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グレゴリー・ベイトソンが提唱した階層的学習理論は、50年以上を経た今も認知科学・組織論・教育学などで参照され続けています。一方、量子コンピュータを機械学習に応用する「量子機械学習（QML）」は、古典的手法では難しい特徴抽出や大規模分類を実現しうる新興分野として急速に発展中です。
一見異なる文脈の両者ですが、「学習者がいかに文脈を自ら生成・変容させるか」 という問いにおいて、驚くほど近い概念構造を持ちます。本記事では、ベイトソンの「学習II」「学習III」の骨格を整理したうえで、量子サポートベクターマシン（QSVM）を中心とした量子機械学習にどう接続できるかを、最新研究を交えて論じます。
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