論文の概要: LOGOS-CA: A Cellular Automaton Using Natural Language as State and Rule

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00036v1
• Date: Sun, 18 Jan 2026 20:11:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 02:03:42.243861
• Title: LOGOS-CA: A Cellular Automaton Using Natural Language as State and Rule
• Title（参考訳）: LOGOS-CA: 自然言語を状態と規則として用いたセルオートマトン
• Authors: Keishu Utimula,
• Abstract要約: 大言語モデル (LLM) はWinograd Challenge (WSC) で高いパフォーマンスを達成した これは、人類によって生み出された言語が、かなりのニュアンスを持つ世界のかなりの部分を記述していることを示唆している。 本研究では,セルオートマトンにおける高表現力の言語利用を試みた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs), trained solely on massive text data, have achieved high performance on the Winograd Schema Challenge (WSC), a benchmark proposed to measure commonsense knowledge and reasoning abilities about the real world. This suggests that the language produced by humanity describes a significant portion of the world with considerable nuance. In this study, we attempt to harness the high expressive power of language within cellular automata. Specifically, we express cell states and rules in natural language and delegate their updates to an LLM. Through this approach, cellular automata can transcend the constraints of merely numerical states and fixed rules, providing us with a richer platform for simulation. Here, we propose LOGOS-CA (Language Oriented Grid Of Statements - Cellular Automaton) as a natural framework to achieve this and examine its capabilities. We confirmed that LOGOS-CA successfully performs simple forest fire simulations and also serves as an intriguing subject for investigation from an Artificial Life (ALife) perspective. In this paper, we report the results of these experiments and discuss directions for future research using LOGOS-CA.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、大量のテキストデータのみに基づいて訓練され、実世界の常識知識と推論能力を測定するために提案されたベンチマークであるWinograd Schema Challenge (WSC)で高いパフォーマンスを達成した。 これは、人類によって生み出された言語が、かなりのニュアンスを持つ世界のかなりの部分を記述していることを示唆している。 本研究では,セルオートマトンにおける高表現力の言語利用を試みた。 具体的には,セルの状態と規則を自然言語で表現し,その更新をLLMに委譲する。 このアプローチを通じて、セルオートマトンは単なる数値状態と固定規則の制約を超越し、よりリッチなシミュレーションプラットフォームを提供する。 本稿では,LOGOS-CA(Language Oriented Grid of Statements - Cellular Automaton)を自然なフレームワークとして提案する。 我々は,LOGOS-CAが森林火災シミュレーションに成功し,また人工生命(ALife)の観点からも興味深い対象として機能することが確認された。 本稿では,これらの実験結果を報告するとともに,LOGOS-CAを用いた今後の研究の方向性について述べる。

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