論文の概要: Neurophysiological Characteristics of Adaptive Reasoning for Creative Problem-Solving Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07912v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:28:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.538791
• Title: Neurophysiological Characteristics of Adaptive Reasoning for Creative Problem-Solving Strategy
• Title（参考訳）: 適応推論の神経生理学的特徴と創造的問題解決戦略
• Authors: Jun-Young Kim, Young-Seok Kweon, Gi-Hwan Shin, Seong-Whan Lee,
• Abstract要約: 適応推論(Adaptive reasoning)は、環境ルールやコンテキストが変化すると、人間が推論戦略を柔軟に調整することを可能にする。 本研究は、心電図とカードソートパラダイムを用いた適応推論の神経生理学的メカニズムについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.47072353349435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adaptive reasoning enables humans to flexibly adjust inference strategies when environmental rules or contexts change, yet its underlying neural dynamics remain unclear. This study investigated the neurophysiological mechanisms of adaptive reasoning using a card-sorting paradigm combined with electroencephalography and compared human performance with that of a multimodal large language model. Stimulus- and feedback-locked analyses revealed coordinated delta-theta-alpha dynamics: early delta-theta activity reflected exploratory monitoring and rule inference, whereas occipital alpha engagement indicated confirmatory stabilization of attention after successful rule identification. In contrast, the multimodal large language model exhibited only short-term feedback-driven adjustments without hierarchical rule abstraction or genuine adaptive reasoning. These findings identify the neural signatures of human adaptive reasoning and highlight the need for brain-inspired artificial intelligence that incorporates oscillatory feedback coordination for true context-sensitive adaptation.
• Abstract（参考訳）: 適応推論(Adaptive reasoning)により、環境ルールやコンテキストが変化しても、人間が柔軟に推論戦略を調整できるが、その基盤となる神経力学は不明確である。 本研究では,心電図と組み合わせたカードソートパラダイムを用いた適応推論の神経生理学的メカニズムについて検討し,多モーダル大言語モデルと比較した。 Stimulus- and feedback-locked analysis showed coordinated delta-theta-alpha dynamics: early delta-theta activity reflect exploratory monitoring and rule inference, while occipital alpha engagement showed confirmedatory stabilization of attention after successfully rule identified。 対照的に、マルチモーダルな大言語モデルは、階層的なルール抽象化や真に適応的な推論なしに、短期的なフィードバック駆動の調整しか行わなかった。 これらの知見は、人間の適応的推論のニューラルシグネチャを特定し、真の文脈に敏感な適応のために振動フィードバック調整を組み込んだ脳にインスパイアされた人工知能の必要性を強調した。

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