論文の概要: Causal Autoencoder-like Generation of Feedback Fuzzy Cognitive Maps with an LLM Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25593v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 23:33:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.364375
• Title: Causal Autoencoder-like Generation of Feedback Fuzzy Cognitive Maps with an LLM Agent
• Title（参考訳）: LLMエージェントを用いたフィードバックファジィ認知マップの因果オートエンコーダ様生成
• Authors: Akash Kumar Panda, Olaoluwa Adigun, Bart Kosko,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、フィードバック因果ファジィ認知マップ(FCM)をテキストにマッピングし、テキストからFCMを再構築する。 この説明可能なAIシステムは、FCMからそれ自身へのアイデンティティマップを近似し、オートエンコーダ(AE)の操作に似ている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13999481573773068
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A large language model (LLM) can map a feedback causal fuzzy cognitive map (FCM) into text and then reconstruct the FCM from the text. This explainable AI system approximates an identity map from the FCM to itself and resembles the operation of an autoencoder (AE). Both the encoder and the decoder explain their decisions in contrast to black-box AEs. Humans can read and interpret the encoded text in contrast to the hidden variables and synaptic webs in AEs. The LLM agent approximates the identity map through a sequence of system instructions that does not compare the output to the input. The reconstruction is lossy because it removes weak causal edges or rules while it preserves strong causal edges. The encoder preserves the strong causal edges even when it trades off some details about the FCM to make the text sound more natural.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、フィードバック因果ファジィ認知マップ(FCM)をテキストにマッピングし、テキストからFCMを再構築する。 この説明可能なAIシステムは、FCMからそれ自身へのアイデンティティマップを近似し、オートエンコーダ(AE)の操作に似ている。 エンコーダとデコーダは、ブラックボックスAEとは対照的に、それぞれの決定を説明している。 人間は、AEの隠れ変数やシナプスWebと対照的に、エンコードされたテキストを読み、解釈することができる。 LLMエージェントは、出力と入力を比較しないシステム命令のシーケンスを通じてアイデンティティマップを近似する。 再建は、弱い因果縁や規則を取り除き、強い因果縁を保っているため、失われる。 エンコーダは、FCMの詳細を交換してテキストをより自然に聞こえるようにしても、強い因果縁を保っている。

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