This repository presents a constructive AI framework that integrates modules such as knowledge generation, inference, adaptation, and self-reconstruction into a unified architecture. 本リポジトリは、知識生成・推論・適応・自己再構築などを統合した構成的AIの枠組みを示します。
A self-adaptive network model that generates internal data structures dynamically based on input patterns. Enhances system flexibility and intelligent responsiveness across various environments. 入力パターンに応じて内部データ構造を動的に生成し、システムの柔軟性と知的応答性を高める自己適応型ネットワークモデル。
This theory introduces a constructive modeling method based on generative resonance, where system responses emerge from structured cyclic stimuli. It enables adaptive AI, dynamic feedback systems, and interactive intelligence. 本理論は「生成的共振」に基づく構成的モデリング手法を提示します。構造的な循環刺激によりシステム応答が創発し、適応型AI、動的フィードバック、対話型知能などへの応用が可能です。
A theoretical framework for constructing adaptive, hierarchical layers of knowledge processing in AI. This model enables dynamic restructuring of knowledge systems, supporting scalable learning and meta-reasoning. AIにおける知識処理を階層的かつ適応的に構築する理論モデル。知識体系の動的再構成を可能にし、スケーラブルな学習とメタ認知的推論を支援する。
A framework for dynamically transforming system structures through constructive adaptation. Enhances flexibility and modular intelligence in AI and automation systems. 構成的適応によりシステム構造を動的に変換する枠組み。AIや自動化システムにおける柔軟性とモジュール型知性を高めます。
A framework for modeling decision-making processes that incorporate probabilistic reasoning into constructive systems. This model enhances adaptive decision logic in AI, robotics, and autonomous agents. 構成的システムに確率的推論を統合した意志決定プロセスのモデリング枠組み。AI・ロボット・自律エージェントにおける適応的な判断ロジックを強化します。
A foundational theory redefining "existence" as quantizable via constructive logic. Applicable to AI cognition, encryption, quantum memory, and beyond. 構成的論理により「存在」を量子化可能な単位として再定義。AI認知・暗号・量子記憶など幅広い応用を想定した 8668 礎理論です。
This model constructs a layered structure of predictive cognition that integrates self-forecasting, environment anticipation, and meta-awareness. It departs from statistical inference by structurally modeling intelligent prediction capabilities. 本モデルは、自己予測・環境予測・メタ認知を統合した予測構造を構成的に記述し、知的予測能力を高次にモデル化します。確率的推論に依存せず、構成的前提と自己状態に基づき未来を描出します。
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