論文の概要: Nature's Insight: A Novel Framework and Comprehensive Analysis of Agentic Reasoning Through the Lens of Neuroscience

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05515v1
• Date: Wed, 07 May 2025 14:25:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.007161
• Title: Nature's Insight: A Novel Framework and Comprehensive Analysis of Agentic Reasoning Through the Lens of Neuroscience
• Title（参考訳）: Nature's Insight: 神経科学のレンズを通してのエージェント推論の新しい枠組みと包括的分析
• Authors: Zinan Liu, Haoran Li, Jingyi Lu, Gaoyuan Ma, Xu Hong, Giovanni Iacca, Arvind Kumar, Shaojun Tang, Lin Wang,
• Abstract要約: エージェント推論のための神経科学に着想を得た新しい枠組みを提案する。 我々は,既存のAI推論手法を体系的に分類し,分析するために,この枠組みを適用した。 本稿では,ニューラルインスパイアされた新しい推論手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.174550573411008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous AI is no longer a hard-to-reach concept, it enables the agents to move beyond executing tasks to independently addressing complex problems, adapting to change while handling the uncertainty of the environment. However, what makes the agents truly autonomous? It is agentic reasoning, that is crucial for foundation models to develop symbolic logic, statistical correlations, or large-scale pattern recognition to process information, draw inferences, and make decisions. However, it remains unclear why and how existing agentic reasoning approaches work, in comparison to biological reasoning, which instead is deeply rooted in neural mechanisms involving hierarchical cognition, multimodal integration, and dynamic interactions. In this work, we propose a novel neuroscience-inspired framework for agentic reasoning. Grounded in three neuroscience-based definitions and supported by mathematical and biological foundations, we propose a unified framework modeling reasoning from perception to action, encompassing four core types, perceptual, dimensional, logical, and interactive, inspired by distinct functional roles observed in the human brain. We apply this framework to systematically classify and analyze existing AI reasoning methods, evaluating their theoretical foundations, computational designs, and practical limitations. We also explore its implications for building more generalizable, cognitively aligned agents in physical and virtual environments. Finally, building on our framework, we outline future directions and propose new neural-inspired reasoning methods, analogous to chain-of-thought prompting. By bridging cognitive neuroscience and AI, this work offers a theoretical foundation and practical roadmap for advancing agentic reasoning in intelligent systems. The associated project can be found at: https://github.com/BioRAILab/Awesome-Neuroscience-Agent-Reasoning .
• Abstract（参考訳）: エージェントはタスクの実行を超えて、複雑な問題に独立して対処し、環境の不確実性に対処しながら変化に適応することができる。 しかし、何がエージェントを真に自律させるのか? これはエージェント的推論であり、ファンデーションモデルにおいて、情報処理や推論の描画、決定を行うためのシンボリック論理、統計的相関、大規模パターン認識を開発することが不可欠である。 しかし、なぜ既存のエージェント的推論アプローチが生物的推論と比較してどのように機能するかは不明であり、それは階層的認知、マルチモーダル統合、動的相互作用を含む神経機構に深く根ざしている。 本研究では,エージェント推論のための新しい神経科学的枠組みを提案する。 神経科学に基づく3つの定義を基礎として,人間の脳で観察される機能的役割にインスパイアされた,知覚から行動へ推論する統一された枠組みモデルを提案する。 本フレームワークは,既存のAI推論手法を体系的に分類・解析し,その理論的基礎,計算設計,実践的限界を評価する。 物理的および仮想環境において、より汎用的で認知的に整合したエージェントを構築することの意味についても検討する。 最後に、我々のフレームワークに基づいて、今後の方向性を概説し、思考の連鎖に類似したニューラルインスパイアされた推論手法を提案する。 認知神経科学とAIをブリッジすることで、この研究はインテリジェントシステムにおけるエージェント推論を前進させるための理論的基礎と実践的なロードマップを提供する。 関連するプロジェクトは、https://github.com/BioRAILab/Awesome-Neuroscience-Agent-Reasoning で見ることができる。

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