인지 과정을 사이버네틱 관점에서 반복 갱신 규칙 X_{t+1} = π(F(f(X_t)))로 모델링하는 구조적·동역학적 프레임워크를 제안한다. 여기서 f는 내부 변환, F는 해석 매핑, π는 의미적 동치를 강제하는 연산이며, 전체를 피드백 시스템으로 해석한다. 범주론적 형식화로 합성 구조를 포착하고 고정점·축소 조건으로 시스템 안정성을 분석한다. 언어 응용 예시로 문맥 의존적 해석이 안정 의미 클래스를 향한 궤적으로 모델링됨을 보여, 동역학 시스템·범주론·인지 모델링을 통합한다.
- •인지 상태를 반복 갱신 규칙 X_{t+1} = π(F(f(X_t)))로 표현하는 사이버네틱 인지 동역학 프레임워크 제안.
- •범주론적 형식화로 합성 구조를 포애하고 고정점·축소 조건으로 시스템 안정성 분석.
- •문맥 의존적 언어 해석이 안정 의미 클래스를 향한 구적으로 모델링됨을 언어학 응용으로 실증.
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A Dynamical Framework for Cognitive Processes Based on Transformations and Semantic Equivalence
- 1.인지 과정을 X_{t+1}=π(F(f(X_t))) 반복 갱신 규칙으로 모델링하는 사이버네틱 프레임워크 제안
- 2.범주론적 형식화로 구성 구조를 포착하고 고정점 논증·수축 조건으로 시스템 안정성 분석
- 3.자연어 맥락 의존적 해석이 안정 의미 클래스로 수렴하는 궤적으로 표현되는 언어 응용 사례 시연
왜 중요한가?
동역학 시스템·범주론·인지 모델링을 통합한 통일 틀로 인지를 피드백 기반 불변 해석 수렴 과정으로 표현해, LLM 내부 표현 분석이나 인지 아키텍처 연구에 이론적 자원을 제공한다.
사이버네틱스 관점에서 인지 과정을 모델링하는 동적 프레임워크를 제시하는 이 논문은 AI가 인간의 사고방식을 모방하고 발전시키는 방법에 대한 깊은 이해를 제공합니다. 국내 AI 기초 연구 분야의 학자들이 보다 정교하고 유연한 인공지능 시스템을 설계하는 데 중요한 이론적 토대가 될 수 있습니다.
본문 미리보기
arXiv:2605.23942v1 Announce Type: new Abstract: This paper proposes a structural and dynamical framework for modeling cognitive processes within a cybernetic perspective. Cognitive states are represented as elements of a state space evolving through an iterative update rule of the form \[ X_{t+1} = \pi\big(F(f(X_t))\big), \] where $f$ describes internal transformations, $F$ represents interpretative mappings, and $\pi$ enforces semantic equivalence. The model is interpreted as a feedb
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