論文の概要: Epi-Logic: A Conceptual Framework for Epistemic Runtime Control, Schema Validity Checking, and Controlled Accommodation in Autonomous AI Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.24755v1
- Date: Mon, 21 Sep 2026 15:24:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-23 18:04:04.01139
- Title: Epi-Logic: A Conceptual Framework for Epistemic Runtime Control, Schema Validity Checking, and Controlled Accommodation in Autonomous AI Agents
- Title（参考訳）: Epi-Logic: 自律型AIエージェントにおけるエピステミックランタイム制御、スキーマバリデーティチェック、制御されたアコモテーションのための概念的フレームワーク
- Abstract要約: 本稿では,ランタイム制御の概念的フレームワークであるEpi-Logicを紹介する。
スキーマ不協和性の検出、自律性の段階的な低下、検証可能なスキーマへの監査可能な切り替えを両立させる。
形式化された妥当性条件は実行時にチェックできるが、多くのアクションの正しさはex Postでのみ確立される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous AI agents are increasingly deployed in areas where wrong decisions are hard to reverse. This paper examines schema mismatch: the condition in which an agent operates within an interpretive frame that no longer applies to the current context. Outputs produced under such a mismatch can appear internally consistent, linguistically plausible, and largely factually correct; output-quality metrics alone therefore capture the underlying loss of validity only partially. The paper introduces Epi-Logic, a conceptual framework for epistemic runtime control. It couples the detection of schema dissonance, a graduated reduction of autonomy, and the auditable switch to a validated schema. A schema is formalised as a tuple of variable space, expectation model, validity conditions, axioms, and metadata. The Epi-Score aggregates seven graded dimensions of epistemic dissonance; the temporal validity dimension D8, violations of the validity conditions G, and axiom violations are carried as separate categorical paths that are not offset against the aggregate. The architecture rests on a checking asymmetry: formalised validity conditions can be checked at runtime, whereas the correctness of many actions is established only ex post. The paper separates two architectural properties, a conditional result from sequential changepoint detection, and an empirical remainder. Eight falsifiable propositions with named baselines describe the transition to empirical validation. All propositions are empirically testable hypotheses, not established results.
- Abstract（参考訳）: 自動AIエージェントは、間違った決定が逆転しにくい領域にますます展開されている。
本稿では、エージェントが解釈フレーム内で動作し、現在のコンテキストにもはや適用されない状態であるスキーマミスマッチについて検討する。
このようなミスマッチの下で生成された出力は、内部的に一貫性があり、言語学的に妥当であり、ほぼ事実的に正しいように見える。
本稿では,エピステミックランタイム制御の概念的フレームワークであるEpi-Logicを紹介する。
スキーマ不協和性の検出、自律性の段階的な低下、検証可能なスキーマへの監査可能な切り替えを両立させる。
スキーマは、可変空間、期待モデル、妥当性条件、公理、メタデータのタプルとして形式化されている。
エピスコアは、エピステミック不協和の7つのグレード次元を集約し、時間的妥当性寸法D8、妥当性条件Gの違反、公理違反を、アグリゲーションに対してオフセットされていない別個のカテゴリパスとして行う。
形式化された妥当性条件は実行時にチェックできるが、多くのアクションの正しさはex Postでのみ確立される。
本論文は2つのアーキテクチャ特性,逐次的変化点検出による条件付き結果,および経験的残余を分離する。
名前付きベースラインを持つ8つの偽証可能な命題は、経験的検証への移行を記述している。
すべての命題は経験的に証明可能な仮説であり、確立された結果ではない。
関連論文リスト
- Complex Problem Solving in Large Language Models: A Statistical Control Survey and Diagnostic Framework [52.886947585847594]
大規模言語モデル(LLM)による複雑な問題解決は、しばしばより強い推論やより長い生成の問題としてフレーム化される。
しかし、早期のエラー増幅、迅速な脆さ、誤ったコミットメントを修正する失敗を説明するのは難しい。
