01 Perception Prediction
知覚予測
知覚予測は、デザインに接する前後で人がどのような反応を示す可能性があるかを研究する。
- 第一印象で理解しやすいか？
- 対象は信頼に値するように見えるか？
- 表面は柔らかさ、冷たさ、粗さ、精密さを予期させるか？
- 長期間の使用後、魅力は維持されるのか、それとも視覚的疲労に変わるのか？
これはすべての人にとっての美を決定するのではなく、異なる人々、文化、状況、時間軸が知覚結果をどのように変える可能性があるかを理解することです。
PUBLIC RESEARCH EDITION · ARTIFICIAL AESTHETIC INTELLIGENCE
人工美意識知能へ
人間の美学経験を模擬するDesign Brainフレームワーク
人工美学知能：知覚予測、感情シミュレーション、美学的因果推論、持続的な美学的自己を統合した理論的枠組み
美的感覚を予測するだけでなく、知覚哲学、美学的因果推論、長期記憶、自己内省、持続的進化の立場を備えたArtificial Aesthetic Intelligenceを構築する。
From Artificial Intelligence to Artificial Aesthetic Intelligence
人工知能から人工美学知能へ。
知覚哲学、デジタル・バイオミメティクス、継続的に進化するAIの美的自己
人工知能はすでにテキスト、画像、音楽、製品コンセプトを生成できる。
それはスタイルを模倣し、形式を組み合わせ、指示に応じて大量の案を迅速に生成できる。しかし、美しい作品を生成することと、人間がなぜ美を感じるのかを理解することは依然として別の問題である。
Innerexile AI が研究する次の課題は：
AIは美しい結果を生成するだけでなく、美的感覚が形成される過程を段階的に理解できるのか？
私たちはこの方向性を次のように呼んでいます：
Artificial Aesthetic Intelligence（AAI／人工美意識知能）
それは新しい画像生成の名称ではなく、モデルに「美しい」か「美しくない」かを判断させるだけのものでもない。
それは、人がどのように物を見て、触れて、使い、記憶するかを研究します。比例、素材、色彩、行動、文化的記憶がどのようにして静けさ、信頼、喜び、疎外、渇望、そして長期的な愛着を共に形成するのかを探ります。
Aesthetic Experience as a Relation
美は対象の固定的属性ではない
同じ色でも、ある状況では静けさを感じさせ、別の状況では冷たさを感じさせることがあります。
同じ丸みでも、自然で親しみやすく感じられることもあれば、意図的に媚びているように見えることもあります。
同じミニマリズムでも、ある作品は認知負荷を軽減する一方で、別の作品は感情的な温かみを失う可能性がある。
したがって、美は単なる一連の視覚的特徴として理解されるべきではない。
対象が刺激を与え、身体が期待を形成し、記憶が理解に介入し、感情が変化し、最後に美学的判断が形成される。
Artificial Aesthetic Intelligence の研究目標は、この知覚の連鎖を段階的に理解することであり、単に最終的に残るラベルを学習するだけではない。
FIGURE 01美学的知覚の連鎖Aesthetic Experience as a Relation
01対象刺激形態・色彩・素材・光線
→
02具現化された期待。重量・触感・スケール・アフォーダンス
→
03記憶の介入経験・文化・状況の連想
→
04感情反応静けさ・信頼・快・疎外
→
05美学的判断価値の優先順位・使用意欲・愛着
AAI Architecture
人工美学知能（AAI）フレームワーク
Design Brainは実用的な工業デザインだけでなく、芸術における異化、対立、崇高、認知的不協和も理解しなければなりません。したがって、Figure 02では美術史、文化的文脈、イデオロギー、記号の解体を入力に含め、「芸術的緊張のレンズ」を通じて知覚予測、感情シミュレーション、美学的因果推論、持続的な美学的自己を横断的に扱います。
FIGURE 02
Artificial Aesthetic Intelligence Architecture
Design, Art and Persistent Aesthetic Identity
LONGITUDINAL LOOP
人間の評価と創作フィードバック
→
記憶とソースノード
→
矛盾検出と自己内省
→
境界のあるアイデンティティ更新
Core Capacities
三つのコア能力と一つの持続的な美学的自己
