三項認知アーキテクチャ：空間・時間的および認識論的摩擦による自律行動の制約

要旨: 現在の自律型AIエージェントは、主として大規模言語モデル（LLM）によって駆動されているがゆえに、「認知的な無重力状態」で動作している。すなわち、彼らはネットワーク・トポロジー、時間的なペース配分、あるいは認識論的な限界といった内在的な感覚を持たずに情報を処理する。その結果、ヒューリスティックなエージェント的ループ（例：ReAct）は、インタラクティブな環境において、渋滞（混雑）下での過剰なツール使用、時間減衰下での長時間の熟考、曖昧な証拠に対する脆い挙動といった失敗モードを示しうる。本論文では、連続時間の物理に機械的推論を基礎づける統一的な数学的枠組みである「三項的認知アーキテクチャ（Triadic Cognitive Architecture: TCA）」を提案する。非線形フィルタリング理論、リーマン幾何に基づくルーティング、最適制御を統合することで、「認知摩擦（Cognitive Friction）」という概念を形式的に定義する。エージェントの熟考プロセスを、情報獲得が経路依存かつ物理的制約を受ける連成確率的制御問題へと写像する。恣意的なヒューリスティック停止トークンに頼るのではなく、TCAはHJBに動機づけられた停止境界を用い、さらに信念に依存した情報価値のロールアウト（展開）ベース近似を具体化する。このとき、ネット効用に基づく停止条件を設ける。模擬した救急医療診断グリッド（Emergency Medical Diagnostic Grid: EMDG）での実証的検証により、潜在的なレイテンシや混雑コストのもとで貪欲なベースラインが過剰に熟考する一方で、三項的な方策は診断精度をこの環境で低下させることなく、患者の生存可能性を高めつつ行動までの時間を短縮することを示す。