論文の概要: Algebraic Quantum Intelligence: A New Framework for Reproducible Machine Creativity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14130v1
• Date: Sun, 15 Feb 2026 13:02:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 14:17:28.664235
• Title: Algebraic Quantum Intelligence: A New Framework for Reproducible Machine Creativity
• Title（参考訳）: 代数量子インテリジェンス - 再現可能なマシン創造のための新しいフレームワーク
• Authors: Kazuo Yano, Jonghyeok Lee, Tae Ishitomi, Hironobu Kawaguchi, Akira Koyama, Masakuni Ota, Yuki Ota, Nobuo Sato, Keita Shimada, Sho Takematsu, Ayaka Tobinai, Satomi Tsuji, Kazunori Yanagi, Keiko Yano, Manabu Harada, Yuki Matsuda, Kazunori Matsumoto, Kenichi Matsumura, Hamae Matsuo, Yumi Miyazaki, Kotaro Murai, Tatsuya Ohshita, Marie Seki, Shun Tanoue, Tatsuki Terakado, Yuko Ichimaru, Mirei Saito, Akihiro Otsuka, Koji Ara,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、流動的で文脈的に適切なテキストを生成することに成功している。 本稿では,意味空間の体系的拡張を可能にする計算フレームワークとして代数量子インテリジェンス(AQI)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9823694436716954
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved remarkable success in generating fluent and contextually appropriate text; however, their capacity to produce genuinely creative outputs remains limited. This paper posits that this limitation arises from a structural property of contemporary LLMs: when provided with rich context, the space of future generations becomes strongly constrained, and the generation process is effectively governed by near-deterministic dynamics. Recent approaches such as test-time scaling and context adaptation improve performance but do not fundamentally alter this constraint. To address this issue, we propose Algebraic Quantum Intelligence (AQI) as a computational framework that enables systematic expansion of semantic space. AQI is formulated as a noncommutative algebraic structure inspired by quantum theory, allowing properties such as order dependence, interference, and uncertainty to be implemented in a controlled and designable manner. Semantic states are represented as vectors in a Hilbert space, and their evolution is governed by C-values computed from noncommutative operators, thereby ensuring the coexistence and expansion of multiple future semantic possibilities. In this study, we implement AQI by extending a transformer-based LLM with more than 600 specialized operators. We evaluate the resulting system on creative reasoning benchmarks spanning ten domains under an LLM-as-a-judge protocol. The results show that AQI consistently outperforms strong baseline models, yielding statistically significant improvements and reduced cross-domain variance. These findings demonstrate that noncommutative algebraic dynamics can serve as a practical and reproducible foundation for machine creativity. Notably, this architecture has already been deployed in real-world enterprise environments.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) は、流動的で文脈的に適切なテキストを生成することに成功しているが、真の創造的な出力を生成する能力は依然として限られている。 本稿では、この制限が現代のLLMの構造的性質から生じることを示唆する: リッチコンテキストが提供されると、世代間空間は強く制約され、生成過程は、ほぼ決定論的ダイナミクスによって効果的に支配される。 テストタイムスケーリングやコンテキスト適応といった最近のアプローチでは、パフォーマンスが向上するが、この制約を根本的に変更することはない。 この問題に対処するために,意味空間の体系的拡張を可能にする計算フレームワークとして代数量子インテリジェンス(AQI)を提案する。 AQI は量子理論に着想を得た非可換代数構造として定式化され、順序依存、干渉、不確実性といった性質を制御可能かつ設計可能な方法で実装することができる。 意味的状態はヒルベルト空間のベクトルとして表現され、その進化は非可換作用素から計算されたC-値によって制御され、それによって複数の将来の意味論可能性の共存と拡張が保証される。 本研究では,600以上の特殊演算子でトランスフォーマーをベースとしたLLMを拡張し,AQIを実装した。 LLM-as-a-judgeプロトコルを用いて,10領域にまたがる創造的推論ベンチマークを用いて,提案手法の評価を行った。 その結果、AQIは強いベースラインモデルより一貫して優れており、統計的に有意な改善とドメイン間分散の低減が得られた。 これらの結果は、非可換代数力学が機械の創造性のための実用的で再現可能な基礎となることを示している。 このアーキテクチャは、すでに実環境のエンタープライズ環境にデプロイされています。

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