状態表現と知識構造（Common Theory）
概要
AITLでは、各層（推論・制御・物理）が共通して扱う「状態」や「知識表現」が存在します。
本章では、これらの状態記述、知識構造、フィードバック機構の理論を整理します。
状態表現モデル
1. 状態ベクトルと属性空間
- 系の内部状態 $$( \mathbf{x} $$) をベクトル形式で表現
- 属性（位置・速度・温度・電圧など）を統一的に扱う多次元表現
- 状態の一部は観測可能（可視）、一部は潜在状態（不可視）
\(\mathbf{x} = [x_1, x_2, \ldots, x_n]
\\)
2. 状態遷移モデル（一般形式）
- AITLでは、推論層 → 制御層 → 物理層という流れの中で状態が変化
- 離散時間状態遷移：
\(\mathbf{x}_{t+1} = f(\mathbf{x}_t, \mathbf{u}_t, \mathbf{e}_t)
\\)
- ここで $$( \mathbf{u}_t $$)：制御入力, $$( \mathbf{e}_t $$)：外乱・環境変数
知識構造モデル
1. 知識グラフ（Knowledge Graph）
- 概念ノードと関係エッジから成る有向グラフ
- AITLでは、因果関係やルールをグラフとして表現し、推論と連携
2. 動的知識更新
- センサーや物理層からのフィードバックに基づき、知識を逐次更新
- 矛盾の検出と再推論（非単調推論の機構と連携）
フィードバック構造
- 各層からの状態・誤差・環境情報を統合的に管理
- 負帰還（negative feedback）による安定化、正帰還による強化学習的応用
AITLにおける役割
| 要素 |
内容 |
| 状態ベクトル |
推論・制御・物理層で共通に参照 |
| 知識グラフ |
状態に意味づけを与える構造 |
| フィードバック |
環境変化や予測誤差を次の判断に活用 |
参考文献
- [1] Judea Pearl, “Causality”, 2000
- [2] 三溝 真一, 「AITL共通理論：知識と状態の接続」, 2025