論文の概要: Position: Introspective Experience from Conversational Environments as a Path to Better Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14910v1
• Date: Mon, 16 Feb 2026 16:45:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 16:22:50.546687
• Title: Position: Introspective Experience from Conversational Environments as a Path to Better Learning
• Title（参考訳）: 位置:より良い学習への道筋としての会話環境からのイントロスペクティブ体験
• Authors: Claudiu Cristian Musat, Jackson Tolins, Diego Antognini, Jingling Li, Martin Klissarov, Tom Duerig,
• Abstract要約: 我々は、堅牢な推論は言語的自己回帰から生まれ、それ自体は高品質な社会的相互作用から生じると論じている。 これらの対話的な足場を最適化することが、次世代の汎用知能の主要なレバーである、と結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.02544013955558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current approaches to AI training treat reasoning as an emergent property of scale. We argue instead that robust reasoning emerges from linguistic self-reflection, itself internalized from high-quality social interaction. Drawing on Vygotskian developmental psychology, we advance three core positions centered on Introspection. First, we argue for the Social Genesis of the Private Mind: learning from conversational environments rises to prominence as a new way to make sense of the world; the friction of aligning with another agent, internal or not, refines and crystallizes the reasoning process. Second, we argue that dialogically scaffolded introspective experiences allow agents to engage in sense-making that decouples learning from immediate data streams, transforming raw environmental data into rich, learnable narratives. Finally, we contend that Dialogue Quality is the New Data Quality: the depth of an agent's private reasoning, and its efficiency regarding test-time compute, is determined by the diversity and rigor of the dialogues it has mastered. We conclude that optimizing these conversational scaffolds is the primary lever for the next generation of general intelligence.
• Abstract（参考訳）: AIトレーニングの現在のアプローチは、推論をスケールの創発的な特性として扱う。 我々は、頑健な推論は言語的自己回帰から生まれ、それ自体は高品質な社会的相互作用から内部化されていると主張する。 Vygotskianの発達心理学に基づいて,イントロスペクションを中心とした3つの中心的位置を前進させた。 会話環境からの学習は、世界を理解する新しい方法として有名になり、他のエージェントと協調する摩擦は、内部的あるいは非的であり、推論プロセスを洗練し、結晶化する。 第二に、対話的な内省的体験により、エージェントは即時データストリームから学習を分離し、生の環境データを豊かで学習可能な物語へと変換する感覚形成に携わることができる、と論じる。 最後に,対話品質は新たなデータ品質であると主張する。エージェントのプライベート推論の深さとテスト時間計算の効率は,学習した対話の多様性と厳密さによって決定される。 これらの対話的な足場を最適化することが、次世代の汎用知能の主要なレバーである、と結論付けている。

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