Collective Predictive Coding as a Unified Theory for the Socio-Cognitive Human Minds

Collective Predictive Coding as a Unified Theoryfor the Socio-Cognitive Human Minds
Tadahiro Taniguchi
1) Professor, Graduate School of Informatics, Kyoto University
2) Visiting Professor, Research Organization of Science and Technology,
Ritsumeikan University
3) Senior Technical Advisor, Panasonic Holdings Corporation

CPC Spring Camp 2025
集合的予測符号化と記号創発システムに関する春の研究合宿２０２５
15thMarch 2025

https://sites.google.com/view/cpc-spring-camp-2025/home

CPC Spring Camp 2025 のオープニングで行ったプレナリートークのスライドです

Transcript

1. Collective Predictive Coding as a Unified Theory for the Socio-Cognitive Human Minds Tadahiro Taniguchi 1) Professor, Graduate School of Informatics, Kyoto University 2) Visiting Professor, Research Organization of Science and Technology, Ritsumeikan University 3) Senior Technical Advisor, Panasonic Holdings Corporation CPC Spring Camp 2025 集合的予測符号化と記号創発システムに関する春の研究合宿２０２５ 15th March 2025 1
2. なぜ大規模言語モデルは世界を理解しているように見えるのか？ 集合的予測符号化仮説 [Taniguchi ‘23]  言語そのものが集合的な予測符号化によって形成されるために、世 界の情報が分布意味論の中にコーディングされている。  記号創発システムの社会的な表現学習装置として理解できる。  故に大規模言語モデルは「まるで身体を持っているかのように世界 を理解をしている」のではないか？ Taniguchi, T. (2023, August 15). Collective Predictive Coding Hypothesis: Symbol Emergence as Decentralized Bayesian Inference. https://doi.org/10.31234/osf.io/d2ty6 集合的予測符号化に基づく言語と認知のダイナミクス ～記号創発ロボティクスの新展開に向けて～, 認知科学, 2023, accepted
3. 2010 記号創発システム という概念の導入 2014 記号創発ロボティクス 構成論の哲学 2020 認知科学への接続 生成モデルとして 2019 谷口のコミュニケーション観 言語・貨幣・同期 2022 物語としての 記号創発ロボティクス 2006 学位論文 Inspired by 『基礎情報学』 西垣通 2004 編集 青山さん（講談社）
4. 『ワードマップ 記号創発システム論』 谷口忠大（編著）新曜社 2024 執筆陣 谷口忠大（立命館大） 佐治伸郎（早稲田大） 森口佑介（京都大学） 西田洋平（東海大学） 加藤隆文（大阪成蹊大学） 谷口彰（立命館大学） 村田真吾（慶応大学） 中村友昭（電気通信大学） 鈴木雅大（東京大学） 品川政太朗（NAIST） 長井志江（東京大学） 細田耕（大阪大学） 堀井隆斗（大阪大学） 土谷尚嗣（モナシュ大学） 橋本敬（JAIST） 田口茂（北海道大学） 宮原克典（北海道大学） 宮下太陽（日本総研） 安田裕子（立命館大学） 山中司（立命館大） 新川拓哉（神戸大学） 宮原克典（北海道大学） 稲谷龍彦（京都大学） 記号創発システム, 記号創発ロボティクス, 記号論と意味論, 発達 心理学と構成主義, ユクスキュルの環世界論, ネオサイバネティク スと情報, プラグマティズム, 確率的生成モデル, 自由エネルギー 原理と予測符号化, マルチモーダル物体概念形成, マルチモーダル 場所概念形成, ディープラーニングと表現学習, 世界モデル, 大規 模言語モデルと分布意味論, 認知発達ロボティクス, ニューロロボ ティクス, 身体性とソフトロボティクス（仮）, 幼児の言語獲得, ロボットによる語彙獲得, 感情と好奇心, 意識とクオリア, 言語の 進化と創発, 現象学, エナクティヴィズム, 文化心理学と記号圏, マ ルチモーダルな言語教育, 創発する倫理, コードの創発, AIロボッ ト社会, 記号創発システム論の展望, など 項目タイトル 日本発/初、本学発の学術理論が ついに一つの学術分野として ワードマップの形で出版！ 国内の異分野のトップ研究者が 執筆に協力！ 世界探しても類書の無い一冊！ 担当編集 原さん（新曜社）
5. Symbol emergence systems [Taniguchi+ 2016] 記号創発システム Tadahiro Taniguchi, Takayuki Nagai, Tomoaki Nakamura, Naoto Iwahashi, Tetsuya Ogata, and Hideki Asoh, Symbol Emergence in Robotics: A Survey, Advanced Robotics, 30(11-12) pp.706-728, 2016. DOI:10.1080/01691864.2016.1164622 個体による 表現学習 集団による 記号創発 5