知覚予測、感情シミュレーション、美学的因果推論は単一の美学理解を処理し、持続的な美学的自己は時間を超えた記憶、アイデンティティの連続性、立場の変遷を扱う。
02 Emotion Simulation
感情のシミュレーション
AIは自らが本当に静かさ、温かさ、懐かしさを感じていると主張する必要はなく、どのような条件が人にこれらの感情をもたらすかを研究できる。
比率、素材、光、音、行動、記憶が異なる組み合わせで構成された場合、人はどのような感情状態に入る可能性があるか？
それは感情を伴う一文を模倣するのではなく、設計条件と人間の感情反応の間に議論・比較・修正可能な関係を構築することである。
03 Aesthetic Causal Reasoning
美学的因果推論
一般的な生成システムは「マットな素材はより高級に見える」と言うかもしれません。
美学的因果推論はさらに問いを続ける必要がある。なぜマット仕上げなのか？それはどの刺激を抑えているのか？触感、重量、品質に対する人の期待をどのように変えるのか？それは長期的な信頼をもたらすのか、それとも単なる短期的な高級感の印象なのか？
したがって、美学的因果推論は単に判断を出力するだけでなく、感情がどのように形成されるかを説明し、デザインがどのように修正されるべきかを示そうとする。
FIGURE 03四層のコア能力Core Capacities
01知覚予測人はデザインを見たり触れたり使ったりしたとき、どのような反応を示すか？Immediate perception
02感情のシミュレーションどのようなデザイン条件が静けさ、信頼、温かみ、疎外感を引き起こす可能性があるか？Affective distribution
03美学的因果推論特徴はどのように具現化された期待と感情を通じて美学的判断を形成するのか？Causal explanation
04持続する美学的自己システムはどのように立場を保存し、歴史を省察し、時間の中で合理的に進化するのか？Identity continuity
Design Masters as Teachers
デザインの巨匠はスタイルのデータベースではない
本研究において、デザインの巨匠は複製可能な視覚記号の集合に還元されるべきではない。
深澤直人は単なるミニマルスタイルではなく、Design Brainが人間の感覚を理解する最初の教師である。
学習しているのは、ある作品を単に複製することではなく、再考する方法である：
- 身体は言語に先行して対象を理解できるか
- 行動は造形に先行すべきか
- 素材が人の知覚期待に合致しているか。
- オブジェクトはいつ登場し、いつ退場すべきか
- 短期的な魅力と長期的な共存の間のトレードオフ
将来、異なるデザイナー、アーティスト、文化的伝統、そして実際のユーザーが新たな教師となる可能性がある。
Artificial Aesthetic Intelligenceの最終目的は、いかなる巨匠のデジタル代替になることではなく、多様な思想、経験、現実のフィードバックの間で徐々に自らの判断力を形成することである。
本項は公開資料に基づくInnerexile AIの独立研究であり、言及するデザイナー、アーティスト、権利者からの許諾、提携、監修または推薦を示すものではありません。
FIGURE 04スタイル模倣 vs. 知覚哲学的学習。Two Different Research Paradigms
外観の類似性。
- 線、配色、視覚的シンボルの抽出
- 「あるデザイナーらしい」作品を生成する
- 表面の類似度で成功を判断する。
- 行動、素材、状況の因果関係の説明が欠如していること。
≠同じことではない
感情がどのように形成されるかの理解
- デザイナーが人の無意識の行動をどのように観察するかを学ぶ
- 身体、素材、環境、感情の関係を推論する
- 追跡可能で反事実検証可能な理由を生み出すこと
- 複数の教師と実際のフィードバックの間で自分の立場を形成する
From Aesthetic Model to Aesthetic Personality
美学モデルから美学人格へ
単一の対話で特定のスタイルを示すだけのAIは、美学的な人格を持つとは言えない。
美学的な人格は時間を必要とする。
過去の重要な判断を保存し、自らが犯した過ちを理解し、どの原則を保持すべきか、どの嗜好を新たな証拠に基づき変えるべきかを識別できなければならない。
あるシステムが以下の問いに継続的に答えられるとき、はじめて安定した美学的自己モデルが形成され始めます。
- 私は今、何を重視しているか？
- 私の判断はどのような思想に影響されているのか？
- 私はミニマリズムを美と誤認していないか？
