論文の概要: A Framework for Objective-Driven Dynamical Stochastic Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16115v1
• Date: Fri, 18 Apr 2025 15:46:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.839064
• Title: A Framework for Objective-Driven Dynamical Stochastic Fields
• Title（参考訳）: オブジェクト指向動的確率場のためのフレームワーク
• Authors: Yibo Jacky Zhang, Sanmi Koyejo,
• Abstract要約: フィールドは相互作用と動的コンポーネントからなる複雑なシステムを記述するために汎用的なアプローチを提供する。 知的分野を理解するための理論的枠組みを確立するために, 完全構成, 局所性, 目的性という3つの基本原理を提案する。 この最初の調査は、将来の理論的発展の基盤を築き、潜在的な進歩の理解と活用における潜在的進歩の理解と活用の基盤を築き、潜在的進歩の理解と活用における潜在的な進歩の理解と活用における潜在的な進歩の理解と活用における潜在的進歩の理解と活用における潜在的な進歩の理解と活用における潜在的進歩の理解と活用における潜在的な進歩の活用における潜在的な進歩の理解と活用における潜在的な進歩の活用を目的としたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.910858770412974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fields offer a versatile approach for describing complex systems composed of interacting and dynamic components. In particular, some of these dynamical and stochastic systems may exhibit goal-directed behaviors aimed at achieving specific objectives, which we refer to as $\textit{intelligent fields}$. However, due to their inherent complexity, it remains challenging to develop a formal theoretical description of such systems and to effectively translate these descriptions into practical applications. In this paper, we propose three fundamental principles -- complete configuration, locality, and purposefulness -- to establish a theoretical framework for understanding intelligent fields. Moreover, we explore methodologies for designing such fields from the perspective of artificial intelligence applications. This initial investigation aims to lay the groundwork for future theoretical developments and practical advances in understanding and harnessing the potential of such objective-driven dynamical stochastic fields.
• Abstract（参考訳）: フィールドは相互作用と動的コンポーネントからなる複雑なシステムを記述するために汎用的なアプローチを提供する。 特に、これらの力学系や確率系の中には、特定の目的を達成することを目的としたゴール指向の挙動を示すものもあり、これは $\textit{intelligent field}$ と呼ばれる。 しかし、その複雑さのため、そのようなシステムに関する公式な理論的記述を開発し、これらの記述を実践的な応用に効果的に翻訳することは依然として困難である。 本稿では,完全構成,局所性,目的性という3つの基本原理を提案し,知的分野を理解するための理論的枠組みを確立する。 さらに,人工知能の応用の観点から,そのような分野を設計するための方法論を探求する。 この最初の研究は、将来の理論的発展と、そのような客観的に駆動される力学確率場の可能性を理解し、活用する実践的な進歩の基盤となることを目的としている。

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