論文の概要: Exploring the OODA Loop as a Systematic Way of Thinking in Coping with Conflicts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.23342v1
- Date: Sat, 25 Jul 2026 19:38:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.067707
- Title: Exploring the OODA Loop as a Systematic Way of Thinking in Coping with Conflicts
- Title(参考訳): 矛盾に対処する体系的な思考方法としてのOODAループの探索
- Abstract要約: 我々は、ボイドの観察、オリエント、決定、法(OODA)のループを再考し、紛争を推論するための体系的な考え方としての有用性を探る。
私たちの調査は、サイバーコンフリクトと認知コンフリクトの2つのアプリケーションドメインで行われます。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.310677472243258
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: When conflicts emerge, we need systematic ways of thinking to deal with them. This paper revisits Boyd's Observe, Orient, Decide, Act (OODA) loop and explores its usefulness as a systematic way of thinking for reasoning about conflicts in dynamic environments characterized by uncertainty, adaptation, and adversarial interference. We explore the OODA loop beyond its origin in air warfare where it focuses attention on the relationship between information, understanding, choice, and action. Our exploration is conducted in two application domains: cyber conflicts and cognitive conflicts. Across both domains, we emphasize situational awareness as a critical mechanism of orientation, while noting that observations become useful only when they are perceived, comprehended, projected into possible futures, and integrated with mental models, objectives, doctrine, trust, and experience. Our exploration suggests that conflict is not merely a contest of actions or effects, but a contest over the ability to generate, protect, and leverage one's own superior observation, orientation, and decision, while degrading and exploiting adversary's observation, orientation, and decision.
- Abstract(参考訳): 対立が発生すると、それを扱うための体系的な考え方が必要です。
本稿では, ボイドの観察, オリエント, 決定, 法 (OODA) のループを再検討し, 不確実性, 適応性, 敵対的干渉を特徴とする動的環境における紛争を推論する体系的な方法としての有用性を考察する。
我々は、情報、理解、選択、行動の関係に焦点をあてる空戦の原点を越えてOODAループを探索する。
私たちの調査は、サイバーコンフリクトと認知コンフリクトの2つのアプリケーションドメインで行われます。
両領域にまたがって、状況認識を方向性の重要なメカニズムとして強調するとともに、観察が認識され、理解され、予測され、将来の可能性に投影され、精神モデル、目的、教義、信頼、経験と統合されるときにのみ有用になることに留意する。
我々の探究は、対立は単なる行動や効果の競争ではなく、敵の観察、方向、決定を低下させ、活用しながら、自分自身の優れた観察、方向、決定を生成し、保護し、活用する能力に関する論争であることを示している。
関連論文リスト
- Large Language Models in Resolving Contextual Knowledge Conflicts [7.7973038442706715]
6種類のコンテクストコンフリクトの分類を導入し,包括的データセットContextConflictに貢献する。
データセットには5,781のサンプルが含まれ、推論と要約の両方をカバーし、明示的な矛盾と多段階推論を必要とする暗黙の矛盾の両方を含んでいる。
本研究では、より包括的な証拠の取り込みを促すために、アクティベーションをステアリングする、トレーニングフリーでラベルフリーなステアリング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-02T20:30:15Z) - Cognitive Warfare: Definition, Framework, and Case Study [3.357544650969485]
本稿では、認知戦の統一的な定義を提案し、OODAループに根ざした相互作用フレームワークを導入し、認知優位性に関連する測定可能な属性を同定する。
フレームワークの使用を説明するために、論文ケーススタディでは、これらの概念が、競合する環境における認知的攻撃と防御を評価するためにどのように適用できるかを実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-05T14:34:44Z) - Diagnosing Knowledge Conflict in Multimodal Long-Chain Reasoning [78.86309644343295]
長い連鎖推論におけるマルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、異なる知識源が矛盾する信号を提供するときにしばしば失敗する。
