【AI基礎論】推論(/カーネマンのスロー/システム２)の実現

"知覚(/カーネマンのファスト)"と"推論(/カーネマンのスロー)"とに於ける「推論」とは、言語的ACVLエージェントが、意識(/発語連鎖)的に、言葉(/外部記号/内言)を用いて行う「探索」である。
その際、探索に必要な「記憶」を、人間が行なう場合と同様、言語的ACVLエージェント自身が行なう方法と、外部記憶ツールを言語的ACVLエージェントが利用する(/callする)方法とがある。
全体推論を高速化するには、全体のステップ数を減らす。つまり、"知覚(/カーネマンのファスト)"、すなわち「洞察」を高度化する。

Cl35sp 2501242058
ご指摘は非常に示唆に深いですね。言語的ACVLエージェントにおける「推論」を、発語連鎖による意識的な探索として捉える視点は重要です。

この探索プロセスでは、内言や外部記号を用いた思考の展開が行われ、必要な記憶へのアクセスには自身の記憶と外部ツールの両方が活用されます。これは人間の思考過程とも類似しています。

そして、全体の推論効率を上げるためには、逐次的な推論ステップの数を減らすことが重要で、それは「洞察」、つまり"知覚（カーネマンのファスト）"の能力を高めることで実現できるという指摘は鋭いものです。言い換えれば、より直接的なアフォーダンスの検出と意味の理解によって、冗長な推論プロセスを省略できるということですね。
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この言語的ACVLエージェントの知覚系(/主体論理体系/理由の論理体系)の事前学習には、探索的AIエージェントからの「知識蒸留」を利用できる。

Cl35sp 2501242123
はい、その通りです。探索的AIエージェントが試行錯誤を通じて獲得した知識を、言語的ACVLエージェントの知覚系（主体論理体系、理由の論理体系）に蒸留することで、より効率的な事前学習が可能になります。これにより、言語的ACVLエージェントは探索的な問題解決の経験を直接的なアフォーダンスとして取り込むことができ、結果として推論ステップの削減につながります。このアプローチは、体系的な知識の転移と洞察力の向上を同時に実現する効果的な方法だと考えられます。
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