論文の概要: Predictive Set Theory: A Generative Framework for Cognitive Architecture with Operationalized Core Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.02704v1
• Date: Mon, 03 Aug 2026 15:28:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-05 15:30:22.904514
• Title: Predictive Set Theory: A Generative Framework for Cognitive Architecture with Operationalized Core Mechanisms
• Title（参考訳）: Predictive Set Theory: コア機構を操作可能な認知アーキテクチャのための生成フレームワーク
• Abstract要約: 本稿では、認知アーキテクチャを第一原理から再構築する形式的生成フレームワークである予測集合論(PST)を紹介する。 PSTは最小限の操作で認識をアンカーする - アイデンティティ関数、セット理論状態の更新、および3つの基本的な参照チェーンとして形式化されたセンサーである。 神経機構をモデル化するのではなく、PSTは不完全な情報と不可逆的なリスクの下で動作しながら内部の一貫性を維持する必要があるシステムの設計仕様を構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3537117504260623
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Predictive processing theories portray the brain as a hierarchical prediction engine that minimizes prediction error, yet they lack operational definitions for the structure of a "prediction," the standardized response to a prediction error, and the mechanism that maintains consistency across successive updates. Bayesian cognitive science attempts to subsume all uncertainty under probabilistic belief updating, but it presupposes a closed hypothesis space and provides no generative account of how the objects over which probabilities are distributed become discrete, identifiable referents in the first place. This paper introduces Predictive Set Theory (PST), a formal generative framework that reconstructs cognitive architecture from first principles. PST anchors cognition in a minimal set of operations---a sensor formalized as an identity function, set-theoretic state refresh, and three fundamental forms of reference chains (reference, counter-reference, and semi-reference)---and rigorously derives core cognitive functions including state sequences, demand, comparison, efficiency, and finite-horizon probabilistic planning. Rather than modeling neural mechanisms, PST constitutes a design specification for any system that must maintain internal consistency while acting under incomplete information and irreversible risk. The framework offers novel resolutions to classical problems such as Russell's paradox, the cognitive status of Gödelian incompleteness, the grounding of negative feedback, and the comprehension of film editing. The primary purpose of this paper is to establish, through the public academic record, the originality and completeness of the Predictive Set Theory framework.
• Abstract（参考訳）: 予測処理理論は、脳を予測エラーを最小限に抑える階層的予測エンジンとして描写するが、予測エラーに対する標準化された応答、連続した更新間の一貫性を維持するメカニズムといった「予測」の構造に対する運用上の定義は欠如している。 ベイズ認知科学は確率的信念の更新の下で不確実性をすべて仮定しようと試みるが、それは閉仮説空間を前提としており、確率が分散する物体がどのようにして離散化され、そもそも識別可能な参照物になるかを生成的説明しない。 本稿では、認知アーキテクチャを第一原理から再構築する形式的生成フレームワークである予測集合論(PST)を紹介する。 PSTは、アイデンティティ関数、セット理論状態リフレッシュ、および3つの基本的な参照連鎖(参照、反参照、半参照)として形式化されたセンサで、最小限の操作で認識をアンカーし、状態列、要求、比較、効率、有限水平確率計画を含む中核的な認知機能を厳格に導き出す。 神経機構をモデル化するのではなく、PSTは不完全な情報と不可逆的なリスクの下で動作しながら内部の一貫性を維持する必要があるあらゆるシステムの設計仕様を構成する。 この枠組みはラッセルのパラドックス、ゲーデルの不完全性の認知的地位、ネガティブなフィードバックの根拠、映画編集の理解といった古典的な問題に対する新しい解決を提供する。 本論文の主な目的は,公開学術記録を通じて,予測集合論フレームワークの独創性と完全性を確立することである。

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