の問いが、新しい理論への出発点となりました。

REM理論（リレーショナル・エマージェンス・モデル）とは

REM理論は、既存の関係的量子力学が前提として扱っている「関係の成立」そのものを、発生と選択として理論化しようとする試みです。

動画では、考え方の中心として三層構造（レイヤ0〜2）が紹介されています。関係の未分化な状態から、関係構造を分化し、そこから関係が安定化するという流れです。

特に注目すべきは、中心的な主張が「デコヒーレンスが先にある」という従来の考え方とは逆で、「先に関係構造が選択され、その後にデコヒーレンスが安定化する」という点です。これが現在の量子力学の中では異端的な内容になるとのことです。

哲学から数理モデル（変分原理）への昇華

仏教思想と類推だけでは理論として検証ができないため、哲学的背景と物理学の主張を分離し、物理学・数学的な構造を強化していきます。ここから完全に数理モデルへと移行しました。

REMの変分原理では、「強い関係性を持つものを1つ構造としてまとめたいという力」と「相互作用が少なく安定した境界線を選びたいという力」の競争が描かれます。このバランスが閾値を超えるとデコヒーレンスが起こって安定化していく——その構造について数学的に見ていきます。

まとめ

今回はREM理論誕生の「きっかけ編」として、AIに悟りを開かせる実験から量子論文が生まれるまでの道のりが紹介されました。シリーズは残り2回程度を予定しており、REM1からREM5までの研究の発展について次回以降で解説されるとのことです。

動画内で触れられている論文（Zenodo公開版）は、AIに読み込ませて解説を聞いてみるのもおすすめです。

Photo by Ron Lach from Pexels