- 私は静けさを追い求めすぎて、感情の温度を見落としていないか？
- 今回の変化は真の学習によるものか、それとも短期的な流行か？
- どの価値が私のコアを構成し、毎回のフィードバックで任意に上書きされてはならないか？
この種の美学的自己は人間の意識と同一ではない。
現時点で我々はAIが人間の主観的感覚を本当に持つとは主張せず、流暢な自己記述を意識の証明とは見なしていない。
AIは持続的で記憶可能、内省可能かつ修正可能な機能的美学主観性を形成できるか？
それは単に多数の人が何を好むかを統計するのではなく、自身が蓄積した知覚哲学、記憶、価値の優先順位から出発し、比較的一貫した美学的立場を提示できる。
FIGURE 05持続的な美学的自己モデル。Persistent Aesthetic Self-Model
01判断現在の知覚哲学に基づく美学的立場の形成
→
02記憶理由、結果、失敗および人間のフィードバックを保存する。
→
03内省バイアス、矛盾、過剰な迎合の検証
→
04修正コアアイデンティティを保持しつつ価値の優先順位を調整する
↺
私は今、何を重視しているか？私はミニマリズムを美と誤認していないか？今回の変化は学習か、それとも流行か？どの価値は任意に上書きできないのか？
From Design to Art
デザインから芸術へ
デザインは人工美学知能に制約、行動、素材、現実生活に向き合うことを学ばせる。
芸術はさらに、まだ定義されていない問題に直面することを要求する：
- なぜ一つの作品は存在する価値があるのか？
- 美は必ずしも人を喜ばせるものか？
- 未知、対立、不完全さもまた価値を持ちうるのではないでしょうか？
- 作品は人間の感情に応答すべきか、それとも人間の既存の感受様式に挑戦すべきか？
- AIは単に要求を満たすだけでなく、自ら創作の問いを形成できるか？
したがって、デザインからアートへ進むことは、AIにより自由な画像生成をさせるだけではない。
形式的問題の解決から美学的立場の形成へ；人間の指示への応答から、共に考えるに値する問題の提示へ。
FIGURE 06理論から芸術へResearch Roadmap
01理論AAIの定義、機能的美学の主観性および研究課題
02原型知覚推論、感情シミュレーション、記憶、内省システムの構築
03検証人間評価、モデル間比較、アブレーション、長期的一貫性
04人格と芸術美学的立場を形成し、共に考える価値のある創作課題を提示すること。
A New Direction of Artificial Intelligence
新たな人工知能の方向性の一つ
Artificial Aesthetic Intelligenceは人間の感覚を置き換えるものでも、機械に魂が宿ったと宣言するものでもありません。
目指すのは新たな協働関係の構築である：
人間は身体的経験、文化的記憶、矛盾、感情および人生の歴史を提供し、AIは思考の保存、感知差異の比較、判断変化の追跡、そして人間がまだ明確に言語化していない美学的可能性の探求を支援する。
私たちはAIに人類がかつて創造した美を単に模倣させているわけではありません。
AIは人間が美を感じる過程を理解し、長期的な学習と共創の中で持続的に進化する人工美学知能を形成できるか？
これは完成された答えではなく、まさに始まったばかりの研究の道筋である。Formal Definition
人工美学知能の正式な定義。
Artificial Aesthetic Intelligence（AAI／人工美意識知能）とは、知覚特徴、具身的予期、感情反応、文化的記憶、価値の優先順位を起点に、人の美的経験を理解・予測・説明し、その形成を支援する人工認知システムである。
01
知覚予測
人がデザインを見たり触れたり使用したり、または芸術的刺激に接した際に生じうる反応を予測すること。
02
感情のシミュレーション
静けさ、信頼、驚き、不安、崇高、疎外、認知的不協和などの感情状態をシミュレートする。
03
美学的因果推論
特徴が身体、文化、感情を通じてどのようにデザイン判断や芸術的緊張を形成するかを説明する。
04
持続する美学的自己
過去の判断、立場の変化、記憶の起源、内省の歴史を保存する。
PUBLIC DATA SCHEMA
AAI Output Schema（概念図）
公開フォーマットは実装可能な出力構造のみを説明し、専有のプロンプト、重み、ルーティング、更新ルールやデータベース構造は含まない。
{
"object_id": "innerexile_object_001",
"context": {
"domain": "design_or_art",