6. Representative Survey/Perspective Papers Taniguchi, T., Nagai, T., Nakamura, T., Iwahashi, N., Ogata, T., & Asoh, H. (2016). Symbol emergence in robotics: a survey. Advanced Robotics, 30(11-12), 706-728. Taniguchi, T., Ugur, E., Hoffmann, M., Jamone, L., Nagai, T., Rosman, B., Matsuka, T., Iwahashi, N., Oztop, E., Piater, J., & Wörgötter, F. (2018). Symbol emergence in cognitive developmental systems: a survey. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 11(4), 494-516.  Taniguchi, T., Mochihashi, D., Nagai, T., Uchida, S., Inoue, N., Kobayashi, I., Nakamura, T., Hagiwara, Y., N Iwahashi., & Inamura, T. (2019). Survey on frontiers of language and robotics. Advanced Robotics, 33(15-16), 700-730.  Friston, K., Moran, R. J., Nagai, Y., Taniguchi, T., Gomi, H., & Tenenbaum, J. (2021). World model learning and inference. Neural Networks, 144, 573-590.  Taniguchi, T., Murata, S., Suzuki, M., Ognibene, D., Lanillos, P., Ugur, E., ... & Pezzulo, G. (2023). World models and predictive coding for cognitive and developmental robotics: frontiers and challenges. Advanced Robotics, 37(13), 780-806.
7. 記号創発システム論は集合的予測符号化に至る
8. #0 CPC hypothesis Taniguchi, T. (2024). Collective predictive coding hypothesis: Symbol emergence as decentralized Bayesian inference. Frontiers in Robotics and AI, 11, 1353870.
9. 言語を生み，その意味を調整することを通して， 社会はどこに向かって変化（最適化）しているのか？ 谷口忠大. "分散的ベイズ推論としてのマルチエージェント記号創発." 日本ロボット学会誌 40.10 (2022): 883-888. 9 集合的予測符号化（Collective Predictive Coding） 言語創発は集団としての予測符号化を個体の学習に分散化するメカニズム 私たちの社会は言語を創発することで，集団（集合知）として世界の観測に対する 予測性を高めているのではないか︖．
10. Action Perception Internal representations (World model) Environment (World) 予測符号化（世界モデル学習）から 集合的予測符号化（記号創発）へ 𝑃𝑃(𝑍𝑍𝑖𝑖 |𝑋𝑋𝑖𝑖 ) 観測 内部表現
11. Action Perception Internal representations (World model) Environment (World) 予測符号化（世界モデル学習）から 集合的予測符号化（記号創発）へ 𝑃𝑃 𝑍𝑍𝑖𝑖 𝑋𝑋𝑖𝑖 𝑖𝑖
12. Action Perception Internal representations (World model) Language (Emergent symbol system) Environment (World) Utterance Interpretation Constraint Organization 予測符号化（世界モデル学習）から 集合的予測符号化（記号創発）へ 𝑃𝑃 𝑊𝑊, {𝑍𝑍 } {𝑋𝑋 } 言語 ・外的表象
13. Language (Emergent symbol system) 予測符号化（世界モデル学習）から 集合的予測符号化（記号創発）へ
14. Internal representations (World model) Language (Emergent symbol system) Utterance Interpretation Constraint Organization 予測符号化（世界モデル学習）から 集合的予測符号化（記号創発）へ 自律的な主体 分散的なノード （モダリティ）
15. Action Perception Internal representations (World model) Language (Emergent symbol system) Environment (World) Utterance Interpretation Constraint Organization 予測符号化（世界モデル学習）から 集合的予測符号化（記号創発）へ 人類による分散的な（外的表現（/表象）学習 意識だけでなく、集合的無意識[ユング]に関する議論 も、このシナリオを拡張することで構成論的アプロー チでことさえ可能なのではないだろうか？
16. #1 CPC hypothesis bridges Language Emergence and Qualia Structure Taniguchi, T., Oizumi, M., Saji, N., Horii, T., & Tsuchiya, N. (2024). Constructive approach to bidirectional causation between qualia structure and language emergence. arXiv preprint arXiv:2409.09413.  言語とクオリア構造の双方向因果  サピア=ウォーフの仮説を更新する
17. https://en.qualia-structure.jp/ https://www.youtube.com/watch?v=2BNkicNcnLI&t=80s Tadahiro Taniguchi, Noburo Saji C02: Symbol Emergence Systems Theory for Qualia Structure PL: Nao Tsuchiya
18. Qualia structure alignment through language emergence 18 Internal representation Semiotic communication Symbol system (Language)) Environment Multimodal sensory-motor experience (B) Inter-personal structural influence (A) Language-perception structural influence Language Perception Taniguchi, T., Oizumi, M., Saji, N., Horii, T., & Tsuchiya, N. (2024). Constructive Approach to Bidirectional Causation between Qualia Structure and Language Emergence. arXiv preprint arXiv:2409.09413.
