論文の概要: Reasoning Systems as Structured Processes: Foundations, Failures, and Formal Criteria

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01763v1
• Date: Sun, 03 Aug 2025 14:04:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.05222
• Title: Reasoning Systems as Structured Processes: Foundations, Failures, and Formal Criteria
• Title（参考訳）: 構造的プロセスとしての推論システム:基礎,失敗,形式的基準
• Authors: Saleh Nikooroo, Thomas Engel,
• Abstract要約: 我々は、現象、説明空間、推論と生成マップ、原理ベースからなる構造体として推論システムをモデル化する。 我々は,コヒーレンス,健全性,完全性を含む基本的な内部基準と,矛盾,不完全性,非収束性といった典型的な障害モードのカタログを調査する。 この研究の目的は、特に内部の失敗、適応、断片化が発生する可能性のある状況において、推論システムを表現し比較するための基礎構造を確立することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2064681974642195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper outlines a general formal framework for reasoning systems, intended to support future analysis of inference architectures across domains. We model reasoning systems as structured tuples comprising phenomena, explanation space, inference and generation maps, and a principle base. The formulation accommodates logical, algorithmic, and learning-based reasoning processes within a unified structural schema, while remaining agnostic to any specific reasoning algorithm or logic system. We survey basic internal criteria--including coherence, soundness, and completeness-and catalog typical failure modes such as contradiction, incompleteness, and non-convergence. The framework also admits dynamic behaviors like iterative refinement and principle evolution. The goal of this work is to establish a foundational structure for representing and comparing reasoning systems, particularly in contexts where internal failure, adaptation, or fragmentation may arise. No specific solution architecture is proposed; instead, we aim to support future theoretical and practical investigations into reasoning under structural constraint.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ドメイン間の推論アーキテクチャの今後の解析を支援するために,推論システムのための一般的な形式的枠組みを概説する。 我々は、現象、説明空間、推論と生成マップ、原理ベースからなる構造的タプルとしての推論システムをモデル化する。 この定式化は、論理的、アルゴリズム的、および学習に基づく推論プロセスを統一された構造スキーマ内で扱えるが、特定の推論アルゴリズムや論理システムには依存しない。 我々は,コヒーレンス,健全性,完全性を含む基本的な内部基準と,矛盾,不完全性,非収束性といった典型的な障害モードを調査する。 このフレームワークはまた、反復的な洗練や原則進化のような動的な振る舞いも認めている。 この研究の目的は、特に内部の失敗、適応、断片化が発生する可能性のある状況において、推論システムを表現し比較するための基盤構造を確立することである。 具体的なソリューションアーキテクチャは提案されていないが、構造制約下での推論に関する理論的および実践的な研究を支援することを目的としている。

関連論文リスト

• Towards a unified framework for programming paradigms: A systematic review of classification formalisms and methodological foundations [0.0]
  この体系的な文献レビューは、プログラミングパラダイムの正式な基礎をマッピングする。 既存の概念的な粒度の欠如、統一された形式的基盤、ハイブリッド言語との闘いが判明した。 文献は、分類から有望な形式的、再構築的な枠組みへの大きな知的シフトを反映していると結論付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-01T11:19:40Z)
• Comprehension Without Competence: Architectural Limits of LLMs in Symbolic Computation and Reasoning [7.996731257791417]
  大型言語モデル (LLM) は、記号的推論、算術的精度、論理的整合性を必要とするタスクにおいて、表面流速が著しく低下するが、体系的に失敗する。 本稿では,このような障害の構造的診断を行い,テキスト理解とテキストコンピテンスの間に持続的なギャップがあることを明らかにする。 我々はこの現象を,命令経路と行動経路が幾何学的に,機能的に二分される計算テキストスプリット・ブレイン症候群と呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-14T04:01:45Z)
• Modal Logic for Stratified Becoming: Actualization Beyond Possible Worlds [55.2480439325792]
  本稿では,階層化現実化の考え方に基づくモーダル論理の新しいフレームワークを開発する。 伝統的なクリプキ意味論は、モーダル作用素を完全決定的な選択肢に対する定量化として扱う。 本稿では,モダリティをオントロジ的安定性のレベルによってインデクシングするSAL(Stratetified Actualization Logic)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-12T18:35:01Z)
• Information Science Principles of Machine Learning: A Causal Chain Meta-Framework Based on Formalized Information Mapping [1.145820303039203]
  本研究は、機械学習における統一的な論理的枠組みの欠如に対処することに焦点を当てる。 モデル解釈可能性と倫理的安全性に関する普遍的な定義が提案されている。 3つの重要な定理は、モデル解釈可能性と情報回復可能性の等価性、倫理的安全性の保証、一般化誤差の推定である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-19T14:39:41Z)
• An Encoding of Abstract Dialectical Frameworks into Higher-Order Logic [57.24311218570012]
  このアプローチは抽象弁証法フレームワークのコンピュータ支援分析を可能にする。 応用例としては、メタ理論的性質の形式的解析と検証がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T09:32:26Z)
• The Generative Programs Framework [0.0]
  任意の量的物理理論は、生成プログラムの形式で表すことができると論じる。 これらのグラフは「存在論的優先関係の符号化」と解釈でき、存在論的優先関係は因果関係の適切な一般化である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-21T00:57:05Z)
• Modeling Hierarchical Reasoning Chains by Linking Discourse Units and Key Phrases for Reading Comprehension [80.99865844249106]
  本稿では,論理的推論の基盤として,対話レベルと単語レベルの両方の文脈を扱う総合グラフネットワーク(HGN)を提案する。 具体的には、ノードレベルの関係とタイプレベルの関係は、推論過程におけるブリッジと解釈できるが、階層的な相互作用機構によってモデル化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T07:34:27Z)
• Query Structure Modeling for Inductive Logical Reasoning Over Knowledge Graphs [67.043747188954]
  KGに対する帰納的論理的推論のための構造モデル付きテキスト符号化フレームワークを提案する。 線形化されたクエリ構造とエンティティを、事前訓練された言語モデルを使ってエンコードして、回答を見つける。 2つの帰納的論理推論データセットと3つの帰納的推論データセットについて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T01:25:29Z)
• Morpho-logic from a Topos Perspective: Application to symbolic AI [2.781492199939609]
  モーダル論理は記号的人工知能(AI)における多くの推論作業に有用であることが証明された 本稿では, 数学的形態学とモーダル論理の関連性をさらに発展させ, 一般化することを提案する。 モーダル論理は, 具体的かつ効率的な演算子を定義し, 新たな知識の修正, 統合, 誘拐, あるいは空間的推論にも適していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-08T21:24:25Z)
• Discourse-Aware Graph Networks for Textual Logical Reasoning [142.0097357999134]
  パッセージレベルの論理関係は命題単位間の係り合いまたは矛盾を表す(例、結論文) 論理的推論QAを解くための論理構造制約モデリングを提案し、談話対応グラフネットワーク(DAGN)を導入する。 ネットワークはまず、インラインの談話接続とジェネリック論理理論を利用した論理グラフを構築し、その後、エッジ推論機構を用いて論理関係を進化させ、グラフ機能を更新することで論理表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T14:38:49Z)
• A General Framework for Consistent Structured Prediction with Implicit Loss Embeddings [113.15416137912399]
  構造化予測のための理論的・アルゴリズム的な枠組みを提案し,解析する。 問題に対して適切な幾何を暗黙的に定義する、損失関数の大規模なクラスについて検討する。 出力空間を無限の濃度で扱うとき、推定子の適切な暗黙の定式化が重要であることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-13T10:30:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。