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meta-cognition
MARIA OSブログのmeta-cognitionタグに関連する4件の記事。ボンギンカンの判断OS、AIガバナンス、Agentic Company研究をテーマ別に参照しやすい技術記事アーカイブです。
判断OS / 決断インテリジェンスOS
組織の判断を実行可能な意思決定システムに変換するMARIA OS中核研究。
エージェント型企業アーキテクチャ
人間とエージェントの組織、委任境界、役割トポロジー、ガバナンス付き自律性に関する研究。
責任ゲートとAIガバナンス
AIエージェントの安全性、説明責任、フェイルクローズドゲート、監査可能性、HITL制御。
マルチエージェント数学
収束、安定性、ゲーム理論、グラフダイナミクス、マルチエージェント評価の形式モデル。
エビデンス、RAG、ナレッジガバナンス
エビデンスバンドル、検索アーキテクチャ、Graph RAG、ナレッジトラスト、監査可能な推論パイプライン。
Agentic R&Dと判断科学
研究運用、シミュレーションラボ、判断科学、再帰的改善、実験的AIガバナンス。
MARIA Voice：AGIパートナーアーキテクチャ — 感情検出からメタ認知的応答生成まで
7層プロンプト階層、5つの会話モード、ゼロレイテンシ知識注入、文レベルストリーミングが、話す前に理解する音声AIを実現する方法
音声アシスタントは質問に答える。MARIA Voiceは人間を理解する。7層プロンプト階層（憲法、アイデンティティ、応答スタイル、メタ認知、安全ゲート、ペルソナ、記憶）に基づき、MARIA Voiceは完全な認知パイプラインを実装する：キーワードベースの感情検出、コンテキスト感応型モード切替、2層知識注入、6層永続記憶、モード適応型応答生成 — すべてがリアルタイム音声用に最適化され、初回文レイテンシ800ms未満を達成。本論文では認知科学と治療的対話の理論的基盤、完全なシステムアーキテクチャ、感情・モード検出の数学モデル、そして数千の音声セッションからの運用結果を報告する。
集団キャリブレーション動学: MARIA OSでエージェントチームが共有認識精度を獲得する条件
個体キャリブレーションだけでは不十分である理由と、相互作用トポロジーが収束速度を支配する仕組みの形式解析
単体エージェントの信頼度整合だけでは、チーム判断の整合は保証されない。本稿は集団キャリブレーション誤差を独立指標として定義し、相互作用グラフ条件の下で収束条件を導出する。MARIA OSの9ゾーン・623エージェント検証で、トポロジー考慮型リフレクションにより誤差を41.7%低減した。
無限メタ認知後退の停止: マルチエージェント自己監視のためのスコープ境界付き証明
スコープ層化により自己参照を回避し、反省深さの整礎降下とGödel不完全性との接続を示す形式証明
「監視者を誰が監視するのか」という無限後退問題に対し、MARIA OSの階層メタ認知が有界ステップで停止することを示す。R_sys ∘ R_team ∘ R_self の合成に整礎順序を与え、Tarski-Knaster/Banachの結果と接続。スコープ境界設計により、無制約自己参照で生じるGödel型の限界を回避する。
Meta-Insightの構造アーキテクチャ: 組織階層に整合した3層メタ認知分解
機能別ではなく組織スコープ別に分解すべき理由と、MARIA座標が与える反省境界
メタ認知を単一層で扱う設計は、マルチエージェント統治では情報粒度と介入単位が不整合になりやすい。本稿はIndividual/Collective/Systemの3層分解を提案し、R_sys ∘ R_team ∘ R_self の作用素合成が収束条件下で安定平衡へ向かうことを示す。