本調査はCPSを潜在解状態上の逐次推定・決定問題と解釈する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-17T18:28:45Z) - When AI Generates Covariates: Causal Typing and Estimand Drift in Sequential Experiments [0.0]
シーケンシャルな実験のために因果型の規律を定式化する。
圧縮バイアスの条件共分散特性を設計関連状態に対する生成表現の置換に適用する。
改良が設計関連情報を保持する上で有効であることを示し、一方、設計消去、漏洩、同一データマーカーの選択はバイアスや隠蔽をもたらす可能性があることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-15T19:24:40Z) - When benchmark inferences do not compose: Projectibility in AI evaluation [0.0]
AIベンチマークの結果が1ステップで連続的なクレームに達することはめったにない。
評価者はそれをさらなるケースに一般化し、能力の証拠として解釈し、新しいタスクに外挿し、他のシステムやサイトへ輸送する。
保証リンクは保証チェーンを自動的に作らない。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-28T18:07:04Z) - Replicating Belief, Not Bits: Epistemic State Replication for Agentic Systems [2.124730017640531]
分散システムにおいて、古典的ステートマシンレプリケーションモデルは、正しいレプリカが決定論的遷移を実行し、同じビットワイズ状態を生成すると仮定する。
本稿では,複製境界をデータ可視性から知識可視性へシフトさせるエージェント型分散システムのための信念複製層であるEpistemic State Replication (ESR)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-03T19:59:03Z) - The Digital Twin Counterfactual Framework: A Validation Architecture for Simulated Potential Outcomes [0.0]
Digital Twin Counterfactual Framework (DTCF)
五段階検証アーキテクチャは、シミュレーターが正しい反事実を生成できるという不当な主張を、観測可能なデータに対する偽証可能なテストに変換する。
分解は因果量から極端に検証されるものへと分離する。
共同因果関係の主張は明示的な前提付きとなる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-01T19:04:15Z) - Anatomy of a Lie: A Multi-Stage Diagnostic Framework for Tracing Hallucinations in Vision-Language Models [62.932580559941414]
VLM(Vision-Language Models)は、しばしば「ハロシン化(hallucinate)」する。
本稿では,静的な出力誤差からモデル計算認知の動的病理へ再キャストし,幻覚を診断するための新しいパラダイムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-16T17:20:38Z) - Operational Noncommutativity in Sequential Metacognitive Judgments [0.0]
メタ認知評価は、確率的読み出しを伴う内部状態空間に作用する状態変化操作としてモデル化されていることを示す。
また, 逐次的信頼, 誤り様相, 知覚的判断による知識的判断を含む行動パラダイムについても概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-15T08:15:48Z) - A Sample Efficient Conditional Independence Test in the Presence of Discretization [54.047334792855345]
離散化されたデータに直接条件付き独立テスト(CI)は、誤った結論につながる可能性がある。
最近の進歩は、観測データをバイナライズすることで、潜伏変数間の適切なCI関係を推測することを目指している。
そこで本研究では,バイナライゼーションプロセスに依存しないサンプル効率のCIテストを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-10T12:41:26Z) - Diagnosing and Rectifying Fake OOD Invariance: A Restructured Causal
Approach [51.012396632595554]
不変表現学習(IRL)は、不変因果的特徴から環境から切り離されたラベルへの予測を促進する。
最近の理論的結果は、IRLによって回復されたいくつかの因果的特徴は、訓練環境ではドメイン不変のふりをするが、目に見えない領域では失敗する。
本研究では,RS-SCMに関する条件付き相互情報に基づく手法を開発し,その効果を巧みに補正する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-15T12:58:05Z) - A Semantic Approach to Decidability in Epistemic Planning (Extended
Version) [72.77805489645604]
我々は決定可能性を達成するために新しい意味論的アプローチを用いる。
具体的には、知識の論理S5$_n$と(知識)可換性と呼ばれる相互作用公理を拡大する。
我々は,本フレームワークが,独立した知識である共通知識の有限的非固定点的特徴を認めていることを証明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-28T11:26:26Z) - Nested Counterfactual Identification from Arbitrary Surrogate
Experiments [95.48089725859298]
観測と実験の任意の組み合わせからネスト反事実の同定について検討した。
具体的には、任意のネストされた反事実を非ネストされたものへ写像できる反ファクト的非ネスト定理(英語版)(CUT)を証明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-07T12:51:04Z)
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。