人は失敗から学ぶといいますが、失敗しすぎると学ぶのをやめるようです。 米カーネギーメロン大学（CMU）とクラーク大学（Clark University）の研究チームは、個人の失敗経験とそれに伴う学習効果との関係性を新たに調査。 その結果、最初のうちは失敗の積み重ねによって学習効果が高まるものの、ある閾値（いきち）を境に失敗から学習しなくなる領域に入ることが明らかになりました。 研究の詳細は2024年5月3日付で学術誌『Strategic Management Journal』に掲載されています。

AIには人類が知覚できない何かがみえているようです。 米国のコロンビア大学（Columbia University）で行われた研究によれば、AIに物理法則を学習させ、それを表現するために必要な「変数」の数を考えさせたところ、現在の人類には理解できない要素が含まれることが判明した、とのこと。 ありふれた振り子運動や回転運動でも、AIは人類とは異なる独自の変数を用いて物理法則を理解し、正確な運動予測まで成功させていました。 研究者たちは、AIは人類がまだ発見できていない未知の方程式と「変数」を用いて、物体の運動法則を理解している可能性があると述べています。 もし研究者たちの予測が正しければ、誰もが知る振り子運動や円運動などには誰も知らない「裏の方程式」が存在することになります。 研究内容の詳細は2022年7月25日に『Nature Computational Science』にて掲載されました