19. Constructive Approach to Bidirectional Causation between Qualia Structure and Language Emergence [Taniguchi+ 2024] 19 Taniguchi, T., Oizumi, M., Saji, N., Horii, T., & Tsuchiya, N. (2024). Constructive Approach to Bidirectional Causation between Qualia Structure and Language Emergence. arXiv preprint arXiv:2409.09413. クオリア構造と言語の間に内部表現の構造を介して双方向因果があるのではないか？
20. Y z Inference (Inference model) Generation (Generative/predictive model) Observation Latent variable Structural influence in qualia and language 20 Taniguchi, T., Oizumi, M., Saji, N., Horii, T., & Tsuchiya, N. (2024). Constructive Approach to Bidirectional Causation between Qualia Structure and Language Emergence. arXiv preprint arXiv:2409.09413. (B) Inter-personal structural influence (A) Language-perception structural influence Generation as predictive processing Language Perception Language-induced internal representations Perception-induced internal representations Structure of internal representations Language Perception Language Internal representations Observations  How does distributional semantics affect internal representation formation?  How does distributional semantics emerge through language emergence?
21. #2 CPC as a Model of Science Taniguchi, T. (2024). Collective predictive coding hypothesis: Symbol emergence as decentralized Bayesian inference. Frontiers in Robotics and AI, 11, 1353870.
22. 知能の三層モデルと記号創発システム に基づくAIロボット駆動科学のその先  人間とAIが形成する科学的知 識とは何か？  AIロボット駆動科学は「科学者」 が担う活動の代替、自律化までし か議論ができていない。  社会における「システム３」的領 域におけるAIと人間の共創的な科 学的知識の形成の位置づけが重要。  科学的知識の形成の視点では記号 創発システム／集合的予測符号化 は構成主義をベースに科学的実在 論と社会構成主義を融和させるよ うなシステム観になっている。 AIロボット駆動科学の発展 人間とAIによる「科学的知識」を支える科学哲学の探求 形式知（と暗黙知）としての 科学的知識の形成と共有
23. Collective Predictive Coding as Model of Science: Formalizing Scientific Activities Towards Generative Science [Taniguchi+ 2024]  Collective predictive coding, which encodes a model of the world as explicit knowledge through distributed interactions, seems to be an appropriate model for scientific activity.  CPC-MS = Collective Predictive Coding as Model of Science 23 Taniguchi, T., Takagi, S., Otsuka, J., Hayashi, Y., & Hamada, H. T. (2024). Collective Predictive Coding as Model of Science: Formalizing Scientific Activities Towards Generative Science. arXiv preprint arXiv:2409.00102. Scientific knowledge
24. MH naming game and scientific discussion  Scientific discussion, especially the peer review process, is structurally similar to the MH (Mutual Hypothesis) naming game.  The overall process of scientific activities can possibly be viewed as decentralized Bayesian inference, in the same way as the MH naming game.  This leads us to the idea of CP as a model of science (CPC-MS). Observation o u Semiotic Communication Representation learning Object Agent A Agent B Internal representations Speaker utters a sign as sampling Listener judges if it accepts the sign Observation Sign Taniguchi, T., Takagi, S., Otsuka, J., Hayashi, Y., & Hamada, H. T. (2024). Collective Predictive Coding as Model of Science: Formalizing Scientific Activities Towards Generative Science. arXiv preprint arXiv:2409.00102.
