論文の概要: Navigational Thinking as an Emerging Paradigm of Computer Science in the Age of Generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22133v1
- Date: Mon, 23 Mar 2026 15:57:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.767975
- Title: Navigational Thinking as an Emerging Paradigm of Computer Science in the Age of Generative AI
- Title（参考訳）: 創発的AIの時代における計算機科学の新たなパラダイムとしてのナビゲーション思考
- Authors: Ilya Levin,
- Abstract要約: 生成的AIシステムは、人間のパフォーマンスと区別できない品質で意味を生み出す。
本稿では、生成型AIは、高次元空間を通した幾何学的ナビゲーションという、基本的に新しい知識生産のモードをインスタンス化する、と論じる。
我々は、ナビゲーション思考と計算思考は代替ではなく、同じ認知過程の2つの逐次段階であると主張している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7252027234425333
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative AI systems produce meaning with a quality indistinguishable from - and occasionally surpassing - human performance, yet the epistemic mechanism through which this occurs remains poorly understood. This paper argues that generative AI instantiates a fundamentally new mode of knowledge production: geometric navigation through high-dimensional manifolds, grounded in indexical rather than symbolic signification. Drawing on the structural properties of high-dimensional spaces, we demonstrate that meaning in generative AI is constituted through positional relation and orientation rather than through symbolic convention. This shift corresponds precisely to what Peirce identified as indexical signification: a mode of meaning in which the sign is constituted by its real causal connection to its object, not by arbitrary assignment. We develop the pedagogical implications of this shift through a geometrized reading of Papert's constructionism, reconceptualizing the generative AI system as a new kind of microworld - high-dimensional, non-visualizable, and indexical - in which knowledge is constructed through navigation rather than symbolic programming. From this analysis, we derive the concept of Navigational Thinking: a mode of knowing characterized by positional, enactive, and bounded engagement with geometrically structured spaces. We argue that Navigational Thinking and Computational Thinking are not alternatives, but two sequential phases of the same cognitive process: while a problem remains indexical, Navigational Thinking is operative; when the problem space stabilizes into symbolizable form, Computational Thinking becomes applicable. Vibe-coding is merely the visible tip of an iceberg - the iceberg being a new cognitive ecology in which these two modes coexist as the necessary phases of problem-solving in the age of generative AI.
- Abstract（参考訳）: 生成的AIシステムは、人間のパフォーマンスと区別できない品質を持つ意味を生み出すが、その原因となるてんかんのメカニズムは理解されていないままである。
本稿では、生成型AIが知識生産の基本的な新しいモードをインスタンス化すると主張している。
高次元空間の構造的特性に基づいて、生成的AIにおける意味は、記号的慣行ではなく、位置関係と向きによって構成されることを示す。
このシフトは、パースが指標的記号として特定したものと正確に一致する: 符号が任意の代入ではなく、その対象への実際の因果接続によって構成される意味のモードである。
そこで我々は,Papertの構造主義のジオメカライズされた読解を通じて,このシフトの教育的意味を育み,生成型AIシステムを,記号型プログラミングではなくナビゲーションによって知識が構築される新しい種類のマイクロワールド - 高次元,非視覚的,インデックス型 - として再認識する。
この分析から、幾何学的に構造化された空間との位置的、活動的、および有界なエンゲージメントによって特徴づけられる知識の様式であるナビゲーション思考の概念を導出する。
我々は、ナビゲーション思考と計算思考は代替ではなく、同じ認知過程の2つの逐次段階であると主張している。
氷山は、これらの2つのモードが、生成的AIの時代における問題解決に必要なフェーズとして共存する新しい認知生態学である。
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