はじめに：2030年代のAI研究者に問われること
2025年現在、AI業界の主流は「スケーリング」である。より大きなモデル、より多くのデータ、より巨大な計算資源。OpenAI、Google、Anthropicが数兆円を投じて競い合うこの方向性に、世界中の優秀な学生が吸い寄せられている。しかしスケーリングによって、人工知能は本当に「知性」を持つに至るのか？この問いに正面から答えようとする研究者が、世界に何人いるだろうか。
ChatGPTは流暢な文章を書く。画像認識モデルは人間の精度を超えた。しかしそれらのシステムは「考えている」のか。「理解している」のか。「感じている」のか。スケーリング論者はこれらの問いを意図的に脇に置いてきた。なぜなら、その問いに答えることは、現在の主流アーキテクチャの根本的な限界を認めることになるからだ。この記事では、その問いを正面から研究できる2つのアメリカの大学を紹介する。そして、同じキャンパスで対照的な二つの方向性が並立するUC San Diegoの実例を通じて、今日のAI研究の深刻な分裂を明らかにする。
第一節：「スケーリングの罠」とは何か(能力の向上≠知性の獲得)
スケーリングが「能力」を向上させることは疑いようがない。しかし「能力」と「知性」は同じものではない。哲学者のジョン・サールは1980年に「中国語の部屋」という思考実験を提示した。部屋の中の人間が中国語のルールブックに従って記号を操作し、完璧な中国語の返答を生成できたとしても、その人間は中国語を「理解」していない。スケーリングされたLLMは、この部屋の拡大版にすぎないのではないか、という問いは今も未解決のままだ。Meta AIのYann LeCunはより直接的に言う。「LLMに興味があるなら、人間レベルAIへの道は諦めろ」。LeCunが提唱するJEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）は、世界を「予測する」のではなく世界の「内部表現」を構築することで、真の意味での知性に近づこうとするアーキテクチャだ。スケーリング一辺倒のアメリカ主流研究に背を向けた、孤独な知的誠実性の産物である。
資本の慣性という問題
なぜアメリカのAI研究はスケーリングから抜け出せないのか。それは知的な問題ではなく、構造的な問題だ。OpenAIやGoogleは数兆円をスケーリングに投じた。「スケーリングが誤りだった」という結論は、株主への説明責任上、出すことができない。大学院生はスケーリング論文のほうがNeurIPSやICLRで通りやすく、就職に直結する。評価指標はLLMの強みに最適化されており、別のアーキテクチャは常に不利に見える。この構造の外に立つことが、2030年代以降に本質的なAI研究をするための条件になりつつある。
第二節：UC San Diego――同じキャンパスに走る断層
2025年秋、AI学部が正式開講
UC San Diego（UCSD）は2025年秋学期、コンピュータサイエンス・工学部（Jacobs School of Engineering）内にAI学部（B.S. in Artificial Intelligence、専攻コード：CS29）を正式に開講した。第一期生として200名以上が入学しており、2029年までに1,000名規模への拡大が計画されている。しかしこのCS29のカリキュラムを精査すると、その方向性はスケーリング路線の延長にある。必修選択科目には「Introduction to Generative AI」が明示されており、学部のニュースページには「Generative AI Summit」「LLMを用いた研究でのDARPA若手賞受賞」「生成AIが教育・研究に与える影響の探究」が最新トピックとして並ぶ。CS29は要するに、スケーリング時代のAIエンジニアを育てる工学プログラムだ。「知性とは何か」という問いは、カリキュラムの主軸にはない。この新学部は、産業界の需要に応えるという意味では誠実だ。しかし、本稿が問う「スケーリングを超えた知性の研究」とは、方向性が真逆と言わざるをえない。
CS29と対照的に存在するCognitive Science学部
UCSDが興味深いのは、この工学部のAI学部と全く異なる問いを立て続ける学部が、同じキャンパスに並立している点だ。UCSDの認知科学（Cognitive Science）学部は世界最強クラスの研究拠点として知られる。ここでは「人間がどのようにタスクを遂行するか」という問いを、「人間レベルのパフォーマンスを達成すること」と切り離して研究する。つまり、能力の模倣ではなく、知性の解明が目標だ。
カリキュラムの軸は四つのサブ領域である。
コンピュータ視覚：人間とAIはどのように視覚世界を「表現」するか
計算言語学：言語は思考の道具か、それとも思考そのものか
機械学習の認知科学的解釈：学習とは何か
知識表現と推論：概念はどのように生まれ、操作されるか
これらはまさに、LeCunのJEPAが挑もうとしている問いと深く接続している。表現の問題、グラウンディング（身体・環境との相互作用）、内部モデルの構築――スケーリング論者が回避し続けてきたすべての問いが、UCSDの認知科学学部のカリキュラムに内在している。
分裂が示すもの
一つのキャンパスに、スケーリング路線のAIエンジニアリング学部（CS29）と、スケーリングに根本的な問いを投げかける認知科学学部が並立している。この分裂は、UCSDだけの問題ではない。今日のAI研究全体の断層を、UCSDというキャンパスが縮図として映し出しているのだ。どちらを選ぶかは、あなたが「2030年代のAI研究者として何を問いたいか」によって決まる。