25. 25 https://x.com/hayashiyus/status/1831309992638759210 Taniguchi, T., Takagi, S., Otsuka, J., Hayashi, Y., & Hamada, H. T. (2024). Collective Predictive Coding as Model of Science: Formalizing Scientific Activities Towards Generative Science. arXiv preprint arXiv:2409.00102. Hayashi, Y. AI Alignment network Formulation of CPC based on the free energy principle [Taniguchi+ 2024] 1. Ordinary variational free energy × Number of agents (Representation learning, predictive coding, world model learning) 2. Collective regularization term (Alignment of external representation w conditioned by internal representation z and, symbol emergence)
26. 人工知能 Vol.38 No.6 (2023年11月号) 「自由エネルギー原理とAI」 これが僕みたいです＼(^o^)／ 2023年のJSAI表紙シリーズ 「AIの歴史」を監修しました。
27. 知能の三層モデルと記号創発システム に基づく共生的知能の創成に向けて  共生的なAIアラインメント  人間は否応なくAIの言語使用や生 成に影響を受ける。（e.g., ”delve into”）  LLMは身体を持った人間の言語の 「まとめ」的でありある意味で知 識が接地している。  しかし、その間にネガティブ／ポ ジティブフィードバック構造が生 まれる。（e.g., AIカニバリズム）  「従わせる」AIアラインメントの 議論とともに、俯瞰的な人間AI結 合系の共生的なアラインメント議 論が必要 人間のパートナーとしての望ましいAI 人間AI共生ﾏﾙﾁｰｴｼﾞｪﾝﾄ社会
28. #3 Generative Emergent Communication: LLM is a Collective World Model Taniguchi, T., Ueda, R., Nakamura, T., Suzuki, M., & Taniguchi, A. (2024). Generative Emergent Communication: Large Language Model is a Collective World Model. arXiv preprint arXiv:2501.00226.  大規模言語モデルは集合的な世界モデルである。
29. 巨大なニューラルネットワーク 大規模言語モデルの背景にある言語現象 言語知識 発話・テキスト 言語システム （潜在的な構造） 分布意味論・構文構造 巨大な言語資源 学習・内化 29 大規模言語モデル(LLM) GPT-4 is OpenAI’s most advanced system, producing safer and more useful responses https://openai.com/product/gpt-4 (2023/03/15) 人間の社会が言語を形成し終えた後 に，そこから大規模なテキストが生 成され，それを大規模言語モデルに 内化すれば実用上高いレベルの言語 理解・使用ができると分かった．
30. 言語の創発・動態についての様々な問い 言語システムがどうやって出来てきたか︖（創発） 文化としての言語システムはどう動的に変容するのか︖（動態） 30 どうして人間の社会がこのよう な言語を形成できているのか？ なぜ大規模言語モデルがこれほ どまでに有効なのか？（凄いの はLLMより言語そのもの？） A) 分布意味論を満たす． B) 特殊な統語的構造を持つ． C) 相手の頭の中が覗けない中で，言葉の 意味は創発し共有される． D) 実世界において意図や対象を表象し， 環境適応の役に立つ． 人間の社会が形成した言語の性質
31. 世界モデルと言語創発  記号創発とは外的表象の表現学習  内部表現（内的表象）の表現学習はより一般的には世界モデル  記号創発システム内に住むエージェントの世界モデルを抽象化 するような事前分布として言語は捉えられるのではないか？ ロボティクスのトレンドでは世界モデ ルの議論は、ロボット基盤モデル （VLA: Vision-Language-Action models）へ移行。 （身体性）記号創発はロボット基盤モ デルの議論と合流しうる。
32. 一般社団法人AIロボット協会（AIRoA） 国産ロボット基盤モデルに向けて 32 2025.03.12 日経クロステック 他３名 https://www.airoa.org/ja https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000158322.html
33. G4-4 生活環境における生活物理支援サイバネティックアバター 半自律型サービスロボットの研究開発 33 未来の家庭でのCAサービス（ショート ver.）～複数サイバネティック・アバターの連携制御 （ムーンショット目標1／石黒PJ） https://www.youtube.com/watch?v=QJ7TXb66Cbk ムーンショット型研究開発事業 目標1︓ 2050年までに、人が身体、脳、空間、時間の制約から解放された社会を実現 誰もが自在に活躍できるアバター共生社会の実現
34. #4 System 0/1/2/3 Taniguchi, T., Hirai, Y., Suzuki, M., Murata, S., Horii, T., & Tanaka, K. (2025). System 0/1/2/3: Quad-process theory for multi-timescale embodied collective cognitive systems. arXiv preprint arXiv:2503.06138.
