論文の概要: Cognition spaces: natural, artificial, and hybrid

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12837v1
• Date: Mon, 19 Jan 2026 08:50:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.81719
• Title: Cognition spaces: natural, artificial, and hybrid
• Title（参考訳）: 認知空間:自然、人工、ハイブリッド
• Authors: Ricard Solé, Luis F Seoane, Jordi Pla-Mauri, Michael Timothy Bennett, Michael E. Hochberg, Michael Levin,
• Abstract要約: 基礎的大動脈瘤,ニューラル,ヒト-AIハイブリッドの3つの認知空間を紹介し,検討する。 これらのヴォイドは偶然ではなく、進化上の矛盾、物理的制約、設計上の制約を反映していると我々は主張する。 このアプローチは、ハイブリッド認知を、生物学的進化によって生み出されたものを超えて、新しいタイプの複雑さを探求するための有望なフロンティアとして強調する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.769672852567215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cognitive processes are realized across an extraordinary range of natural, artificial, and hybrid systems, yet there is no unified framework for comparing their forms, limits, and unrealized possibilities. Here, we propose a cognition space approach that replaces narrow, substrate-dependent definitions with a comparative representation based on organizational and informational dimensions. Within this framework, cognition is treated as a graded capacity to sense, process, and act upon information, allowing systems as diverse as cells, brains, artificial agents, and human-AI collectives to be analyzed within a common conceptual landscape. We introduce and examine three cognition spaces -- basal aneural, neural, and human-AI hybrid -- and show that their occupation is highly uneven, with clusters of realized systems separated by large unoccupied regions. We argue that these voids are not accidental but reflect evolutionary contingencies, physical constraints, and design limitations. By focusing on the structure of cognition spaces rather than on categorical definitions, this approach clarifies the diversity of existing cognitive systems and highlights hybrid cognition as a promising frontier for exploring novel forms of complexity beyond those produced by biological evolution.
• Abstract（参考訳）: 認知過程は、自然、人工、およびハイブリッドなシステムの範囲で実現されているが、それらの形態、限界、そして非現実的な可能性を比較するための統一された枠組みは存在しない。 本稿では,狭義の基質依存定義を組織的・情報的次元に基づく比較表現に置き換える認知空間アプローチを提案する。 この枠組みの中では、認知は情報を感知し、処理し、行動するための段階的な能力として扱われ、細胞、脳、人工エージェント、人間とAIの集団のような多様なシステムを共通の概念的景観の中で分析することができる。 基礎大脳、神経、人-AIハイブリッドの3つの認知空間を導入・検討し、その占有が極めて不均一であることを示す。 これらのヴォイドは偶然ではなく、進化上の矛盾、物理的制約、設計上の制約を反映していると我々は主張する。 分類的定義よりも認知空間の構造に焦点をあてることで、既存の認知システムの多様性を明確にし、生物学的進化によって生み出されたものを超えて、新しい複雑さを探求するための有望なフロンティアとしてハイブリッド認知を強調する。

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