Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dual Computational Horizons: Incompleteness and Unpredictability in Intelligent Systems

論文の概要: Dual Computational Horizons: Incompleteness and Unpredictability in Intelligent Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16707v1
Date: Thu, 18 Dec 2025 16:12:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-12-19 18:10:32.149819
Title: Dual Computational Horizons: Incompleteness and Unpredictability in Intelligent Systems
Title（参考訳）: Dual Computational Horizons:Intelligent Systemsにおける不完全性と予測不可能性
Authors: Abhisek Ganguly,
Abstract要約: 特に、アルゴリズムエージェントは、一般に自身の最大予測地平線を計算できない。この観点は、インテリジェントシステムにおける推論、予測、自己分析の間の本質的にのトレードオフを明らかにします。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We formalize two independent computational limitations that constrain algorithmic intelligence: formal incompleteness and dynamical unpredictability. The former limits the deductive power of consistent reasoning systems while the later bounds long-term prediction under finite precision. We show that these two extrema together impose structural bounds on an agent's ability to reason about its own predictive capabilities. In particular, an algorithmic agent cannot compute its own maximal prediction horizon generally. This perspective clarifies inherent trade-offs between reasoning, prediction, and self-analysis in intelligent systems.
Abstract（参考訳）: 我々は、アルゴリズム知性を制約する2つの独立した計算制限、形式的不完全性と動的予測不可能を定式化する。前者は一貫した推論システムの誘引力を制限する一方、後者は有限の精度で長期予測を行う。これら2つのエクストリームは、エージェントが自身の予測能力について推論する能力に構造的境界を課していることを示す。特に、アルゴリズムエージェントは、一般に自身の最大予測地平線を計算できない。この観点は、インテリジェントシステムにおける推論、予測、自己分析の間の本質的にのトレードオフを明らかにします。

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