同じ世界が、別様に与えられる：人工エージェントにおける歴史依存的な知覚再編
arXiv cs.AI / 2026/4/7
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要点
- 本論文は、遅い「視点（perspective）」の潜在状態が知覚へフィードバックし、継続的な知覚処理によって更新される、最小限のエージェント・アーキテクチャを提案する。
- 制御されたグリッドワールドでは、エージェントが蓄積した事前の構え（prior stance）に応じて、同じ観測が異なる形で符号化されうることが示され、歴史依存的な知覚の再編が実証される。
- 著者らは、感覚撹乱の履歴が、名目上の条件に戻った後でも、適応的な可塑性に測定可能な残差として残ることを見出す。
- 特徴的な「成長してから安定化する」というダイナミクスは、適応的な自己調節（adaptive self-modulation）でのみ現れ、硬直的、または継続的に更新されるレジームでは同様の効果は得られない。
- 全体としての行動は安定しており、主要な変化が表面上の行動選択ではなく、知覚表現に生じていることが示唆される。
