論文の概要: Contextual Memory Intelligence -- A Foundational Paradigm for Human-AI Collaboration and Reflective Generative AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05370v1
- Date: Wed, 28 May 2025 18:59:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-16 03:13:19.015427
- Title: Contextual Memory Intelligence -- A Foundational Paradigm for Human-AI Collaboration and Reflective Generative AI Systems
- Title（参考訳）: コンテキストメモリインテリジェンス - ヒューマンAIコラボレーションと反射型生成AIシステムのための基礎パラダイム
- Authors: Kristy Wedel,
- Abstract要約: 本稿では,知的システム構築のための新しいパラダイムとして,コンテキストメモリインテリジェンス(CMI)を紹介する。
CMIは、メモリを長手コヒーレンス、説明可能性、責任ある意思決定に必要な適応的な基盤として再配置する。
これにより、人間とAIのコラボレーション、生成的AI設計、組織のレジリエンスが向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A critical challenge remains unresolved as generative AI systems are quickly implemented in various organizational settings. Despite significant advances in memory components such as RAG, vector stores, and LLM agents, these systems still have substantial memory limitations. Gen AI workflows rarely store or reflect on the full context in which decisions are made. This leads to repeated errors and a general lack of clarity. This paper introduces Contextual Memory Intelligence (CMI) as a new foundational paradigm for building intelligent systems. It repositions memory as an adaptive infrastructure necessary for longitudinal coherence, explainability, and responsible decision-making rather than passive data. Drawing on cognitive science, organizational theory, human-computer interaction, and AI governance, CMI formalizes the structured capture, inference, and regeneration of context as a fundamental system capability. The Insight Layer is presented in this paper to operationalize this vision. This modular architecture uses human-in-the-loop reflection, drift detection, and rationale preservation to incorporate contextual memory into systems. The paper argues that CMI allows systems to reason with data, history, judgment, and changing context, thereby addressing a foundational blind spot in current AI architectures and governance efforts. A framework for creating intelligent systems that are effective, reflective, auditable, and socially responsible is presented through CMI. This enhances human-AI collaboration, generative AI design, and the resilience of the institutions.
- Abstract（参考訳）: 生成的AIシステムは、さまざまな組織環境で迅速に実装されるため、重要な課題は未解決のままである。
RAG、ベクトルストア、LLMエージェントなどのメモリコンポーネントが大幅に進歩したにもかかわらず、これらのシステムには依然としてかなりのメモリ制限がある。
Gen AIワークフローは、意思決定の完全なコンテキストを格納または反映することが滅多にない。
これにより、繰り返しエラーが発生し、明確さが欠如する。
本稿では,知的システム構築のための新しい基礎パラダイムとして,コンテキストメモリインテリジェンス(CMI)を紹介する。
メモリは、受動的データではなく、縦長のコヒーレンス、説明可能性、責任ある意思決定に必要な適応的な基盤として再配置される。
認知科学、組織理論、人間とコンピュータの相互作用、AIガバナンスに基づいて、CMIは構造化されたキャプチャ、推論、コンテキストの再生を基本的なシステム能力として定式化している。
Insight Layerはこのビジョンを運用するために論文で紹介します。
このモジュラーアーキテクチャは、ヒューマン・イン・ザ・ループ・リフレクション、ドリフト検出、合理保存を利用してコンテキスト記憶をシステムに組み込む。
論文は、CMIによってシステムは、現在のAIアーキテクチャとガバナンスの取り組みにおいて、基本的な盲点に対処するために、データ、履歴、判断、コンテキストの変化を推論することができる、と論じている。
効果的で、反射的で、監査可能で、社会的に責任を持つインテリジェントなシステムを作成するためのフレームワークは、CMIを通じて提示される。
これにより、人間とAIのコラボレーション、生成的AI設計、組織のレジリエンスが向上する。
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