This theory defines a recursive mechanism by which an intelligent system aligns its current actions with evolving long-term goals through self-referencing intent structures. It enables systems to dynamically reevaluate their purpose, adjust strategies, and maintain coherence across multiple decision layers.
Specialized Applications: The theory can be applied in strategic AI planning, multi-agent systems, and ethical AI design, where recursive feedback is needed to preserve alignment over time and context. It is particularly useful in autonomous governance models and AI-led project orchestration.
General Applications: Recursive intent alignment supports applications such as personal assistant systems, adaptive user interfaces, and learning platforms, allowing them to consistently reflect user preferences and adjust behavior in evolving scenarios.
本理論は、知的システムが現在の行動を長期的に進化する目標と整合させるために、自己参照的な意図構造を通じて再帰的に整合させる仕組みを定義します。これにより、システムは目的を動的に再評価し、戦略を調整し、複数の意思決定層にわたって一貫性を維持できます。
専門的応用： 戦略的AI計画、マルチエージェントシステム、倫理的AI設計などにおいて、時間や文脈を超えて整合性を保つために必要な再帰的フィードバックに活用できます。特に、自律的ガバナンスモデルやAI主導のプロジェクト編成に有効です。
一般的応用： 再帰的意図整合は、パーソナルアシスタントシステム、適応型ユーザーインターフェース、学習プラットフォームなどのアプリケーションに対応し、ユーザーの好みを継続的に反映し、状況の変化に応じて行動を調整することを可能にします。