論文の概要: $γ(3,4)$ `Attention' in Cognitive Agents: Ontology-Free Knowledge Representations With Promise Theoretic Semantics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.19084v1
• Date: Mon, 22 Dec 2025 06:48:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.643554
• Title: $γ(3,4)$ `Attention' in Cognitive Agents: Ontology-Free Knowledge Representations With Promise Theoretic Semantics
• Title（参考訳）: $γ(3,4)$ `Attention' in Cognitive Agents: Ontology-Free Knowledge Representations with Promise Theoretic Semantics
• Authors: Mark Burgess,
• Abstract要約: セマンティック・ダイナミックス・オブ・アテンション」は、自律エージェントのために開発された約束理論の概念と密接に関連している。 ベクトル化された機械学習と知識グラフの表現の間にブリッジを確立することができる。
• 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: The semantics and dynamics of `attention' are closely related to promise theoretic notions developed for autonomous agents and can thus easily be written down in promise framework. In this way one may establish a bridge between vectorized Machine Learning and Knowledge Graph representations without relying on language models implicitly. Our expectations for knowledge presume a degree of statistical stability, i.e. average invariance under repeated observation, or `trust' in the data. Both learning networks and knowledge graph representations can meaningfully coexist to preserve different aspects of data. While vectorized data are useful for probabilistic estimation, graphs preserve the intentionality of the source even under data fractionation. Using a Semantic Spacetime $γ(3,4)$ graph, one avoids complex ontologies in favour of classification of features by their roles in semantic processes. The latter favours an approach to reasoning under conditions of uncertainty. Appropriate attention to causal boundary conditions may lead to orders of magnitude compression of data required for such context determination, as required in the contexts of autonomous robotics, defence deployments, and ad hoc emergency services.
• Abstract（参考訳）: アテンション」の意味論とダイナミクスは、自律エージェントのために開発された約束理論の概念と密接に関連しており、約束の枠組みで簡単に記述できる。 このようにして、言語モデルを暗黙的に依存することなく、ベクトル化された機械学習と知識グラフの表現の間の橋渡しを確立することができる。 知識に対する我々の期待は、統計的な安定性、すなわち繰り返し観測される平均的不変性、あるいはデータの「信頼」の程度を推定する。 学習ネットワークと知識グラフ表現の両方は、データの異なる側面を保存するために有意義に共存することができる。 ベクトル化されたデータは確率的推定に有用であるが、グラフはデータ分数化の下でもソースの意図性を保持する。 セマンティック時空の$γ(3,4)$グラフを用いて、意味過程におけるそれらの役割による特徴の分類を支持する複雑なオントロジーを避ける。 後者は不確実性の条件下での推論へのアプローチを好んでいる。 因果的境界条件への適切な注意は、自律ロボット工学、防衛展開、およびアドホック緊急サービスのコンテキストで必要とされるように、そのような文脈決定に必要なデータの桁違いの圧縮につながる可能性がある。

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