35. 「システム３」という造語 https://www.technologyreview.jp/s/341218/professor-tadahiro-taniguchis-vision-for-ai-research-in-the-age-of-system-3/ 人工知能と哲学と四つの問い（2024） 人工知能学会(監修)、三宅 陽一郎(編)、 清田 陽司(編)、大内 孝子(編)にも収録 実は平井靖史さんとの対談に触発されて始まった思考 谷口 忠大, 平井 靖史, 清田 陽司, 三宅 陽一郎, 大内 孝子, レクチャー シリーズ︓「AI 哲学マップ」〔第3 回〕ベルクソン的「時間スケー ル」を軸に新たな知能と意識の構成可能性を探る［前編］, 人工知能, 2021, 36 巻, 4 号, p. 500-511 https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjsai/36/4/36_500/_article/- char/ja/ いろんなところで話しているのにちゃんと英語 で書いていなかった……。「システム３」概念
36. 36 人工知能研究の新潮流2 基盤モデル・生成AIのインパクト 2023年7月 CRDS-FY2023-RR-02 https://www.jst.go.jp/crds/report/CRDS-FY2023-RR-02.html 言語モデル
37. 人間の(社会的)知能の四重過程 （※もともと三重過程と言っていまいたがシステム０も入って四重になりました） 37 システム３ 社会的/集合的知能 社会的記号／規範系 人間の知能は個に閉じない適応性に その特殊性がある
38. 知能の三層モデル （記号創発システム描像に基づく） 38 システム３ 社会的/集合的知能 社会的記号 ／規範系 （開かれた）環境 Open environment Internal representation systems 言語モデル Language model External representation systems 創発的記号システム Emergent symbol system Non-representational systems 世界モデル World model 谷口忠大（編）『記号創発システム論』（新曜社）2024 身体システム Physical system Physical and dynamical systems
39. システム０ 身体の知（形態による計算） 39 Ghenghis robot, Brooks 1989 六脚ロボット。不整地を歩行。複雑な プランニングは必要ない。身体と環境 の相互作用が知的な振る舞いを生む。 受動歩行機械 適切な身体さえもてば，機械は歩行を行う ことができる．CPUもモータも必要ない． （名古屋工業大学 教授 佐野明人、特任助教 池俣 吉人、教授 藤本英雄 2008 YouTube） 低消費電力で柔軟に実世界で活動するロボットのためには身体とAIの調和的発展が重要
40. Peirce's semiotics and arbitrariness http://visual- memory.co.uk/daniel/Docum ents/S4B/japanese/ Sign Object Interpretant Symbol Reference (Signifier) Referent (Signified) Apple Semiosis (Semiotic process) ss) セミオーシス・記号過程 対象 サイン 解釈項 C.S.パース 「記号論」の祖 プラグラティズムの思想家 https://en.wikipedia.org/wi ki/Charles_Sanders_Peirce Isn't it possible that while we rely on the plasticity within individual brains, we become a collective social intelligence by exploiting the plasticity of symbolic systems? From neuro plasticity to semiotic plasticity
