# メタ制御 ## 定義 メタ制御（Meta-Control）とは、認知システムや人工知能アーキテクチャにおいて、高帯域な感覚入力や運動指令を直接処理するのではなく、システムの内部状態（予測誤差・不確実性・疲労や覚醒度などのテレメトリ）を監視し、下位の学習・推論プロセッサ間のデータ経路や動作モード（学習・推論・探索・休息・記憶再生）を動的に切り替える高次の制御機構を指す（出典: [[@2026__arXiv__Why AI systems don’t learn and what to do about it]]）。ソフトウェア定義ネットワーク（SDN）のコントロールプレーンや生体における前頭前野の実行機能に類比され、従来のMLOpsが担っていた訓練レシピやカリキュラムの動的適用をエージェント内部で自律化する中核をなす。 ## 未解決の問い - メタ制御方策 $\Pi(a^m|s^m)$ は生涯を通じて学習されるべきか、それとも生物の系統発生のように進化的・遺伝的に固定されたハードコード規則（遷移テーブル）として与えられるべきか。 - エピソード記憶へのアクセス（再生・統合）や推論モードへの切り替え（心的シミュレーション・空想）をトリガーする最適なメタ状態シグナル（認識的・身体的・種固有シグナル）の定式化は何か。 - 外部環境との相互作用が遮断されたオフライン状態（睡眠や休息）における内部シミュレーション学習を、破滅的忘却を防ぎつつ汎化を促進する形でメタ制御するにはどうすればよいか。 ## 未編纂の観察 ## 関連 - 概念: [[自律学習]] / [[世界モデル]] / [[強化学習]] / [[自己教師あり学習]] - ソース: [[@2026__arXiv__Why AI systems don’t learn and what to do about it]] ## 出典 - [[@2026__arXiv__Why AI systems don’t learn and what to do about it]]