論文の概要: The Unified Cognitive Consciousness Theory for Language Models: Anchoring Semantics, Thresholds of Activation, and Emergent Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02139v2
• Date: Wed, 04 Jun 2025 02:44:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 13:54:39.530196
• Title: The Unified Cognitive Consciousness Theory for Language Models: Anchoring Semantics, Thresholds of Activation, and Emergent Reasoning
• Title（参考訳）: 言語モデルのための統一認知意識理論:意味論、アクティベーションの閾値、創発的推論
• Authors: Edward Y. Chang,
• Abstract要約: 大規模な言語モデル(LLMs)でのわずかなショットラーニングは、コアパラドックスを明らかにしている。 我々はLLMを無意識の基質として再認識するUCCT(Unified Cognitive Consciousness Theory)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5200794639628032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot learning in large language models (LLMs) reveals a core paradox: certain tasks generalize from just a few examples, while others demand extensive supervision. To explain this, we introduce the Unified Cognitive Consciousness Theory (UCCT), which reconceptualizes LLMs not as deficient agents, but as unconscious substrates: dense, distributed repositories of linguistic and conceptual patterns that operate without explicit semantics, intention, or goal-directed reasoning. Under this view, LLMs are not flawed simulations of cognition but foundational substrates for general intelligence. UCCT posits that semantic anchoring, via prompts, role assignments, and structured interaction, functions as a conscious control layer that modulates latent representations toward task-relevant semantics and enables coherent, structured reasoning. It unifies prompting, fine-tuning, retrieval-augmented generalization, and multi-agent collaboration within a single framework, grounded in the probabilistic alignment between unconscious pattern space and externally imposed semantic constraints (e.g., prompts, supervision, task objectives). The core implication is not to replace LLMs, but to integrate and unify them through a structured cognitive layer that supports intentional reasoning. This enables collections of LLMs to operate within domain-specialized verticals (e.g., legal reasoning, medical diagnosis) that reason, regulate, and adapt together. Such integration is characterized by phase-transition behavior, wherein anchored representations cross coherence thresholds as a function of semantic constraint strength and interaction context.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデル(LLMs)でのわずかなショットラーニングは、コアパラドックスを明らかにしている。 これを説明するために、UCCT(Unified Cognitive Consciousness Theory)を導入し、LLMを欠陥エージェントではなく無意識の基質として再認識する。 この観点では、LLMは認知のシミュレーションの欠陥ではなく、汎用知能のための基礎的な基質である。 UCCTは、セマンティックアンカリング、プロンプト、ロール割り当て、構造化された相互作用を通じて、タスク関連セマンティクスに対する潜在表現を修飾し、一貫性のある構造化された推論を可能にする意識的な制御層として機能する。 これは、無意識のパターン空間と外部に課されたセマンティック制約(例えば、プロンプト、監督、タスク目標)の間の確率的アライメントに基づいて、1つのフレームワーク内でのプロンプト、微調整、検索強化された一般化、マルチエージェントのコラボレーションを統一する。 LLMを置き換えるのではなく、意図的な推論をサポートする構造化認知層を通じてそれらを統合し統一することである。 これにより、LLMのコレクションは、推論、規制、一緒に適応するドメイン特化垂直(例えば、法的な推論、医学的診断)内で動作することができる。 このような統合は、意味的制約強度と相互作用コンテキストの関数として、固定された表現がコヒーレンスしきい値を超えた位相遷移挙動によって特徴づけられる。

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