이 연구는 메타 없는 환경에서 작동하는 적응 시스템에서 온톨로지 드리프트 하의 장기 의미 지속성을 위한 정리 범위 경계 이론을 개발합니다. 이 프레임워크는 정보 이론, 다양체에 대한 기하학적 모델링, 운영 설계 제약을 결합합니다. 대조적으로, 효과적인 정보 증가가 임계치 이하로 유지될 때, 관성 상태에서의 의미 성공이 다항적으로 감소하며, 비트리 비관적 목표를 위한 유한 생존 수평선을 제공합니다. 구체적인 측면에서는 유한 정보 관측 채널과 이질적인 다중 에이전트 복구 하에서 운송된 합의+혁신 회복 및 잔여 클래스 감지성을 위한 정량적 경계선을 제공합니다. 이 논문은 또한 지속 가능성의 가능성과 프로브 용량, 상태/연결 자원 할당, 중복 환급, 복제 의존성, 블랙아웃 폭발, 비동기 신선도, 시간적 혼동 및 비잔틴 기록 모호성과 결합된 감사 가능한 운영 법칙을 도출합니다. 이러한 한계를 바탕으로, 메타 없는 초지능 설계를 위한 가속-유지 법칙을 다섯 가지 명시적 지렛대를 통해 공식화합니다: 몽코 기반의 효과적인 차원 압축, 지속적인 외부 정보 주입, 엔트로피 예산 재배분, 기하학적 좌절 예산 수립, 비잔틴 인지 앵커 스케일링. 결과적인 언급은 가정이 명확하고, 반증 가능하며, 배치 지향적입니다. AI 자율성에 의해 동기를 부여받았지만, 이 이론은 의미를 드리프트 하면서도 영구적인 특권 감독 없이 보존해야 하는 보다 광범위한 적응 사이버-물리적 및 사회-기술 시스템에도 적용될 수 있습니다.
K Takahashi (Mon,) 이 질문을 연구했습니다.