適応知能フレームワーク（Adaptive Intelligence Framework）

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適応知能フレームワーク（Adaptive Intelligence Framework）

適応知能フレームワーク（Adaptive Intelligence Framework）

Adaptive Intelligence Framework（AIF）は、「境界で制御される適応過程」として知能を定式化する試みです。SymC（Symmetry-Constrained / SymC原理）に基づき、不確実性下でシステムがどのように整合性（coherence）を維持するかを、制約の交渉・規制・相転移という視点から研究します。ベンチマーク最適化や単純なスケールアップとは異なり、「適応的安定性（adaptive stability）」を重視する理論的・方法論的枠組みを提示することを目的としています。（約300字）

https://github.com/SymCUniverse/Adaptive-Intelligence-Framework

概要

Adaptive Intelligence Framework（AIF）は、知能を「境界によって調節される適応的過程」として捉える概念的フレームワークです。SymC原理を基盤に、システムが外部・内部の不確実性に直面したときに、どのように制約（constraints）を交渉し、規制（regulation）を行い、場合によっては動的な相転移を経て安定性を回復または再構築するかを主題としています。機械学習における性能競争や単純なスケール戦略とは一線を画し、長期的な「適応的安定性」を評価・設計目標とする点が特徴です。リポジトリ自体は小規模で、主要文書（PDF）とアーカイブが含まれており、理論説明と方法論の提示が中心です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • 知能を「境界で規定される適応過程」として理論化：内部・外部の境界条件を明示的に扱う視点。
  • SymC原理に基づく枠組み：制約の交渉や秩序化メカニズムに焦点を当てる哲学的・理論的基盤。
  • 適応的安定性重視：短期的な性能最大化ではなく、変化する環境に対する持続的な整合性の保持を目標。
  • ドキュメント中心の初期実装：詳細なPDF（方法論・仕様）とアーカイブが提供され、理論検討や実験設計の出発点となる。

技術的なポイント

Adaptive Intelligence Framework（AIF）は実装コードというより理論・方法論のパッケージであり、技術的に注目すべき点は概念モデルとそれを運用に落とし込むための示唆にあります。主な技術的核は以下の通りです。

  • 境界（boundary）概念の利用：システム内部と外部を分ける「境界」を明示的に扱うことで、情報の流入・流出、制約の伝播経路、局所的な調節点（regulatory loci）を特定しやすくなります。これにより局所的最適化とグローバルな整合性のトレードオフを明示的に設計できます。

  • 制約交渉（constraint negotiation）：多様な制約（物理的制約、資源制約、目標間の矛盾など）を動的に評価・優先順位づけし、制御政策を適応的に変更するメカニズムが中心です。これは多目的最適化や制約充足問題（CSP）の動的拡張と捉えられます。

  • 規制（regulation）とフィードバック階層：フィードバックループを階層化して、速い時間スケールの安定化と遅い時間スケールの構造調整を両立させる設計が想定されます。サイバネティクスや制御理論の観点と親和性が高く、自己修復的・自己組織化的な振る舞いの実現に向きます。

  • 相転移（phase transitions）の扱い：環境や内部状態の変化によってシステムが別の挙動モードへ転移する現象を、単なる失敗ではなく適応戦略として位置づけます。これにより、「しきい値」を超えた時のリ設定、または新たな約束事（新しい制約）への移行を理論的にモデル化できます。

  • 評価基準としての「適応的安定性」：従来のベンチマーク精度や損失最小化ではなく、変化する条件下での整合性維持期間、復元力（resilience）、制約違反の最小化といった長期的・構造的指標に価値を置きます。これにより、より現実世界の複雑性に適応する設計指標が得られます。

現状のリポジトリは概念と方法論の説明に重点があり、実験コードや統合フレームワークは含まれていません。付属のSymC_AIFv4.pdfやSymC_Methodology.pdfが理論的背景と方法論を詳述していると思われるため、実践的な適用を考える場合はこれらを基に、以下の技術要素を組み合わせた実装が考えられます：非線形動力学モデル、エージェントベース・シミュレーション、階層的フィードバック制御、動的制約充足アルゴリズム、および安定性・回復力を測るメトリクス設計。これらを組み合わせることで、AIFが提案する「境界制御による適応」をソフトウェアやロボットシステムへ落とし込むことが可能です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • SymC_AIFv3v4.zip: file
  • SymC_AIFv4.pdf: file
  • SymC_Methodology.pdf: file

まとめ

理論志向で「適応的安定性」に焦点を当てる有望な概念フレームワーク。ただし実装・検証はこれからの段階です。（約50字）

リポジトリ情報：

  • 名前: Adaptive-Intelligence-Framework
  • 説明: Adaptive Intelligence Framework (AIF) formalizes intelligence as a boundary-regulated adaptive process. Grounded in SymC principles, it studies how systems maintain coherence under uncertainty through constraint negotiation, regulation, and phase transitions - focusing on adaptive stability rather than benchmark optimization or ML scaling.
  • スター数: 1
  • 言語: null
  • URL: https://github.com/SymCUniverse/Adaptive-Intelligence-Framework
  • オーナー: SymCUniverse
  • アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/240367569?v=4

READMEの抜粋：

Adaptive-Intelligence-Framework

Adaptive Intelligence Framework (AIF) formalizes intelligence as a boundary-regulated adaptive process. Grounded in SymC principles, it studies how systems maintain coherence under uncertainty through constraint negotiation, regulation, and phase transitions - focusing on adaptive stability rather than benchmark optimization or ML scaling. …