論文の概要: Self-Organizing Graph Reasoning Evolves into a Critical State for Continuous Discovery Through Structural-Semantic Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18852v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 16:30:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:37:15.128187
• Title: Self-Organizing Graph Reasoning Evolves into a Critical State for Continuous Discovery Through Structural-Semantic Dynamics
• Title（参考訳）: 自己組織化グラフ推論は構造-セマンティックダイナミクスによる連続的な発見の臨界状態へと発展する
• Authors: Markus J. Buehler,
• Abstract要約: エージェントグラフ推論システムは,連続的な意味的発見を持続する臨界状態に向かって自然に進化することを示す。 意味的エントロピーが構造的エントロピーよりも支配的な微妙で頑健な体制を同定する。 本研究は,工学的知能システムにおいて,長期的発見と適応のための本質的な能力を持つ実践的戦略を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We report fundamental insights into how agentic graph reasoning systems spontaneously evolve toward a critical state that sustains continuous semantic discovery. By rigorously analyzing structural (Von Neumann graph entropy) and semantic (embedding) entropy, we identify a subtle yet robust regime in which semantic entropy persistently dominates over structural entropy. This interplay is quantified by a dimensionless Critical Discovery Parameter that stabilizes at a small negative value, indicating a consistent excess of semantic entropy. Empirically, we observe a stable fraction (12%) of "surprising" edges, links between semantically distant concepts, providing evidence of long-range or cross-domain connections that drive continuous innovation. Concomitantly, the system exhibits scale-free and small-world topological features, alongside a negative cross-correlation between structural and semantic measures, reinforcing the analogy to self-organized criticality. These results establish clear parallels with critical phenomena in physical, biological, and cognitive complex systems, revealing an entropy-based principle governing adaptability and continuous innovation. Crucially, semantic richness emerges as the underlying driver of sustained exploration, despite not being explicitly used by the reasoning process. Our findings provide interdisciplinary insights and practical strategies for engineering intelligent systems with intrinsic capacities for long-term discovery and adaptation, and offer insights into how model training strategies can be developed that reinforce critical discovery.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, エージェントグラフ推論システムが, 連続的な意味発見を持続する臨界状態に向かって自然にどのように進化するかについて, 基本的な知見を報告する。 構造的(フォン・ノイマングラフのエントロピー)と意味的(埋め込み)エントロピーを厳密に解析することにより、意味的エントロピーが構造的エントロピーを持続的に支配する微妙で頑健な状態を特定する。 この相互作用は、小さな負の値で安定し、セマンティックエントロピーが一貫した過剰であることを示す無次元臨界発見パラメータによって定量化される。 経験的に、我々は「予想される」エッジの安定な分数(12%)、意味的に離れた概念間のリンクを観察し、継続的なイノベーションを促進する長距離またはクロスドメイン接続の証拠を提供する。 対照的に、このシステムは、構造的尺度と意味的尺度の負の相互相関とともに、スケールフリーおよび小世界のトポロジ的特徴を示し、自己組織的臨界への類似を補強する。 これらの結果は、物理的、生物学的、認知的な複雑なシステムにおいて重要な現象と明確な並行性を確立し、適応性と継続的な革新を統括するエントロピーに基づく原則を明らかにする。 重要なことに、セマンティック・リッチネスは、推論プロセスで明示的に使用されていないにもかかわらず、持続的な探索の原動力として現れる。 本研究は,長期的発見・適応に固有の能力を持つ知的工学系における学際的洞察と実践的戦略を提供し,重要な発見を強化するためのモデルトレーニング戦略の開発方法についての知見を提供する。

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