論文の概要: The Biomimetic Architecture of Software 4.0
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.04025v1
- Date: Mon, 01 Jun 2026 16:23:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-04 20:44:18.243344
- Title: The Biomimetic Architecture of Software 4.0
- Title（参考訳）: ソフトウェア4.0の生体模倣アーキテクチャ
- Authors: Philip Sheldrake, Dirk Scheffler,
- Abstract要約: 本稿では,ヒューマンインテリジェンス,ニューラルAI,反射的シンボリック基質の自己表現的ヘテロ構造であるSoftware 4.0を紹介する。
このアーキテクチャを実現するためのプログラミング言語とプラットフォームであるRecognitiveを紹介します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Dominant programming paradigms inherit an execution model optimised for a bygone era of a single human mind instructing a local machine, leaving contemporary systems burdened with historical path dependencies. When forced to host multi-dimensional, connectionist intelligence, this brittle assembly model fractures under the weight of a profound probabilistic-symbolic impedance mismatch. While contemporary Software 3.x frameworks attempt to patch the mismatch by encasing large language models (LLMs) in increasingly complicated external harnesses, this spiralling architectural complexity only compounds the carrying cost of static code assembly. To address the cause rather than the effects, this paper introduces Software 4.0 -- an autopoietic heterarchy of human intelligence, neural AI, and natively reflective symbolic substrate. Under this paradigm, software is transformed from an inert corpus to be parsed into a self-regulating metabolic network that natively verifies, modifies, and evolves its own structural integrity. We present Recognitive, the programming language and platform that materialises this architecture. By offloading the burden of structural verification to a deterministic substrate, it unlocks a superior inference-time scaling regime -- one where connectionist compute translates entirely into deep semantic exploration and hypothesis traversal rather than the ruinous computational and financial cost of simulating structural constraints probabilistically. Moving beyond the legacy 'Software Factory' mindset, we outline the theoretical foundations required to ground connectionist intent and arrive fully in the intelligence age. This is a foundational vision paper; empirical evaluation and formal specification of the type system and operational semantics are the subject of future work.
- Abstract（参考訳）: 支配的なプログラミングパラダイムは、ローカルマシンを指示する単一の人間の心のバイパス時代に最適化された実行モデルを継承する。
多次元のコネクショニストインテリジェンスをホストせざるを得なくなったとき、この脆い組立モデル骨折は、深い確率論的-象徴的インピーダンスミスマッチの重みの下にある。
現代のSoftware 3.xフレームワークは、大きな言語モデル(LLM)をますます複雑な外部ハーネスに封じ込めて、ミスマッチに対処しようとするが、このスパイラルなアーキテクチャの複雑さは静的コードアセンブリのコストを補うだけである。
効果よりも原因に対処するため、本論文では、ヒューマンインテリジェンス、ニューラルAI、ネイティブリフレクティブシンボリック基質の自己表現的ヘテロ構造であるSoftware 4.0を紹介する。
このパラダイムの下では、ソフトウェアは不活性なコーパスから自己制御メタボリックネットワークに変換され、自然に検証し、修正し、自身の構造的整合性を進化させる。
このアーキテクチャを実現するためのプログラミング言語とプラットフォームであるRecognitiveを紹介します。
決定論的基質に構造検証の負担を和らげることで、優れた推論時間スケーリング体制を解き放ちます。コネクショナリスト計算は、構造制約を確率論的にシミュレートする破滅的な計算と財政コストではなく、完全に深い意味探索と仮説トラバーサルに変換します。
旧来の「ソフトウェアファクトリ」の考え方を超えて、私たちはコネクショナリズムの意図を根ざし、インテリジェンス時代に完全に到達するために必要な理論的基盤を概説する。
これは基本的なビジョンペーパーであり、型システムと運用意味論の実証的な評価と公式な仕様が今後の研究対象である。
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