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metacognition
MARIA OSブログのmetacognitionタグに関連する6件の記事。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。 検索エンジンとLLMが技術テーマ単位で参照しやすい正規アーカイブです。
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。
エージェント企業におけるメタ認知: AIシステムが「知らないこと」を知る必要性
潜在ガバナンス密度と観測可能カバレッジを分け、Exact/Buffered 安定条件を示す
エージェント企業を制約付きグラフ拡張MDPとして定式化し、潜在密度 D_t と Top-K 候補行動上の観測 proxy D_hat_t を区別する。減衰影響行列 W_eff,t = (1 - κ_t)W_t に対し exact 条件 `(1-κ_t)λ_max(W_t)<1` と buffered 条件 `λ_max(W_t)<1-κ_t` を導出し、各制約が組織の自己観測点として機能することを示す。
Doctorアーキテクチャ: MARIA OSにおける異常検知と企業メタ認知
二重モデル異常検知、閾値設計、ゲート統合、loop gain / buffer 監視
DoctorはIsolation ForestとAutoencoderを組み合わせ、A_combined = α·s(x) + (1-α)·σ(ε(x)) で異常度を算出する。0.85でソフトスロットル、0.92でハードフリーズを適用し、Gate Engineと連動して潜在ガバナンス密度を調整する。さらに運用影響行列 A_t に対し exact loop gain `g_t=(1-D_t)λ_max(A_t)` と buffer `δ_buffer=1-D_t-λ_max(A_t)` を監視し、連鎖障害を早期に抑制する。
人間-AI共進化の結合力学系モデル: メタ認知制御による相互作用安定化
非線形相互作用を力学系として定式化し、信頼不安定と能力減衰を抑える制御条件を示す
人間状態とAI状態を結合した `X_t = (H_t, A_t)` を導入し、ヤコビアンのスペクトル条件で安定性を評価する。メタ認知制御を介した共進化運用が、信頼帯域維持と能力保持に与える効果を実験値とともに整理する。
制約付き最適制御としての人間-AI共進化: 社会適応型エージェントOS設計
多目的コスト、部分観測、ハード制約を統合し、共進化方策を最適制御問題として扱う
タスク品質、能力保持、信頼安定、リスク抑制を同時目的に置き、制約付きBellman再帰で運用方策を解析する。POMDP拡張により、観測不能な人間認知状態を含む実環境での安定条件を導出する。
マルチエージェント社会共進化モデル: 信頼ネットワーク動態と相転移解析
人間-AIペアを超えて、社会規模の信頼伝播・依存伝染・分岐挙動を扱う
多数主体がネットワーク上で相互作用する状況をモデル化し、信頼カスケードや依存拡大の相転移を解析する。分散型Social Metacognitionを安定化機構として導入し、組織規模での破綻予兆検知を可能にする。
エージェント社会の制度設計: メタガバナンス理論とAI憲法フレームワーク
企業統治からAI憲法までを接続し、多主体系の進化を制度制約で安定化する
個体メタ認知だけでは足りない社会スケールの統治課題に対し、制度を動的制約系として定義する。Speed Alignment原則と改定規則付きAI憲法モデルを用いて、進化速度と監督能力の乖離を抑える設計を示す。