論文の概要: Self-Monitoring Benefits from Structural Integration: Lessons from Metacognition in Continuous-Time Multi-Timescale Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11914v1
• Date: Mon, 13 Apr 2026 18:05:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.049866
• Title: Self-Monitoring Benefits from Structural Integration: Lessons from Metacognition in Continuous-Time Multi-Timescale Agents
• Title（参考訳）: 構造統合による自己監視のメリット:連続時間マルチスケールエージェントにおけるメタ認知からの教訓
• Abstract要約: 自己監視機能は、強化学習エージェントに有用な追加としてしばしば提案される。 しかし、実際に役に立ちますか? 本研究では,捕食者・捕食者生存環境下での連続的マルチタイムスケールエージェントにおけるこの問題について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11080037957254413
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-monitoring capabilities -- metacognition, self-prediction, and subjective duration -- are often proposed as useful additions to reinforcement learning agents. But do they actually help? We investigate this question in a continuous-time multi-timescale agent operating in predator-prey survival environments of varying complexity, including a 2D partially observable variant. We first show that three self-monitoring modules, implemented as auxiliary-loss add-ons to a multi-timescale cortical hierarchy, provide no statistically significant benefit across 20 random seeds, 1D and 2D predator-prey environments with standard and non-stationary variants, and training horizons up to 50,000 steps. Diagnosing the failure, we find the modules collapse to near-constant outputs (confidence std < 0.006, attention allocation std < 0.011) and the subjective duration mechanism shifts the discount factor by less than 0.03%. Policy sensitivity analysis confirms the agent's decisions are unaffected by module outputs in this design. We then show that structurally integrating the module outputs -- using confidence to gate exploration, surprise to trigger workspace broadcasts, and self-model predictions as policy input -- produces a medium-large improvement over the add-on approach (Cohen's d = 0.62, p = 0.06, paired) in a non-stationary environment. Component-wise ablations reveal that the TSM-to-policy pathway contributes most of this gain. However, structural integration does not significantly outperform a baseline with no self-monitoring (d = 0.15, p = 0.67), and a parameter-matched control without modules performs comparably, so the benefit may lie in recovering from the trend-level harm of ignored modules rather than in self-monitoring content. The architectural implication is that self-monitoring should sit on the decision pathway, not beside it.
• Abstract（参考訳）: 自己監視能力(メタ認知、自己予測、主観的持続時間)は、強化学習エージェントに有用な追加としてしばしば提案される。 しかし、実際に役に立ちますか? 本研究では,2次元部分観測可能な変種を含む,様々な複雑さの捕食者・捕食者の生存環境で動作する連続的マルチタイムエージェントにおけるこの問題について検討する。 まず,3つの自己監視モジュールが,マルチタイムスケールの皮質階層に補助的なアドオンとして実装され,20個のランダム種子,標準および非定常変動を持つ1Dおよび2D捕食者環境,最大5万歩の地平線を訓練する,統計的に有意な利益が得られないことを示す。 失敗を診断すると、モジュールがほぼ安定な出力(信頼std < 0.006,注目アロケーションstd < 0.011)に崩壊し、主観的持続時間機構は割引係数を0.03%以下にシフトする。 政策感度分析は、エージェントの判断がこの設計におけるモジュール出力の影響を受けないことを確認する。 次に、ゲート探索の信頼性、ワークスペース放送のトリガーのサプライズ、ポリシー入力の自己モデル予測といったモジュール出力を構造的に統合することで、非定常環境におけるアドオンアプローチ(Cohen's d = 0.62, p = 0.06, paired)よりも大きく改善できることを示します。 TSM-to-policy経路は、この利益の大部分に寄与している。 しかし、構造的統合は自己監視のないベースライン(d = 0.15, p = 0.67)を著しく上回り、モジュールを持たないパラメータマッチング制御は相容れないため、自己監視コンテンツではなく無視されたモジュールの傾向レベルの害から回復する利点がある。 アーキテクチャ上の意味は、自己監視が意思決定の経路に置かれるべきであり、その傍にはないということです。

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