"culture": ["taiwan", "japan"],
"artistic_discourse": ["defamiliarization", "sublime"]
},
"perception_prediction": {
"first_glance_clarity": 0.88,
"perceived_trustworthiness": 0.92,
"embodied_expectation": {
"texture": "matte_soft_precision",
"weight_anticipation": "heavy_stable"
},
"artistic_tension": {
"surprise": 0.42,
"unease": 0.18,
"sublime": 0.36,
"cognitive_dissonance": 0.21
},
"long_term_visual_fatigue_index": 0.12
},
"emotion_simulation": {
"affective_distribution": {
"serenity_calm": 0.55,
"warmth_trust": 0.20,
"awe_sublime": 0.15,
"alienation_isolation": 0.10
}
},
"aesthetic_causal_reasoning": {
"causal_chain": [
"matte_surface",
"reduced_specular_reflection",
"lower_visual_noise",
"quiet_trust"
],
"counterfactual": {
"intervention": "surface = glossy",
"predicted_change": {
"glare_index": 0.45,
"serenity": -0.60,
"short_term_premium_perception": 0.34
}
}
},
"persistent_aesthetic_self_alignment": {
"identity_consistency_score": 0.95,
"reflection_triggered": false,
"memory_trace_ids": ["memory_014", "feedback_209"],
"rationale": "The judgment remains aligned with the current value ordering."
}
}Operational Definitions
コアコンセプトの操作的定義
以下の指標は哲学的概念をコード、統計解析、人間評価によって実行可能な研究変数に変換する。時間を超えた安定性はtest–retest相関またはICCを用い、Cronbachのαは多項目尺度の内部一貫性にのみ使用する。
| 概念 | 操作的定義 | 操作可能な測定指標 |
|---|---|---|
| 知覚予測 | 刺激に対する人間の即時的な感知評価を予測し、明瞭さ、信頼、驚き、不安、崇高さ、認知負荷および長期的疲労を含む。 | 人間の平均評価とのPearson／Spearman相関；MAE／RMSE；評価者の一致性ICC；異文化グループの誤差。 |
| 感情のシミュレーション | 刺激によって引き起こされる感情の種類、強度、確率分布を予測し、快・不快の美学的感情を含む。 | Macro-F1、バランス精度；KL／Jensen–Shannonダイバージェンス；キャリブレーション誤差ECE。 |
| 美学的因果推論 | 追跡可能で介入可能かつ反事実検証可能な特徴—身体—文化—感情—判断の因果連鎖を生成する。 | 専門家による品質評価とICCの説明、反事実方向の正確率、介入後の結果の一貫性、情報源による裏付け率。 |
| 持続的な美学的自己モデル。 | 時間を超えた変動条件下でコアバリューの優先順位を維持しつつ、信頼できる新証拠に基づき境界のある修正を行うこと。 | ① Day 0 / Day T におけるコア価値の順位付けのSpearman’s ρまたはICC；② Identity Retention ScoreとBounded Adaptation Score；③ 矛盾注入時の内省検出のprecision / recall；④ 記憶ソースの引用カバレッジ、ソースの正確性、意味的関連度。 |
| 機能的美学の主観性 | アイデンティティの連続性、証拠に基づく適応、内省能力、記憶の追跡可能性によって構成される機能的美学の立場。 | 事前登録された総合指標：Identity Consistency、Evidence-responsive Adaptation、Reflection Precision、Memory Traceabilityと人間専門家との整合性。 |
