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AIKernel タグの記事一覧です。

Doom デモの調整に入りました──手元の Codex 監視と手書き注釈で進める正典 0.1.3 の実動確認

/ AIKernel 正典 0.1.3 の整理作業にあわせて、Doom デモ側の実動確認と調整を開始しました。64GB メモリ、2TB SSD、既存ディスプレイ4枚に液晶タブレットを加えた環境で、手元に Codex の解析画面を表示しながら、スクリーンショットへの手書き注釈を使って支援 AI へ意図を伝える開発スタイルを整えています。

開発環境を増強しました──64GB メモリと 2TB SSD で、正典 0.1.3 の整理を支える

/ AIKernel 正典 0.1.3 の整理を進めるため、開発マシンのメモリを 16GB から 64GB へ増強し、2TB SSD を追加しました。WASM ビルド、大規模ログ解析、Doom 系テスト環境の並列実行をより安定して進めるための開発環境整備について記録します。

Semantic Fusion Layer──AIKernel の「意味論 OS」を支える中核層

/ AIKernel.Doom と Bonsai-1.7B の接続で重要になる Semantic Fusion Layer を、物理世界、意味論世界、三値判定世界をつなぐ翻訳層として整理します。Bonsai Provider / VFS / Control Plane ABI、WebGPU / VRAM resident path、CTG 論文との関係を踏まえ、AIKernel の意味論 OS を支える中核構造を解説します。

統治の法則を「カーネル」へ刻み込む──DOOMから抽出された AIKernel.Control の正体

/ DOOMという過酷な箱庭で鍛え上げられたAIのガバナンスルールは、最終形態へ向かいます。動的なJSの実験層を抜け出し、厳密な型とコントラクトを持つC#の基盤API「AIKernel.Control」へ。AutoplaySensorTensor や ControlStateTensorPacket が示す、真の自律制御OS（Semantic Computer）の完成に向けたアーキテクチャの帰還を解説します。

世界の時間を掌握する──AIKernel.Wasmが実現した「不死の」自律実行環境

/ AIの推論プロセスがクラッシュしたとき、認識していた世界（メモリ）はどうなるのか。AIKernel.Wasmは、WASMの線形メモリとGPUリソースの所有権をOS側で握ることで、状態を維持したまま脳（ロジック）だけをすげ替えるゼロコピー・ホットスワップを実現しました。DOOMの時間を止め、AIを死から復帰させる「真のフェイル・オペレーショナル」の仕組みを解説します。

AIの「脳」を試験管で培養する──AIKernel.Doomが実現した決定論的テストと制御ランタイム

/ DOOMのオートプレイにおいて、AIの意思決定バグをいかにしてミリ秒単位で修正し続けたのか。その秘密は「ゲーム実機」を使わず、AIの思考パイプラインだけをNode.jsのVM上で決定論的に再生する Lightweight Control VM にありました。AIの学習ではなく、AIの「統治（ガバナンス）」をコードで書き、テストで保証する新しい開発パラダイムを解説します。

AI はなぜ入口の前で迷い続けたのか──AIKernel.Doom が示した「認知と統治」の分岐点

/ 2026年6月16日に公開した AIKernel.Doom 初期プロトタイプで発生した、入口前で AI が迷い続ける問題を振り返ります。問題は視覚認識ではなく、Weak Gap、ランドマーク、足元圧力をどう裁定するかという Governance Layer にありました。Ingress Governance、CTG と簡易三評議会ゲートの違い、CTG 接続用詳細 HUD、認知から統治への転換点を整理します。

Bonsai と CTG をつなぐ──AIKernel Doom Demo 統合実装と FirstDoor デバッグログ

/ AIKernel Day 5 として、Bonsai-1.7B、TELOS / OBJECTIVE / Sub-chips HUD、CTG ROM、Kairos、Kinesis、Chronos を統合した実装を解説します。FirstDoor で詰まった AI を、Codex が実行中ブラウザ、runtime status、Canvas、HUD overlay を使って観測・診断・修正した開発ログを紹介します。

CTG ROM の内部設計──Topos、三値評議会、Unknown、そして決定論的ゲート

/ AIKernel Day 4 として、CTG ROM の内部設計を最新実装に合わせて解説します。Topos による Logos / Ethos / Pathos の 3 ベクトル合成、CTG による三値評議会、Ethos 拒否権、2-of-3 承認定足数、Pathos の danger / stuck / stall-wall-follow 分離、Unknown の Fail-Closed、決定論的リプレイを整理します。

敵を発見した。撃つべきか？──AIKernel における意思決定行動パイプラインと CTG 入門

/ AIKernel の Day 3 として、視覚・聴覚・WASM ランタイムの先に必要になる意思決定統治を解説します。Aisthesis から Chronos までの行動パイプライン、TELOS / OBJECTIVE / Sub-chips HUD、Codex が実行中環境を観測した開発ログ、そして Bonsai の提案を CTG ROM が Fail-Closed に統治する理由を読み解きます。

クラウド不要の自律エッジ AI──WASM 版 DOOM と Bonsai-1.7B を WebGPU / VRAM 内で直結する

/ AIKernel の Day 2 として、WASM 版 DOOM、WebGPU、Bonsai-1.7B、VRAM resident vision path、zero-copy、CPU fallback、AutoPlay runtime を接続した完全ローカル自律エッジ AI デモの低レイヤ実装を解説します。

AI は電気羊の夢を見るのか？──AIKernel に“耳”を与える日

/ AIKernel の Perception Layer に Auditory Context を統合し、stereo PCM、GPU resident buffer、auditorySnapshot、spatialSnapshot、fusedDirection、HUD overlay によって、視覚と聴覚を融合したリアルタイム空間認知を実装した Day 1 の開発ログです。

AI が OS を設計する時代へ──AIKernel の「AI 主導アーキテクチャ設計フロー」と数学的検証支援

/ AIKernel.NET の開発で成立しつつある、数学的検証支援、設計思想監査、品質監査、実装エンジンを分離した AI 主導アーキテクチャ設計フローを解説します。AI を信じるのではなく、AI を役割と契約で統治する OS 的開発モデルについての研究ログです。

AIOS の視覚認知モジュールを作る──Perception Layer の設計・実装・最適化・可視化・デバッグ研究ログ

/ AIOS における Perception Layer の役割を、Trainer Runtime / Profile Optimizer / Inference Runtime の三層構造、Telemetry、Profile 駆動最適化、リアルタイム HUD、Perception Filter、Hybrid Control Mode の実装体験を通じて解説します。

デモプログラムは“動く仕様書”である──AIKernel が示した設計ドキュメントの力

/ AIKernel.NET 正典 v0.1.1 における設計ドキュメントとデモプログラムの意味を、Provider / Backend / DI / fallback / Operator / Observer の責務分離を通じて解説します。ドキュメントが契約として機能し、デモが正典実装として問題解決を導いた実例を紹介します。

AIKernel.NET 正典 0.1.1 のリリースと、我々が守り抜くべき「ソフトウェア工学の背骨」

/ AIKernel.NET エコシステム全体を正典 0.1.1 として同期し、型システムによる Fail-Closed、Interface-Led Architecture、POO モデル、そして AI 時代に必要なソフトウェア工学の規律について解説します。