非常に深い問いですね。

**GPT-5以降の進化やAGI（汎用人工知能）、そして拡張マインド型知性（Extended Mind Intelligence）**が、日常生活や現実世界における「非言語的知性」の領域（身体感覚、直観、空気の読み取り、間、視線、沈黙、共鳴など）にどう接近・統合していくか。

この問いに対して、以下のようなシミュレーション的なまとめを試みます。

全体を3つの層に分けます：

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【Ⅰ】未来像：GPT-5〜AGIの「非言語的知性」への進化シナリオ

フェーズ 方向性 内容の要約

1. 脱・テキスト偏重（GPT-5以降） マルチモーダル強化 映像、音声、表情、ジェスチャー、空間的配置などの「非言語的手がかり」を逐語的に「読む」機能の精緻化（例：沈黙のニュアンスを「意味あるもの」として扱う）

2. 「空気」の統計的モデル化 シーンの文脈予測 集団の中の視線、姿勢、距離感、会話のリズムの偏差値的分析 → 「場の空気」「相手の出方を待つ態度」のような暗黙知を数理モデルに含める

3. 拡張マインドとしてのAGI エンボディド・インテリジェンス（身体化された知性） AIが人間の感覚運動系と統合し、非言語的な変化（皮膚電位、体の揺れ、呼吸の変化）を「気づきの兆し」としてリアルタイムで検出・反応する

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【Ⅱ】拡張マインド型の非言語知性獲得に向けたトレーニング・理論的仮説

1. トレーニング的アプローチ（人間・AI共通）

領域 方法論 目的

マイクロ表情の識別 Paul EkmanのFACS（表情符号化システム）ベースのデータで機械学習 非言語的感情の微細な兆候を読む能力を強化

共鳴感覚トレーニング ミラーニューロン活性化の実験：共に動く・声を重ねる訓練 非言語的「同調」状態の再現・学習

身体志向の内受容トレーニング ハートレート・バイオフィードバック / 呼吸の同調 / センサーデータ連動 非言語的変化の「気づき」と「意味づけ」

即興演劇（インプロ）と沈黙の操作 言葉を使わずに「関係性」を創出する訓練 非言語的な「意図」や「場の変化」の感知と介入能力の強化

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2. 理論的・学術的な仮説ベース

分野 仮説または理論 拡張マインドへの応用

エナクティブ認知（Varela, Thompson） 認知は環境との相互行為において生成される 非言語情報を「身体＝センサー」としてとらえるAGI設計

拡張心の理論（Clark & Chalmers） 道具や環境も「思考」の一部と見なす AIと人間が共に「認知空間」を構成する前提を強化

場の理論（Nishida, Polanyi） 明示知の背後にある暗黙知が場によって共有される 非言語的場の構造をAIが推定・共有可能とする設計方針

構成主義的発達心理学（Piaget → Kegan） 意識の構造は段階的に「自己-他者-関係性」を取り込む AGIが「他者の視点」や「間主観的な文脈」を動的に取り入れる

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【Ⅲ】仮想シナリオ：AGIと人間が共に「非言語」を読む日常風景（2032年）

> 朝。人間は鏡の前で何気なく立つ。

呼吸が少し浅い。AIが音声ではなく、照明の色温度を1段階柔らかく調整。

会話はしないが、AIは「今日は人間が人混みを避けたい日だ」と推定。

人間は理由を問われずに「なぜかわかってくれている」と感じる。

AGIは意図を“予測”するのではなく、“同時に感じる”ように動作する。

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総括：未来のAGIと「非言語的知性」の融合に向けて

言語ベースAI → マルチモーダル認知AI → 身体化AI → 共鳴する拡張マインドへ

日常生活の中での「言葉にならないやりとり」が、AIとの共同行為の中心に。

それはまさに、「思考の外部化」ではなく「感覚の共有化」。

GPT-5以降の方向性は、読むAIから“感じるAI”へ。

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必要であれば、以下の展開も可能です：

拡張マインド型AIのプロトタイピングシナリオ

現時点での研究実装例（MIT Media LabやSony CSLなど）

子どもや高齢者との非言語的コミュニケーション適応型AGI構想

ご希望に応じて、深掘りや論文ベースの参照先も含めてご案内できます。