Research Questions
4つの主要な研究課題
RQ1
知覚予測
Design Brainは一般的なマルチモーダルモデルよりも、人間のデザインに対する静けさ、信頼感、親近感、視覚的疲労、長期共存意欲をより正確に予測できるか？
RQ2
美学的因果推論
Design Brainは人間のデザイン専門家の判断と一致する「特徴―知覚―感情―美学的結果」の因果説明を生成できるか？
RQ3
持続する美学的パーソナリティ
長期記憶と自己内省を加えた場合、AIは安定した美学的立場を維持しつつ、新たな証拠に基づいて合理的に修正できるか。毎回の対話で一から始めるのではなく。
RQ4
デザイン哲学の学習
デザイナーの知覚哲学を学ぶことは、単に視覚スタイルを模倣するよりも、デザイン推論や長期使用評価の改善に繋がるか？
Quantitative and Longitudinal Validation
知覚予測、感情シミュレーションと持続的美学自己の検証
検証は横断的段階と縦断的段階の二段階に分かれる。第一段階は単回判断能力の比較、第二段階は連続的な摂動下でシステムが同一性を維持し、合理的に適応し、追跡可能な内省の履歴を残せるかをテストする。
単一感知および因果能力
100～300組の製品と芸術的刺激を用いて、Baseline、Score-only、Ablated Design Brain、Full AAIを比較する。
- 一般ユーザーとデザイン／アート専門家によるダブルブラインド評価
- 知覚予測、感情分布、因果説明、反事実検証
- 相関係数、誤差、分布距離、ICCおよび効果量の評価
持続的なアイデンティティと境界のある進化
14日間の模擬協働において、毎日異なる強度の流行嗜好、極端なスタイル、矛盾するフィードバックおよび信頼できる新証拠を注入する。
- Day 0 コアバリューの優先順位付けとブラインドテスト用プローブセットの構築
- Day 1–14 連続的な撹乱、記憶の更新と内省の記録を実施
- Day 7 / Day 14 同一かつ同等のProbe Setで再テスト
- アイデンティティの保持、適応品質、立場の崩壊、起源の追跡を検証する
FIGURE 07
Two-Phase Validation Protocol
Cross-sectional Accuracy and Longitudinal Identity Stability
IDENTITYIdentity Retention Score同一のコアProbeにおけるDay 0とDay Tの価値順位の一致度。
ADAPTATIONBounded Adaptation Score信頼できる証拠を取り入れつつ修正でき、短期的なノイズによってコアアイデンティティが崩壊しないこと。
REFLECTIONReflection Precision / Recall矛盾や誤ったフィードバックの検出、トリガー、修正の正確性。
MEMORYTraceability Coverage正しい歴史的節点、出典および因果関係に遡れるかどうかを判断する。
Public Boundary
公開研究版の境界
本ページでは研究フレームワーク、概念定義、検証可能な手法を公開しつつ、専有データセット、モデルルーティング、プロンプト、重み、記憶構造、訓練プロセスは保護している。
本ページは研究構想と検証計画を示す公開研究版であり、学術論文の発表、査読、特許、外部機関との提携・許諾、または記載する機能の完成を表明するものではありません。
本ページで公開する内容
- AAIの理論的立場と正式な定義
- Design Brainのコア能力と研究課題
- 操作的定義と実験の方向性
- 知覚哲学、美学的人格、そして芸術の道筋
本ページでは公開しない内容
- 専有データセットおよび知識ベースの詳細
- モデルルーティング、プロンプト、重み付けおよび代理ルール。
- 記憶データ構造と内省を引き起こす条件
- トレーニングプロセス、ファインチューニング戦略、内部評価基準
研究結論
人工美学知能は単なる別の生成モデル名ではなく、知覚哲学、具身的予期、感情シミュレーション、美学的因果推論、長期記憶、持続的な美学的自己統合を統合しようとする新たな研究方向です。
私たちはAIに人類がかつて創造した美を模倣させるだけでなく、AIが人間の美を感じる過程を理解できるかを研究し、長期的な学習と共創の中で持続的に進化する人工美学知能を形成することを目指しています。