New York General Group Categorical AI（圏論AI）
Categorical AI（圏論AI）とは？
圏論（けんろん、英:category theory）は、あらゆる数学的構造を統一的に扱うことができる理論であり、数学を基礎とした自然科学や応用科学において非常に強力なフレームワークです。例えば、圏論のバイブルの一つである「Categories for the Working Mathematician」の著者Saunders MacLaneは、「全ての概念はKan拡張である。」と述べています。Kan拡張は、ある部分集合上で定義された関数を全体集合にまで拡張する操作を一般化したものであり、圏論の中でも特に強力なフレームワークです。
New York General Groupは、圏論、特にKan拡張を万物の理論と考えています。そして、人工知能の研究開発において、圏論こそが汎用人工知能（AGI）を実現するための最適解であると考えています。
01.
情報の構造化において優れた特徴を持つ。データ間の関係性を数学的に厳密に扱えるため、複雑な概念間の繋がりをより自然に表現し処理することができる。これにより、現実世界の複雑な関係性をより正確にモデル化することが可能となる。
02.
異なる種類の知識を矛盾なく統合できる柔軟性がある。画像認識や自然言語処理など、異なる分野の情報を一貫性のある形で結びつけることができ、システム全体としての知識を効果的に拡張することができる。
03.
推論の正確性が高く、効率的な処理が可能である。数学的な厳密性に基づいているため、複雑な推論においても論理的な整合性が保たれ、より信頼性の高い結果を導き出すことができる。
Categorical AI（圏論AI）の特徴
Categorical AI（圏論AI）
の優位性
New York General GroupのCategorical AI（圏論AI）は、MMLU・HellaSwag・ARC Challenge Setなどの指標でGPT-4.5・Claude-3.7-Sonnetなどを上回っており、他社のモデルに対して全般的に優位性がありますが、Categorical AIが最も強みとする領域はテクノロジーの発明や研究開発です。Categorical AIは、データ・知識をより高度なフレームワークで理解し、データから新しい知識を創造し、またその知識からさらに新しい知識を創造するというチェーンを実現することができます。また、異なる分野の知識を掛け合わせることで新しい知見を生み出すこともできます。このようなプロセスを通して、Categorical AIは、数学・計算機科学・物理学・工学・化学・生物学・医学など様々なサイエンス領域を統合し、人工知能、ロボット、量子コンピューティング、エネルギー、バイオテクノロジー、医薬・生命科学、宇宙開発などあらゆるテクノロジー領域でイノベーションを起こすことができます。
事例
以下は、Categorical AIによって発明されたテクノロジーの例です。これらのドキュメントは、全てCategorical AIにより生成されました。
ロボティクス：マルチモーダル近接推論を用いた階層的空間ナビゲーションおよびアシストのための自律ロボットシステムおよび方法
エネルギー：核融合制御強化のための適応型マルチゾーン安定化トカマク（AMZST）
バイオテクノロジー：ミトコンドリア複合体 I 阻害による代謝再プログラミング、酸化還元不均衡、エピジェネティック可塑性の破壊を通じた腎細胞癌の転移の抑制
医薬/ライフサイエンス：発がん物質代謝のマイクロバイオーム媒介エピジェネティック制御と遠位臓器腫瘍形成への影響
ナノテクノロジー：量子干渉論理ゲート
宇宙開発：ボルテックス推進システム
New York General Group
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