【共同研究募集】GhostDrift数理基礎・アルゴリズム研究

kanna qed
2025年12月30日
読了時間: 6分

――「近似」から「有限閉鎖」へ。AIの新しい数学的パラダイムの構築。

※本共同研究は、実運用の代行、特定システムの安全性保証、ならびに個別の社会的・法的責任の引受を目的としません。共同研究の範囲は、定義セット／検証可能な命題（またはアルゴリズム仕様）／検証手順の確定に限定されます。

現在のAI・機械学習の発展は目覚ましいものがありますが、その根幹は依然として「無限」や「統計的近似」に基づいています。しかし、当研究所代表のマニーが提唱する**「事後的な説明の不可能性（Post-hoc Impossibility）」**が示す通り、統計的なアプローチだけでは、AIの真の説明責任を果たすことはできません。 GhostDrift数理研究所（GMI）では、AIを「構造」と「整合性」から捉え直すGhostDrift理論の数理的基盤を、共に強固なものにし、世界へ発信する研究パートナー（数学者・理論物理学者・計算機科学者）を募集します。

0. 最小スコープとスピード感（参画ハードルの最小化）

研究の停滞を防ぎ、明確なマイルストーンを置くために、最小単位を以下のように固定します。

最小単位： 「1つの研究テーマ」 × 「1つの定義セット」 × 「1つの検証可能な命題（またはアルゴリズム）」
期間： 2週間〜 6週間（テーマの規模により調整）
必要入力（参加側）： 1. 取り組みたいテーマ（例：汎化限界、堅牢性、検証可能性、有限閉鎖等） 2. 強みの領域（例：幾何、解析、代数、論理、確率、最適化等） 3. 成果形態の希望（命題＋検証手順、アルゴリズム仕様、実装ノート等） ※ 企業データ・機密データの提供は前提としません。

難易度レンジ（参加者が自己判定できる区切り）

Level A（2〜3週間）： 既存概念の「定義の固定」と「検証手順」の確立が主。
- 例：ある整合性判定のPASS/FAIL条件を明文化し、第三者手順まで確定。
Level B（3〜5週間）： 検証可能命題（反例条件を含む）を1本立てる、またはアルゴリズム仕様を確定。
- 例：ドリフトを幾何学的条件として定義し、崩壊条件まで規定。
Level S（4〜6週間）： 新規性が強い命題の構築／証明の骨格、または新規アルゴリズム設計。
- 例：Finite Closureを使った検証プロトコルの新設計（成立と不成立が明確なもの）。

1. 確定される成果（実体的なアウトプット）

本共同研究の成果は「議論」ではなく、**「第三者が検証可能な数理的確定」**です。以下の3点を提出します。

① 定義セット（Axiom & Definition Set）

対象テーマについて、用語・対象・境界を曖昧にせず固定します。

対象： 何を「系」として扱うか（学習器、推論器、更新則、観測など）
境界： どこから先は扱わないか（前提外、測定不能、不可知の範囲）
成立： 何を「成立」と呼ぶか（例：整合性、再現性、検証可能性）

② 検証可能な命題（Verifiable Proposition）またはアルゴリズム仕様

以下のいずれかを「中身」として確定させます。

命題： 成立条件・不成立条件が明確で、反例や検証手順が指定できる主張
アルゴリズム： 入出力および判定条件（PASS/FAIL）を持つ手順（擬似コード可）

③ 検証手順（Verification Protocol）

第三者が同じ結論に到達するための最小手順を固定します。

必要な前提・補題の明示、証明のチェックポイントの特定。
実装がある場合：最小実験設定、評価指標、失敗条件の定義。

1.5 納品物の形（最終成果物を固定）

本共同研究では、上記①〜③を「提出物」として以下の形に落とし込みます（いずれも第三者検証を前提）。

A. Technical Note（5〜12ページ）： 定義セット（①）と命題/仕様（②）を1本に統合した短報。成立条件／不成立条件／検証手順（③）までを本文内に明記。
B. Verification Pack（1フォルダ）： 検証手順（③）を「チェックリスト＋最小再現手順」にした実行パック。擬似コード、または最小実装（任意）を含む。
C. 1ページ要約： 何を確定したか（定義／命題／検証）を、研究者・企業のどちらにも渡せる形に1枚に圧縮。

※実装の有無はテーマに依存しますが、検証手順がない成果は採用しません。

2. 本プロジェクトで「何ができるか」

GMIが蓄積してきた独自の理論体系を用い、以下の数理的研究およびアルゴリズム開発を行います。

GhostDrift現象の数式モデル化： 意味のズレ（Drift）を幾何学的・構造的変化として定式化。
有限閉鎖性（Finite Closure）の理論展開： 有限のステップで計算の完全性を担保する数理モデルの拡張。
「Prime Gravity」と「Beacon Principle」の検証： 複雑なシステムの中に存在する「不動の点」を特定。
次世代Attentionメカニズム（Gd-Attention等）の探求： 数理的インテグリティを持つ新アーキテクチャ。

3. 他のAI研究機関と「決定的に何が違うのか」

比較項目	一般的なAI/数理研究	GhostDrift数理研究所（GMI）
数理受容点	連続値・無限・統計的近似	離散・有限閉鎖・構造的整合性
目標	損失関数（Loss）の最小化	インテグリティ（整合性）の確定
説明	事後の解釈（Post-hoc）	成立条件／不成立条件の明示
時間の扱い	静的データの解析	ドリフト（動的変容）の幾何学的把握
アプローチ	帰納（データからの推論）	演繹（原則からの構成：Beacon）

3.5 共同研究の進め方（揉めないための境界固定）

進行の基本形

週1回（30〜60分）の同期面談 + 非同期レビュー。
2週間ごとに「定義セット」「命題/仕様」「検証手順」のいずれかを段階的に確定させて前進。

公開・表記

参加者の氏名公開／匿名は選択可能（初回に固定）。
公開する場合、Technical Note と 1ページ要約に貢献を明記（検証手順も含める）。

知的財産（共同研究の成果の扱い）

共同で新規の命題／アルゴリズム仕様が確定した場合、成果の帰属と公開範囲を事前に固定。
研究として公開するルート／知財としてまとめるルートのいずれも選択可能（初回に固定）。

研究の中止条件（時間を溶かさないため）

以下のいずれかに該当した場合、そのテーマはそこで終了し、成果は「不成立として確定」します。

用語定義が固定できない
反例条件または検証手順が設定できない
第三者検証を前提にできない

4. 適用外条件と募集対象

開始できないケース（対象外）

研究テーマの「何を確定するか（命題／仕様）」が特定できない（スコープが無限に伸びる）
用語定義を固定できず、反例・検証条件が設定できない（検証可能性が成立しない）
第三者検証を前提にできない（検証手順の提示を拒否する等）

募集対象

数学（幾何学、代数学、数理論理学）、理論物理学の背景を持つ研究者
機械学習の理論的限界を数理的に突破したいデータサイエンティスト
「AIの責任」を倫理だけでなく、厳密な「数式」で定義することに挑みたい方

お問い合わせ（共同研究開始の最小情報）

最初のご連絡時点で、以下の3点のみお伝えください。

取り組みたいテーマ（例：有限閉鎖の構成、Beaconの形式化、汎化限界の条件化等）
ご自身の強み（例：幾何、確率、論理、最適化等）
望む成果形態（例：命題＋検証手順、アルゴリズム仕様、実装ノート等）

受領後、原則として3営業日以内に「最小単位」での実施可否を回答し、2〜6週間で完了する計画案を提示します。

GhostDrift Mathematical Research Institute (GMI) Director / Founder: Manny