AI認識論再考：ニューラルネットワークから思考パターン構造へ（経験に基づくAI認識論）

本論文は内部の計算メカニズムではなく、人間の認知構造とAIシステムの相互作用に焦点を当てて、人工知能の出力の認識論的解釈を提示する。執筆、概念構築、公的アーカイブの実践にわたる持続的な経験観察に基づき、AIは自律的に意味を生成するのではなく、構造的に組織化された人間の思考を増幅することが論じられている。この現象を説明するために、本論文は思考パターネットワーク（TPN）の概念を導入し、人間の思考を意味関係の内部組織化されたネットワークとして記述し、AI媒介環境における潜在的選択枠組みとして機能するものとする。この観点から、AI出力の一貫性、深さ、連続性は入力に内在する人間認知の整合性と構造的完全性を反映している。本研究はAIを意味の自律エージェントとしてでなく、既存の認知パターンを拡大する構造的共鳴システムとして再定義し、AI時代の認識論的相互作用において哲学的認知が基盤的条件であり続けることを強調する。なお、本論文はarXivにてプレプリントとして公開されている。