論文の概要: Enactive Artificial Intelligence: A Decision-Centric Architecture for Complex Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.03413v1
- Date: Tue, 04 Aug 2026 10:06:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-05 15:30:23.121788
- Title: Enactive Artificial Intelligence: A Decision-Centric Architecture for Complex Systems
- Title（参考訳）: Enactive Artificial Intelligence: 複雑なシステムのための決定中心アーキテクチャ
- Abstract要約: 本研究では,企業と産業の推論,サイトレベルの意思決定支援,実行フィードバックのための概念的フレームワークとして,Enactive AIを紹介した。
複雑なシステムにおける意思決定インテリジェンスを前向きにすることで、Enactive AIはAIのフロンティアをモデル能力からシステム認識アクションへと拡張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.427052483420259
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As artificial intelligence (AI) continues to evolve and mature, recent AI practices have moved beyond large language models (LLMs) and text or image generation tasks, increasingly integrating tools, agents, and harnesses to solve real business and industrial problems. However, the power of AI is not verified under these real-world complex systems for various reasons, considering reliability, feasibility, resilience, and responsibility requirements in real commercial and industrial operations. This study synthesizes adjacent research and introduces Enactive AI as a conceptual framework for enterprise and industry reasoning, site-level decision support, and execution feedback. Four complementary roles organize the framework: an Organizational World defines operations management logic and an organizational behavior world model behind an enterprise from a strategic-institutional horizon; a Site World defines a physically bounded industrial optimization and execution world model from an operational-realization horizon; Schema Intelligence provides the coupling mechanism between two world models to weave various AI applications via two models; and Enactive Decision Cycle triggers the self-evolving dynamic process to update and audit the entire framework. By foregrounding decision intelligence in complex systems, Enactive AI expands the frontier of AI from model capability to system-aware action, opening new possibilities for scalable, governable, and socially valuable AI deployment. Enactive AI points toward a future in which AI progress is measured not only by what models can generate or automate, but by how reliably intelligent systems can support consequential action, responsible governance, and durable social value in the complex systems that shape modern life, which we believe will define the next frontier of AI research for enterprise-level and industrial complex systems.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)が進化し成熟し続けている中、最近のAIプラクティスは、大規模言語モデル(LLM)やテキストまたは画像生成タスクを超えて、実際のビジネスや産業の問題を解決するためのツール、エージェント、ハーネスの統合が増えている。
しかし、これらの実世界の複雑なシステムでは、信頼性、実現可能性、レジリエンス、および実際の商業および工業運用における責任要件を考慮して、AIのパワーは検証されていない。
本研究では,企業と産業の推論,サイトレベルの意思決定支援,実行フィードバックのための概念的フレームワークとして,Enactive AIを紹介する。
組織的世界(Organizational World)は、戦略的制度的な地平線から企業の背後にある運用管理ロジックと組織行動の世界モデルを定義する; サイト世界(Site World)は、運用の実現地平線から物理的に拘束された産業最適化と実行の世界モデルを定義する; スキーマインテリジェンス(Schema Intelligence)は、2つのモデルを介して、さまざまなAIアプリケーションを織る2つの世界モデル間の結合メカニズムを提供する; 実行的決定サイクル(Enactive Decision Cycle)は、フレームワーク全体を更新および監査するために自己進化する動的プロセスをトリガーする。
複雑なシステムにおける意思決定インテリジェンスを前向きにすることで、Enactive AIは、AIのフロンティアをモデル能力からシステム認識アクションに拡張し、スケーラブルで管理可能な、社会的に価値のあるAIデプロイメントのための新たな可能性を開く。
活動的なAIは、AIの進歩を、モデルが生成または自動化できる未来だけでなく、企業レベルの複雑なシステムのためのAI研究の次のフロンティアを定義すると信じている、現代の生活を形成する複雑なシステムにおいて、いかに確実にインテリジェントなシステムが、連続的な行動、責任あるガバナンス、永続的な社会的価値をサポートするかによって測定する未来を指している。
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