41. Key point of CPC theory ① 外的表象と内的表象を区別する。  外的表象系の形成や変容に関しては様々な種類のものをモデル の対象とする（法、規範、論理、科学的知見等）  サピア＝ウォーフ的な外的表象と内的表象（言語と知覚、思 考）の相互依存性／双方向因果はCPCの標準的な議論対象 ② 集団としての予測性に基づく生成モデルとして記号／言語 創発を捉える。  シンプルにはマルチエージェント表現学習  時間や運動、ダイナミクスを含むと集合的世界モデル  自由エネルギー原理の社会化  協調行動も共有記号と行動の推論を通して取り込む  コミュニケーションを二者間の通信の成否から始めずに、共同 作業＆共同注意と記号系の共同形成から始める。 ③ 言語ゲームは分散的ベイズ推論として機能する。  言語ゲームは集合的予測符号化を分散化するアルゴリズムであ り、私達は進化を経て、そのようなバイアスを獲得している。  集団における最適化の論理と個人における（進化的に得た）バ イアスに基づく言語創発の論理を架橋する道筋を提供。  記号の恣意性を脳の可塑性のように見る。
42. 記号創発システム科学創成： 実世界人工知能と次世代共生社会の学術融合研究拠点 PL: サトウタツヤ（総合心理学部） SubPL:谷口忠大（総合科学技術研究機構） 実世界人工知能 Real-world AI グループ1 記号創発・人工知能 次世代共生社会 Symbiotic Communication グループ2 空間知能 ロボティクス グループ3 音響心理技術 グループ5 ﾏﾙﾁﾓｰﾀﾞﾙ言語教育 グループ4 共生環境デザイン 記号創発システム科学 T2-1: 李周浩（情理） T2-2: 島田伸敬（情理） T3-1: 西浦敬信（情理） T3-2: 添田喜治（産総研） T5-1: 山中司（生命）※英語教育 T5-2: 井上明人（映像） T4-1: 安田裕子（心理） T4-2: サトウタツヤ（心理） T1-1: 谷口忠大（京大） T1-2: 谷口彰（情理） PL: サトウタツヤ（心理） Sub PL: 谷口忠大（総研・客員教授）
43. 日本発の融合的学術理論としての 「記号創発システム科学」を創成する 「記号創発システム科学研究拠点」として新たな学融分野のコアとなる。 記号創発システム論のコア：私たちの『言葉』『概念』や『意味』は 固定的な関係性ではなく、環境や他者との相互作用を通して、個人の 中でも、社会の中でも変わっていくものである。AI/ロボットにとっ てもそうあるべき。 構造主義、記号学、複雑系……様々な学際的な思想や学術理論はあった。 日本はしばしば舶来思想の輸入にとどまってきた。人工知能然り。 「学問」の震源地たる大学の本分を認識しつつ、また同時に実世界応用も蔑ろにせず 実世界で人と人、AI/ロボットが共生する次世代共生社会の基盤的学理を構築したい。 プラグマティズム ネオサイバネティクス 語学教育・応用言語学 文化心理学 人工知能 ロボティクス 計算言語学 音響技術
44. 創発する記号圏と文化の境界 44 宮下太陽, 質的研究法TEAの新たな理論的展開とキャリア領域における実装可能性, 立命館大学大学院人間科学研究科 人間科学専攻博士課程学位論文(2023) 記号圏A 例）学生としての大学環境 記号圏B 例）就職後の企業 記号圏とはロシアの文学・文化研究 者であるロトマン Lotman, J.により 提唱された概念で，芳賀 1998) によ れば，記号が機能する記号空間全体 を記号現象の一単位として捉える考 え方であ る。ロトマンは 記号圏 に ついて 「言語が存在し機能するため に不可欠な記号論的空間であって， 異なる諸言語の総体ではない。ある 意味で，記号圏は先立つ存在であ り，言語と絶えず相互作用してい る。＜中略＞記号圏の外側には，コ ミ ュニケーションも言語も存在しえ ない（ Lotman, 1990 123 124 著者 訳 」 と説明している。[宮下 2023] ロトマンは 二項性 binarism と非対称性 asymmetry が記号体系における法則であると述べた上 で， 記号圏と文化の関係について「記号過程の単位，つまり最小の機能するメカニズムは， 個々の言語ではなく問題となる記号論的空間の総体である。これが， 我々が記号圏と呼ぶ空間である。記号圏の空間は文化の発展の結果であり条件でもあLotman, 1990:125 著者訳 。」 とした。 [宮下 2023]
