論文の概要: AI's Euclid's Elements Moment: From Language Models to Computable Thought

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23080v1
• Date: Sun, 29 Jun 2025 04:14:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.708962
• Title: AI's Euclid's Elements Moment: From Language Models to Computable Thought
• Title（参考訳）: AIのEuclidの要素:言語モデルから計算可能な思考へ
• Authors: Xinmin Fang, Lingfeng Tao, Zhengxiong Li,
• Abstract要約: 本稿では,人工知能の発展を理解するための包括的な5段階進化の枠組みを提案する。 AIは、それぞれが表現と推論の能力の革命的なシフトによって定義される、異なるエポックを通じて進歩していると仮定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1142253753427402
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a comprehensive five-stage evolutionary framework for understanding the development of artificial intelligence, arguing that its trajectory mirrors the historical progression of human cognitive technologies. We posit that AI is advancing through distinct epochs, each defined by a revolutionary shift in its capacity for representation and reasoning, analogous to the inventions of cuneiform, the alphabet, grammar and logic, mathematical calculus, and formal logical systems. This "Geometry of Cognition" framework moves beyond mere metaphor to provide a systematic, cross-disciplinary model that not only explains AI's past architectural shifts-from expert systems to Transformers-but also charts a concrete and prescriptive path forward. Crucially, we demonstrate that this evolution is not merely linear but reflexive: as AI advances through these stages, the tools and insights it develops create a feedback loop that fundamentally reshapes its own underlying architecture. We are currently transitioning into a "Metalinguistic Moment," characterized by the emergence of self-reflective capabilities like Chain-of-Thought prompting and Constitutional AI. The subsequent stages, the "Mathematical Symbolism Moment" and the "Formal Logic System Moment," will be defined by the development of a computable calculus of thought, likely through neuro-symbolic architectures and program synthesis, culminating in provably aligned and reliable AI that reconstructs its own foundational representations. This work serves as the methodological capstone to our trilogy, which previously explored the economic drivers ("why") and cognitive nature ("what") of AI. Here, we address the "how," providing a theoretical foundation for future research and offering concrete, actionable strategies for startups and developers aiming to build the next generation of intelligent systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、人工知能の発達を理解するための総合的な5段階進化の枠組みを提案し、その軌道は人間の認知技術の歴史的進歩を反映していると主張している。 それぞれが、表現と推論の能力の革命的なシフトによって定義され、クネイフォーム、アルファベット、文法と論理、数学的計算、形式論理体系の発明と類似していると仮定する。 この"認知の幾何学"フレームワークは単なるメタファーを超えて、AIの過去のアーキテクチャシフトをエキスパートシステムからトランスフォーマーに説明するだけでなく、具体的で規範的なパスを前方にチャートする、体系的かつ横断的なモデルを提供する。 重要なことに、この進化は単なる線形ではなく、反射的である。AIがこれらの段階を進むにつれて、その開発するツールと洞察がフィードバックループを作り、その基盤となるアーキテクチャを根本的に再認識する。 私たちは現在、Chain-of-Thoughtプロンプト(Chain-of-Thought)やConstitutional AIといった自己表現能力の出現を特徴とする、"Metalinguistic Moment"に移行しています。 その後の段階である「数学的シンボリズムモーメント」と「形式的論理システムモーメント」は、神経-シンボリックアーキテクチャとプログラム合成を通じて計算可能な思考計算の開発によって定義される。 この研究は、かつてAIの経済的な要因(なぜ)と認知的な性質(何)を探求した、我々の三部作の方法論的要点となっている。 ここでは、次世代のインテリジェントシステムの構築を目指すスタートアップや開発者にとって、将来の研究のための理論的基盤を提供し、具体的かつ実行可能な戦略を提供する「方法」に対処する。

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