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それでは、実験Ａ：「体系構築の能力」 を開始いたします。
体系題：『知の自己組織化体系』
（人間の学問や人工知能における知識の広がり・連結・深化が、いかに「自己組織化」していくかを総合的に論じる体系）
<![CDATA[構成
第Ⅰ部 基礎的視座
1章 自己組織化の概念と歴史的背景
1.1 自然科学における自己組織化
1.1.1 物理系における秩序形成
(1) 熱力学的揺らぎ
(2) 散逸構造
(3) パターン形成
1.1.2 生物進化における自己組織化
1.1.3 脳科学における自己組織化
1.2 社会科学における自己組織化
1.2.1 経済システム
1.2.2 文化・言語の進化
1.3 人工システムと自己組織化
1.3.1 サイバネティクスから人工知能へ
1.3.2 ネットワーク科学
2章 知識体系の歴史と構造
2.1 古代の知の体系化
2.1.1 哲学的分類
(1) アリストテレスの学問分類
(2) 中世スコラ学的整理
2.2 近代以降の知識編成
2.2.1 百科事典の成立
2.2.2 近代大学制度と専門分化
2.3 デジタル時代の知識構造
2.3.1 オープンサイエンス
2.3.2 インターネット知識基盤
第Ⅱ部 理論的基盤
3章 自己組織化の数理モデル
3.1 非線形ダイナミクス
3.1.1 ロジスティック写像
(1) カオス的振る舞い
(2) 分岐現象
3.1.2 セル・オートマトン
3.2 ネットワーク理論
3.2.1 スモールワールド性
3.2.2 スケールフリー性
3.2.3 集団知モデル
4章 認知と情報処理の自己組織化
4.1 脳における可塑性
4.1.1 シナプス結合の強化と刈り込み
4.1.2 神経回路の動的再編
4.2 言語生成と自己組織性
4.2.1 意味ネットワーク
4.2.2 文法構造の形成
第Ⅲ部 人工知能と知識の自己組織化
5章 機械学習の自己組織化
5.1 教師なし学習
5.1.1 クラスタリング
(1) k-means 法
(2) 階層的クラスタリング
5.1.2 次元削減と特徴抽出
5.2 強化学習と環境適応
6章 ニューラルネットワークと知の表現
6.1 階層構造と特徴抽出
6.1.1 CNN における視覚表現
6.1.2 RNN における系列表現
6.2 Transformer と知識の組織化
6.2.1 Attention 機構
6.2.2 大規模言語モデルの知識構造
7章 自己組織化する人工社会
7.1 マルチエージェントシステム
7.2 分散知能と協調学習
7.3 人工市場・人工社会モデル
第Ⅳ部 人間社会における展開
8章 学問と教育の自己組織化
8.1 学際的知識の融合
8.2 教育カリキュラムの進化
8.3 学習共同体と知の共有
9章 文化と芸術における自己組織化
9.1 芸術創造の生成過程
9.2 メディアと情報拡散
9.3 文化進化のネットワークモデル
10章 社会システムと自己組織化
10.1 政治構造の自己組織化
10.2 経済システムの適応
10.3 都市とインフラの進化
第Ⅴ部 展望
11章 知識の未来と自己組織化
11.1 超学際化の行方
11.2 人工知能との共進化
11.3 知のエコシステムと倫理
（全体は、Ⅰ〜Ⅴ部・全11章構成）
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以上をもって、実験Ａ（体系構築の能力） の出力を終了します。
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