45. 先駆的な生成AIの英語教育活用 立命館大学でチャットＧＰＴを活用した授業「まず自分で英訳→ＡＩに英訳さ せると…」（2023年5月10日）MBS NEWS, YouTube 生成AIの隆盛に即応しChatGPT等の生成AIのプロジェクト発信型英語（PEP）における 授業活用を年度初めに打ち出した。60を超えるメディア露出を得た。生成AIのブームに 先行して、英語教育とAI研究の連携を深めていた当領域の独自性の現れ。
46.  2023年度、2024年度とフラッグシップ的教養 科目化：立命館大学高度教養科目(3回生 以上選択)超領域リベラルアーツ「記号創発シ ステム科学：人間とAIが共に生きる世界を構想 する」を開講。計11学部から80名～50名の学 部生が履修し、毎回議論が盛り上がった。R- GIROプロジェクトの全グループから教員が講義 に貢献。学外からも５名の講師を招聘。  最終課題として、履修者が記号創発システム科 学に関連するプロジェクトを個人及びグループで 立ち上げ、実施した。本授業の講義内容は書 籍化の目処が立っている。 超領域リベラルアーツ科目 講義を担当したR-GIROメンバー PL(+G4)：サトウタツヤ、SubPL(+G1)：谷口忠大 G1&2：島田伸敬 (GL)、G3：西浦敬信(GL) G5：木村修平、井上明人(2023のみ) (コーディネーター：山中 司 (G5 GL)
47. 未来社会と「意味」の境界 記号創発システム論／ネオ・サイバネティクス／プラグマティズム 47 谷口忠大, 河島茂生, 井上明人 (編集)『未来社会と「意味」の境界: 記号創発システム論／ネオ・サイバネ ティクス／プラグマティズム』勁草書房、2023/8/30 第1章 AI・ロボットとの次なる共存に向けて︓「意味」を語る意味［河 島茂生］（メディア研究、情報倫理） 第2章 記号創発システム︓身体と社会に基づく意味の創発［谷口忠大］ （創発システム、人工知能、ロボティクス） 第3章 ネオ・サイバネティクスからの接近︓ 生命システムによる意味創 出と情報伝達というフィクション［西田洋平］（ネオ・サイバネティク ス、情報学、図書館情報学） 第4章 プラグマティズムからの接近︓記号の意味とは何か［加藤隆文］ （プラグマティズムの哲学、美学、芸術学、記号論） 第5章 記号創発ロボティクス︓意味の工学的探究［長井隆行］（知能ロ ボティクス） 第6章 意味の身体性︓記号創発ロボティクスとネオ・サイバネティクス の交差点［原島大輔］（基礎情報学、表象文化論） 第7章 子どもとロボットの発達︓生命情報から社会情報へ［佐治伸郎］ （言語心理学、言語習得） 第8章 ゲームキャラクターの人工知能︓記号と哲学［三宅陽一郎］（デ ジタルゲームAI） 第9章 英語教育、記号創発ロボティクス、ネオ・サイバネティクス［山 中司］（応用言語学、言語哲学、言語コミュニケーション論） 第10章 コミュニケーションのデザイン︓デジタル情報に意味を見出す 観察者［椋本輔］（ネオ・サイバネティクス、記号論、情報デザイン） 第11章 ロボットと人との共存︓あとがきに代えて［谷口忠大］（創発 システム、人工知能、ロボティクス）［井上明人］（ゲーム研究）
48. 情報技術とプラグマティズム研究会 2023年6月に日本記号学会で行われたセッションを契機に記号学会に研究会設置 谷島さん、椋本さん、加藤さんらが主導 谷口としてはCPCを基盤に 記号学／論をリノベーションしたい。
49. 記号創発システム論アウトリーチ 記号創発スタディノート https://note.com/symbol_emerg アウトリーチチーム on X https://x.com/sym_eme_outrea 記号創発クロストーク＠Tanichu Never Knows https://www.youtube.com/@TANICHU- TNK/videos フォロー・いいね ・チャンネル登録を よろしくおねがいします ︕
50. 記号創発システム論bot 「記号創発システム論bot」 based on GPTs：https://chatgpt.com/g/g- 67b0994c9440819192a5e2fa02caeaf1-ji-hao-chuang-fa-sisutemulun-bot  静岡大学の学生さん（Kくん）が勢い で昨日、作ってくれました。  是非、なんか研究テーマの相談して みてください！（笑）
51. Go Beyond!!!  集合的予測符号化は記号創発システムの 基盤を形成する。  人文社会科学と人工知能の新たな時代を 切り拓こう！
52. 日経サイエンス 2024年12月号 Front Runner 挑む︓言葉の根源探るAI研究の革新者 谷口忠大