論文の概要: Same World, Differently Given: History-Dependent Perceptual Reorganization in Artificial Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04637v1
• Date: Mon, 06 Apr 2026 12:39:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:19.190393
• Title: Same World, Differently Given: History-Dependent Perceptual Reorganization in Artificial Agents
• Title（参考訳）: 異なる与えられた同じ世界: 人工エージェントの履歴依存的知覚的再構成
• Abstract要約: 私は、遅延した$g$が知覚にフィードバックし、知覚処理によって更新される最小限のアーキテクチャを提示します。 これにより、エージェントの蓄積した姿勢に応じて、同一の観測を異なる方法で符号化することができる。 適応的な自己変調のみは、厳密なまたは常にオープンな更新レジームとは異なり、特徴的な成長過程の安定化ダイナミクスをもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: What kind of internal organization would allow an artificial agent not only to adapt its behavior, but to sustain a history-sensitive perspective on its world? I present a minimal architecture in which a slow perspective latent $g$ feeds back into perception and is itself updated through perceptual processing. This allows identical observations to be encoded differently depending on the agent's accumulated stance. The model is evaluated in a minimal gridworld with a fixed spatial scaffold and sensory perturbations. Across analyses, three results emerge: first, perturbation history leaves measurable residue in adaptive plasticity after nominal conditions are restored. Second, the perspective latent reorganizes perceptual encoding, such that identical observations are represented differently depending on prior experience. Third, only adaptive self-modulation yields the characteristic growth-then-stabilization dynamic, unlike rigid or always-open update regimes. Gross behavior remains stable throughout, suggesting that the dominant reorganization is perceptual rather than behavioral. Together, these findings identify a minimal mechanism for history-dependent perspectival organization in artificial agents.
• Abstract（参考訳）: 人間の行動に適応するだけでなく、歴史に敏感な世界観を維持するために、どんな内部組織が人工エージェントを許すのか? 私は、遅延した$g$が知覚にフィードバックし、知覚処理によって更新される最小限のアーキテクチャを提示します。 これにより、エージェントの蓄積した姿勢に応じて、同一の観測を異なる方法で符号化することができる。 このモデルは、固定された空間的足場と知覚的摂動を持つ最小のグリッドワールドで評価される。 まず、摂動履歴は、名目的条件が回復した後、適応的可塑性における測定可能な残留物を残す。 第二に、視線遅延は知覚的エンコーディングを再編成し、同一の観察が以前の経験によって異なるように表現される。 第3に、適応的な自己変調のみは、厳密なまたは常にオープンな更新規則とは異なり、特性的な成長の安定化ダイナミクスをもたらす。 グロースの行動は引き続き安定しており、支配的な再編成は行動よりも知覚的であることを示唆している。 これらの結果から, 人工エージェントの経時的局部組織形成の機構は最小限であることが明らかとなった。

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