内受容（インテロセプション）に着想を得たマシンフレームワーク：人工知能における内的状態調整に着想した規制アーキテクチャへ
arXiv cs.AI / 2026/4/28
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要点
- 本稿は、インテロセプションに着想した「内受容的マシンフレームワーク」を提案し、適応的自律のための計算アーキテクチャをAIエージェントに実装する方法を示しています。
- 内的状態の調整を、抽象化レベルで「ホメオスタシス」「アロスタシス」「エナクティブ」という3つの原理として整理し、それぞれを（内部の生存可能性の調整、予測的な不確実性に基づく再評価、相互作用による能動的なデータ生成）といった計算上の役割に対応づけています。
- 本フレームワークは神経生理学への直接の対応付けを意図せず、自己調整と文脈に応じた振る舞いを改善するための設計指針として、検証可能な道筋を提示しています。
- 内的状態変数と調整ループを組み込むことで、不確実性の扱いをより適切に較正しつつ、堅牢な意思決定と状況に応じた対話戦略を実現できると主張しています。
- 人間—コンピュータ相互作用や支援技術への応用可能性として、機能的に根拠づけられた自己調整を持つエージェントの可能性を示しています。