UCSDへの合格可能性
全体合格率：約28%
テスト方式：Test-blind（SAT/ACT完全不使用）
合格者の加重GPA：4.11〜4.28
推奨TOEFL：100点以上
出願の絶対条件：出願時点でCS29（AI専攻）またはCognitive Scienceを明示すること。入学後の専攻変更は認められない
SAT/ACTが一切考慮されない分、エッセイと課外活動が全てを決める。「知性とは何か」という問いを自分の言葉で論じたエッセイは、他の志願者との決定的な差別化になる。気候はラホヤの地中海性気候。年間を通じて20〜25℃前後で、アメリカで最も快適な大学環境の一つだ。
第三節：Indiana University Bloomington――知性研究の歴史的聖地(Hofstadterとチャーマーズが育てた知的土壌)
UCSDがキャンパスの内部に断層を抱えているとすれば、Indiana University Bloomington（IU）は最初からその断層の「正しい側」に立ってきた大学だ。『ゲーデル・エッシャー・バッハ』の著者Douglas Hofstadterが長年率いたCenter for Research on Concepts and Cognitionがここにある。「自己言及」「奇妙なループ」「意識の創発」という概念を通じて、知性の本質を問い続けた研究者だ。そして、現代の意識研究の最重要人物David Chalmersは、IUでHofstadterの指導のもと、「意識の理論に向けて」という博士論文を1993年に書いた。彼はここで「意識のHard Problem」という概念を練り上げた。
なぜ情報処理に主観的な体験が伴うのか
これがHard Problemである。LLMがどれほど流暢に会話しても、「それが何かを感じているかどうか」はスケーリングでは答えられない。IUはこの問いを、スケーリングが全盛となる以前から、哲学的思弁としてではなく実証的・計算論的に探究してきた。この知的系譜は、単なる歴史ではない。IUの認知科学プログラムのカリキュラムに今も息づいている。
学部プログラムの特徴
IUのCognitive Science専攻プログラムは、Freshmanから以下のテーマを正面から扱う。
計算と知性の関係：機械に知性は可能か、どのような条件のもとで
意識の神経生理的基盤：脳とクオリアの関係
人工知能とその含意：現在のAIシステムが「理解」しているとはどういうことか
言語と思考の関係：LLMは言語を「使っている」のか「処理している」のか
特筆すべきは、理論と実装の両方を扱う点だ。哲学的な問いを立て、それをコンピュータ科学的・神経科学的に検証する訓練を受けることができる。これはUCSDのCS29が提供しないものだ。
合格可能性
全体合格率：約78%
留学生合格率：約70.6%（留学生への門戸が広い）
テスト方式：Test-optional（SAT/ACT提出任意）
推奨TOEFL：iBT80台後半以上
推奨GPA：3.5以上（日本の進学校で成績上位）
州外・国際学生の合格率が州内学生より高い傾向があることも、日本人学生には追い風だ。
気候はインディアナ州中部の四季。夏は30℃前後、冬は−10℃前後と積雪がある。京都の気候感覚に近く、日本人学生にとって許容範囲の環境だ。
第四節：日本の大学ではこの問いを追えない
日本のAI研究は、アメリカのスケーリング論文を追いかけることに集中している。「知性とは何か」「意識は計算可能か」という問いを学部段階から正面に据えたカリキュラムは、日本の大学には存在しない。哲学と神経科学とコンピュータ科学が融合した認知科学という学際領域自体、日本では制度的に確立されていない。さらに問題なのは、2030年代にAI研究が最も必要とするのが、まさにこの「スケーリングで答えられない問い」への洞察だという点だ。スケーリングの罠に気づかずに育った研究者は、2030年代の本質的なブレークスルーに貢献できない可能性が高い。UCSDでさえ、キャンパスの中でスケーリング路線（CS29）と知性の解明（Cognitive Science）が分裂している。日本の大学には、その分裂すら存在しない。スケーリングしかないのだ。日本の高校生が今すべき選択は、スケーリングの波に乗ることではなく、その波の外側に立つ知的訓練を受けることだ。Indiana University BloomingtonとUC San DiegoのCognitive Science学部は、その訓練を受けられる、日本人学生にとって現実的な選択肢である。
おわりに
「知性とは何か」という問いは、人類が何千年も問い続けてきた問いだ。そしてAIの登場によって初めて、この問いは実験科学になった。意識を持つ機械を作れるか。それとも意識は生物学的基盤にしか宿れないのか。スケーリングはその問いに近づいているのか、それとも遠ざかっているのか。UC San Diegoのキャンパスには、今この分裂が可視化されている。片側にはスケーリング時代のエンジニアを育てるAI学部（CS29）が、もう片側には「知性とは何か」を問い続けるCognitive Science学部がある。どちらを選ぶかは、あなたが2030年代に何者でありたいかによって決まる。
この問いに正面から向き合う研究者が、2030年代のAIの方向性を決める。
あなたが目指すべき場所は、スケーリングの追従者が集まる大学ではなく、この問いを立てることを訓練してくれる大学だ。