論文の概要: SMGI: A Structural Theory of General Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07896v1
- Date: Mon, 09 Mar 2026 02:31:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-10 15:13:15.347321
- Title: SMGI: A Structural Theory of General Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: SMGI : 汎用人工知能の構造理論
- Authors: Aomar Osmani,
- Abstract要約: 入力メタモデル$= (r,mathcal H,,mathcal L,mathcal E,mathcal M)$を介して一般知能構造モデル(SMGI)を定式化する。
我々は、汎用人工知能を、4つの義務を満たす許容可能な結合力学のクラスとして定義する。
逐次PAC-Bayes解析とリャプノフ安定性を結びつける構造一般化境界を証明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.538209532048866
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We introduce SMGI, a structural theory of general artificial intelligence, and recast the foundational problem of learning from the optimization of hypotheses within fixed environments to the controlled evolution of the learning interface itself. We formalize the Structural Model of General Intelligence (SMGI) via a typed meta-model $θ= (r,\mathcal H,Π,\mathcal L,\mathcal E,\mathcal M)$ that treats representational maps, hypothesis spaces, structural priors, multi-regime evaluators, and memory operators as explicitly typed, dynamic components. By enforcing a strict mathematical separation between this structural ontology ($θ$) and its induced behavioral semantics ($T_θ$), we define general artificial intelligence as a class of admissible coupled dynamics $(θ, T_θ)$ satisfying four obligations: structural closure under typed transformations, dynamical stability under certified evolution, bounded statistical capacity, and evaluative invariance across regime shifts. We prove a structural generalization bound that links sequential PAC-Bayes analysis and Lyapunov stability, providing sufficient conditions for capacity control and bounded drift under admissible task transformations. Furthermore, we establish a strict structural inclusion theorem demonstrating that classical empirical risk minimization, reinforcement learning, program-prior models (Solomonoff-style), and modern frontier agentic pipelines operate as structurally restricted instances of SMGI.
- Abstract（参考訳）: 汎用人工知能の構造理論であるSMGIを導入し、固定環境における仮説の最適化から学習インタフェース自体の制御された進化へ学習の基礎的問題を再放送する。
書式付きメタモデル $θ= (r,\mathcal H,\,\mathcal L,\mathcal E,\mathcal M)$ により一般知能構造モデル (SMGI) を定式化し、表象写像、仮説空間、構造事前、マルチレジーム評価器、メモリ演算子を明示的に型付けされた動的成分として扱う。
この構造オントロジー(θ$)とその誘導的行動意味論(T_θ$)を厳密に数学的に分離することにより、一般人工知能を許容可能な結合力学のクラスとして定義する。
我々は、逐次PAC-Bayes解析とリャプノフ安定性を結び、許容的なタスク変換の下での容量制御と有界ドリフトに十分な条件を与える構造的一般化を証明した。
さらに,古典的経験的リスク最小化,強化学習,プログラム・プライアモデル(ソロモノフ型),現代のフロンティア・エージェント・パイプラインがSMGIの構造的に制限されたインスタンスとして動作することを示す厳密な構造包含定理を確立した。
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