論文の概要: How to Build Marcus's Algebraic Mind: From Thagard's Brain--Mind Viewpoint
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.16573v1
- Date: Sat, 18 Jul 2026 01:12:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.190038
- Title: How to Build Marcus's Algebraic Mind: From Thagard's Brain--Mind Viewpoint
- Title(参考訳): マーカスの代数的心の作り方:ターガードの脳から
- Authors: Hiroyuki Chuma, Kanji Otsuka, Yoichi Sato,
- Abstract要約: 接続主義的認知の2つの批判は、1つの欠落した能力に収束する。
1つの基質が両方答える。
VaCoAlは1つの原始的 XOR-and-shift over GF(2) 上に構築された超次元アーキテクチャである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 18.56157183294801
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Two critiques of connectionist cognition converge on one missing capacity. In The Algebraic Mind, Marcus isolated three components any architecture must support -- operations over variables, structured representations, and individuals distinct from kinds -- showed perceptrons support none, and left neural implementation as conjecture. In Brain-Mind, Thagard made binding the single mechanism assembling perception, emotion, consciousness, and self, but rested it on circular convolution, a lossy algebra that degrades under the recursion his account of self and emotion demands. We argue one substrate answers both. VaCoAl is a hyperdimensional architecture built on one primitive, XOR-and-shift over GF(2), on primitive-polynomial linear-feedback shift registers; PyVaCoAl is its extended realization, adding a multi-stage rescue circuit, million-dimensional scale, and a Rescue-Rate phase transition (SRAM-CAM hardware and low-power claim remain future work). Binding, Bind(R,F) = R $\oplus$ shift(F), is exactly reversible and non-commutative: it fills Marcus's open register algebra (Pillar 1), supports compositional bundling at fixed dimension (Pillar 2), and separates individuals from kinds (Pillar 3), while removing the depth-degradation that afflicts convolution at Thagard's deepest recursions. We make three scoped claims. Capability: exact reversible binding at O(N) yields compositional generalization with post-hoc auditability no lossy or learned substrate offers. Necessity: two independent cognitive-architecture programs and a biological circuit (dentate gyrus-CA3) requiring the same reversible-compositional algebra is evidence, by convergent evolution not biomimicry, that it is substrate-independent. Position: we do not claim to surpass LLMs; the substrate is orthogonal, supplying the reversible, auditable, multi-hop relational reasoning statistical embeddings structurally lack.
- Abstract(参考訳): 接続主義的認知の2つの批判は、1つの欠落した能力に収束する。
The Algebraic Mindにおいて、Marcus氏は、どんなアーキテクチャでもサポートしなければならない3つのコンポーネント(変数、構造化表現、種別の個人)を分離し、パーセプトロンがサポートしないことを示した。
ブレイン・ミンド』では、タガードは知覚、感情、意識、そして自己を組み立てる単一のメカニズムを結合させたが、自己と感情の要求についての彼の説明の再帰の下で悪化する損失代数である円形の畳み込み(英語版)に束縛した。
1つの基質が両方答える。
VaCoAlは1つのプリミティブな XOR-and-shift over GF(2) 上に構築された超次元アーキテクチャであり、プリミティブ-ポリノミカル線形フィードバックシフトレジスタ上に構築されている。
Bind(R,F) = R $\oplus$ shift(F) は、完全に可逆かつ非可換であり、マーカスの開レジスタ代数 (Pillar 1) を埋め、固定次元での構成的バンドルをサポートし(Pillar 2)、種数 (Pillar 3) から個人を分離する。
我々は3つの領有権を主張する。
能力: O(N) における正確な可逆的結合は、ポストホック監査性を持つ構成的一般化をもたらすが、損失や学習された基質は提供されない。
必要: 2つの独立した認知アーキテクチャプログラムと、同じ可逆的合成代数を必要とする生物学的回路(デンテート・ジーラス-CA3)は、生体マイクロミクリーではなく収束進化によって、基質に依存しないことの証拠である。
基板は直交しており、統計的埋め込みを構造的に欠く可逆的で監査可能なマルチホップリレーショナル推論を提供する。
関連論文リスト
- How to Build Marcus's Algebraic Mind: From Minsky's Emotion-Machine Viewpoint [18.56157183294801]
The Algebraic Mind』において、マーカスは3つの認知的要素を特定した。
この問題を、GF(2) XOR-and-shift上に構築されたアーキテクチャであるVaCoAlで解決する。
衝突回避スキームはフロンティアサイズ内で正確な回復を保証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-18T03:48:00Z) - How to Build Marcus's Algebraic Mind: Algebro-Deterministic Substrate over Galois Fields [18.56157183294801]
PyVaCoAl/VaCoAlは1つの代数的プリミティブを中心に構成された超次元計算アーキテクチャである。
本稿では,Marcusの3つの柱の対応とPyVaCoAl/VaCoAlの運用コミットメントについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-20T16:40:27Z) - Bridging Silicon and the Hippocampus: Algebro-Deterministic Memory "VaCoAl" as a Substrate for Vector-HaSH and TEM [18.56157183294801]
本稿では,ガロアフィールド線形フィードバックシフトレジスタ上に構築されたアルゲブロ決定論的超次元メモリアーキテクチャであるVaCoAlを紹介する。
その決定論的ガロア場拡散は、ベクター・ハッシュのランダム射影に対する基質レベルの代替を提供する。
実験可能なiEEG予測を導き、計算神経科学、電気生理学、超次元計算を統一する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-15T06:13:58Z) - Geometric Factual Recall in Transformers [57.48371649045765]
一般的な見解では、内部の重み行列は埋め込みのペアに対する連想記憶として捉えられ、事実の数と線形にスケールする記憶数を必要とする。
我々は、学習した埋め込みが直接構造を符号化する、別のエンフェロメトリックな形態の記憶の理論的、実証的な説明を開発する。
単層変圧器が被写体から共有属性集合へのランダムベクトルを記憶しなければならない制御環境では、対数埋め込み次元が十分であることを示す。
これらの結果をマルチホップ設定に拡張し、証明可能なチェーン・オブ・シークレットによる構築を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-12T17:22:22Z) - R-Diverse: Mitigating Diversity Illusion in Self-Play LLM Training [65.13759782915164]
反復的なチャレンジャーブートストラップループによる自己再生LDM推論。
R-Diverseは、より多くのイテレーション以上のゲインを持続し、常に以前のセルフプレイメソッドより優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-13T17:07:42Z) - Syzygy of Thoughts: Improving LLM CoT with the Minimal Free Resolution [59.39066657300045]
CoT(Chain-of-Thought)は、問題を逐次ステップに分解することで、大きな言語モデル(LLM)の推論を促進する。
思考のシジー(Syzygy of Thoughts, SoT)は,CoTを補助的,相互関連的な推論経路を導入して拡張する新しいフレームワークである。
SoTはより深い論理的依存関係をキャプチャし、より堅牢で構造化された問題解決を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-13T13:35:41Z) - Learning Algebraic Recombination for Compositional Generalization [71.78771157219428]
合成一般化のための代数的組換え学習のためのエンドツーエンドニューラルモデルLeARを提案する。
主要な洞察は、意味解析タスクを潜在構文代数学と意味代数学の間の準同型としてモデル化することである。
2つの現実的・包括的構成一般化の実験は、我々のモデルの有効性を実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-14T07:23:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。