我々は、これらの失敗を知識の衝突という統一概念の下で形式化し、入力レベルの客観的衝突とプロセスレベルの効果的な衝突を区別する。
本研究は,知識衝突下でのマルチモーダル推論のメカニズムを考察し,長CoT障害の診断と制御を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-16T07:10:44Z) - DSCD-Nav: Dual-Stance Cooperative Debate for Object Navigation [63.439158093945956]
本研究では,姿勢に基づくクロスチェックとエビデンス対応仲裁に代えて,Dual-Stance Cooperative Debate Navigation (DSCD-Nav)を提案する。
HM3Dv1、HM3Dv2、MP3Dの実験では、探索冗長性を低減しつつ、成功と経路効率が一貫した改善を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-29T08:47:55Z) - Agentic Reasoning for Large Language Models [122.81018455095999]
推論は推論、問題解決、意思決定の基礎となる基本的な認知プロセスである。
大規模言語モデル(LLM)は、クローズドワールド設定では強力な推論能力を示すが、オープンエンドおよび動的環境では苦労する。
エージェント推論は、連続的な相互作用を計画し、行動し、学習する自律的なエージェントとしてLLMを解釈することでパラダイムシフトを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-18T18:58:23Z) - When Seeing Overrides Knowing: Disentangling Knowledge Conflicts in Vision-Language Models [13.390492503308792]
我々は,視覚言語モデル(VLM)がモーダル間の衝突を解決するために使用するメカニズムを解析する。
私たちは、紛争を制御する小さな首のセットをロジット検査でローカライズします。
このような頭部のピンポイントからの注意は、視覚的オーバーライドを駆動する局所化画像領域に向けられ、精度において勾配に基づく属性よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-18T12:42:30Z) - Conflicts in Texts: Data, Implications and Challenges [58.03478157713084]
矛盾は、状況の複雑さ、説明と対処が必要な変更、データアノテーションの難しさ、生成された出力の誤りを反映する可能性がある。
本調査ではこれらの矛盾を,(1)事実的矛盾,主観的偏見,および複数の視点が矛盾を生じさせるWeb上の自然テキスト,(2)注釈者がモデルトレーニングに影響を及ぼす注釈付きデータ,(3)幻覚と知識の衝突が発生するモデルインタラクションの3つの重要な領域に分類する。
我々は、対立する情報をより効果的に推論し、調整できる紛争対応NLPシステムの開発における重要な課題と今後の方向性を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-28T04:24:01Z) - ConflictBank: A Benchmark for Evaluating the Influence of Knowledge Conflicts in LLM [36.332500824079844]
大規模言語モデル (LLM) は、多くの分野にわたって顕著な進歩を遂げてきたが、知識紛争の重大な問題は研究されることはめったにない。
我々は3つの側面から知識衝突を評価するために開発された最初の総合ベンチマークであるConflictBankを紹介する。
本研究は, 誤情報, 時間的相違, 意味的相違から生じる対立を慎重に分析し, 4つのモデルファミリーと12個のLLMインスタンスに分類した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-22T02:33:13Z) - Hidden Conflicts in Neural Networks and Their Implications for Explainability [10.6042677656006]
我々は、ANNにおける対立の理論を開発し、2つのケーススタディを通して、ANNの説明可能性への影響を実証する。
最初のケーススタディでは、コンフリクトの理論を用いて、新しい特徴帰属法の設計を刺激する。
第2のケーススタディでは、アウト・オブ・ディストリビューションシナリオにおけるコンフリクトの役割を理解するための予備的なステップを採っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T11:14:26Z) - Rehearsal: Simulating Conflict to Teach Conflict Resolution [54.32934135393982]
リハーサル(Rehearsal)は、ユーザーがシミュレート可能なインターロケータで競合をリハーサルできるシステムである。
ユーザはRehearsalを使って、事前に定義されたさまざまなコンフリクトシナリオの処理を実践できる。
リハーサルはIRPを使って紛争解決理論に基づく発話を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-21T17:59:20Z) - Understanding Interpersonal Conflict Types and their Impact on
Perception Classification [7.907976678407914]
我々は、新しいアノテーションスキームを使用し、コンフリクトアスペクトアノテーションとコンフリクトアスペクトアノテーションの新しいデータセットをリリースする。
次に、ある状況において、ある個人の行動が正しいものであると認識するかどうかを予測する分類器を構築します。
我々の発見は、紛争や社会規範を理解する上で重要な意味を持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-18T10:39:35Z) - End-to-End Learning and Intervention in Games [60.41921763076017]
ゲームにおける学習と介入のための統一的なフレームワークを提供する。
明示的および暗黙的な区別に基づく2つのアプローチを提案する。
分析結果は、実世界のいくつかの問題を用いて検証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-26T18:39:32Z)
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。