論文の概要: Emergent Cognitive Convergence via Implementation: A Structured Loop Reflecting Four Theories of Mind (A Position Paper)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16184v1
• Date: Tue, 22 Jul 2025 02:54:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 21:34:13.942279
• Title: Emergent Cognitive Convergence via Implementation: A Structured Loop Reflecting Four Theories of Mind (A Position Paper)
• Title（参考訳）: 実装による創発的認知収束:心の4つの理論を反映した構造化ループ(定位論文)
• Authors: Myung Ho Kim,
• Abstract要約: 我々は、心の4つの有力な理論にまたがる構造的収束の発見を報告する。 この収束はエージェントフローと呼ばれる実践的なAIエージェントアーキテクチャ内で発生した。 本稿では,エージェントフローで観測される設計レベルの規則性をキャプチャする記述的メタアーキテクチャとしてPEACEを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We report the discovery of a structural convergence across four influential theories of mind: Kahneman's dual-system theory, Friston's predictive processing, Minsky's society of mind, and Clark's extended mind-emerging unintentionally within a practical AI agent architecture called Agentic Flow. Designed to address limitations in large language models (LLMs), Agentic Flow comprises five interdependent modules such as Retrieval, Cognition, Control, Memory, and Action arranged in a recurrent cognitive loop. Although originally inspired only by Minsky and Clark, the system's structure retrospectively aligns with computational motifs found in all four theories, including predictive modeling, associative recall, and error-sensitive control. To assess this convergence, we conducted comparative experiments with baseline LLM agents on multi-step reasoning tasks. The structured agent achieved 95.8% task success and exhibited strong constraint adherence, while the baseline system succeeded 62.3% of the time. These results were not aimed at proving superiority, but at illustrating how theoretical structures may emerge through practical design choices rather than top-down theory. We introduce PEACE as a descriptive meta-architecture that captures design-level regularities observed in Agentic Flow. Not intended as a new theory, PEACE provides a shared vocabulary for understanding architectures shaped by real-world implementation demands. This paper should be read as a position paper - an exploratory reflection on how implementation can surface latent structural echoes of cognitive theory, without asserting theoretical unification.
• Abstract（参考訳）: カーネマンの二重系理論、フリストンの予測処理、ミンスキーの心の社会、クラークの心の伸長は、エージェントフローと呼ばれる実践的なAIエージェントアーキテクチャの中で意図せずに進行する。 大規模言語モデル(LLM)の制限に対処するために設計されたエージェントフローは、繰り返し認知ループに配置されたRetrieval、Cognition、Control、Memory、Actionといった5つの相互依存モジュールから構成される。 元々はミンスキーとクラークのみにインスパイアされたものの、システムの構造は、予測モデリング、連想リコール、エラー感度制御を含む4つの理論の全てで見られる計算モチーフと遡及的に一致している。 この収束性を評価するため,多段階推論タスクにおいて,ベースラインLLMエージェントを用いて比較実験を行った。 構造されたエージェントは95.8%のタスク成功を達成し、強い拘束力を示し、ベースラインシステムは62.3%を成功させた。 これらの結果は、優位性を証明することではなく、トップダウン理論よりも実用的な設計選択を通じて理論構造がどのように現れるかを説明することを目的としていた。 本稿では,エージェントフローで観測される設計レベルの規則性をキャプチャする記述的メタアーキテクチャとしてPEACEを紹介する。 新しい理論として意図されたものではなく、PEACEは現実世界の実装要求によって形成されたアーキテクチャを理解するための共通語彙を提供する。 本論文は, 理論的統一を主張することなく, 認知理論の潜在構造エコーをどのように表すかの探索的考察として, 位置紙として読むべきである。

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