<div dir="ltr"><p class="MsoNormal">Paulo Shakarian (Syracuse), Nate Bastian (West Point, DARPA), Francesco Restuccia (Northeastern), Arslan Basharat (KitWare) and I are preparing a proposal for a “Symposium on Artificial Metacognition” at the 2026 AAAI Fall Symposium Nov. 5-7.  A draft description is pasted below.<u></u><u></u></p><p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p><p class="MsoNormal">If you would like to help us with the proposal, please fill out this 1-question survey to voice your support: <a href="https://forms.gle/DuHB7xpGqSScYSPz9" target="_blank">https://forms.gle/DuHB7xpGqSScYSPz9</a><u></u><u></u></p><p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p><p class="MsoNormal">If you want to get more involved, please send us an email – we would be looking for:<u></u><u></u></p><p class="MsoNormal"><br></p><ul type="disc" style="margin-bottom:0in;margin-top:0in"><li style="margin:0in;font-family:Aptos,sans-serif">Program committee members<u></u><u></u></li><li style="margin:0in;font-family:Aptos,sans-serif">Keynote speaker nominations<u></u><u></u></li><li style="margin:0in;font-family:Aptos,sans-serif">Sponsorship<u></u><u></u></li><li style="margin:0in;font-family:Aptos,sans-serif">Any advice based on our last two METACOG workshops<u></u><u></u></li></ul><p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p><p class="MsoNormal">Thank you again for your support – and we look forward to getting this approved and seeing you all in Arlington in November!<u></u><u></u></p><p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p><p class="MsoNormal">- Paulo, Nate, Francesco, Arslan and Christian<u></u><u></u></p><p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p><div><p class="MsoNormal"><b><span style="font-size:10pt">---</span></b><u></u><u></u></p><p class="MsoNormal"><br></p></div><p class="MsoNormal"><b>METACOG-26: Symposium on Artificial Metacognition</b><u></u><u></u></p><p class="MsoNormal"><i>Proposal for the AAAI 2026 Fall Symposium Series</i><u></u><u></u></p><p class="MsoNormal">November 5–7, 2026  •  Westin Arlington, Arlington, VA<u></u><u></u></p><p class="MsoNormal"><b>1. Symposium Description<u></u><u></u></b></p><p class="MsoNormal">Artificial Metacognition is the ability for an AI system to reason about itself.  The idea is based on a concept in cognitive psychology [1, 2]. In the early 2000s, AAAI held several symposia on this topic [3, 4]. Recently, due to the advent of the LLM, neurosymbolic AI, and the need for more robust AI systems, this topic has re-emerged in a series of small venues [5, 6] and most recently an “emerging trends” talk at AAAI-2026 [7].  The study of metacognition goes beyond related topics such as out-of-distribution detection and uncertainty quantification by not only detecting when a model could potentially be in an error mode, but determining aspects about security, computational efficiency, power usage, explainability, and corrective action in a unified, often cognitively inspired, framework.  Recent events have brought together researchers from computer science, cognitive psychology, electrical engineering, mechanical engineering, systems engineering, and mathematics.  The proposed Symposium on Artificial Metacognition will continue this exploration by inviting papers featuring a variety of methodologies that have been explored in the recent literature, including stress testing of robotic systems, model introspection, model certification, performance prediction, critique models for LLMs, metacognitive rule learning, and metacognitive extensions to cognitive architectures such as ACT-R, SOAR and the Common Model of Cognition.<u></u><u></u></p><p class="MsoNormal"><b>2. Objectives<u></u><u></u></b></p><p class="MsoNormal">The objectives of the symposium are as follows:<u></u><u></u></p><ul type="disc" style="margin-bottom:0in;margin-top:0in"><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Survey and synthesize current approaches to metacognition in AI systems, including monitoring, control, and metareasoning.<u></u><u></u></li><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Understand the requirements for and trade-offs among various metacognitive approaches.<u></u><u></u></li><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Identify novel methods for metacognition that improve AI performance in operational, out-of-distribution, and cross-domain settings.<u></u><u></u></li><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Identify application areas suitable for the deployment of metacognitive methods, including autonomy, cyber, vision, robotics, and decision support.<u></u><u></u></li><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Foster cross-disciplinary collaboration between AI, cognitive psychology, cognitive modeling, control theory, and systems engineering.<u></u><u></u></li><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Examine the relationship between AI metacognition and human operators, including trust, calibration, and human-AI teaming.<u></u><u></u></li></ul><p class="MsoNormal"><b>3. Topics of Interest<u></u><u></u></b></p><p class="MsoNormal">Specific topics to be covered include, but are not limited to:<u></u><u></u></p><ul type="disc" style="margin-bottom:0in;margin-top:0in"><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">AI Agents with Metacognition (LLM-based agents, autonomous agents, and embodied agents that self-monitor and self-regulate).<u></u><u></u></li><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Cognitive model architectures with metacognitive extensions (e.g., ACT-R, Soar, the Common Model of Cognition).<u></u><u></u></li><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Metacognitive rule learning (data-driven and neuro-symbolic learning of error-detection and constraint rules).<u></u><u></u></li><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Critique models (training, evaluation, and deployment of models that produce natural-language feedback on the outputs of other AI systems).<u></u><u></u></li><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Explainable performance prediction of black-box AI systems.<u></u><u></u></li><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Stress testing of reinforcement learning and perception systems.<u></u><u></u></li><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Metacognitive monitoring vs. metacognitive control, including metareasoning and resource regulation.<u></u><u></u></li><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Neuro-symbolic AI architectures for metacognition.<u></u><u></u></li><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Self-adaptive, self-healing, and self-repairing AI systems for new domains.<u></u><u></u></li><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Out-of-distribution detection, abductive inference, and consistency-based verification as metacognitive cues.<u></u><u></u></li><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Trust calibration, human-in-the-loop metacognition, and human-AI teaming.<u></u><u></u></li><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Datasets, benchmarks, and evaluation methodology for metacognitive AI.<u></u><u></u></li><li class="MsoNormal" style="margin:0px 0px 0px 15px">Applications of metacognitive AI to autonomy, robotics, cyber operations, and decision support.<u></u><u></u></li></ul><p class="MsoNormal"><b>4. Symposium Format<u></u><u></u></b></p><p class="MsoNormal">METACOG-26 will be a 2.5-day symposium following the standard AAAI Fall Symposium structure. Programming will combine traditional paper sessions with extended discussion, a poster session, two invited keynotes, and a closing panel. This structure is consistent with the symposium series’ emphasis on intimate forums and substantive discussion. We anticipate accepting up to 14 full papers (oral) and up to 12 posters. Submission will be peer-reviewed by the organizing committee and a small program committee drawn from the prior workshops. Accepted papers will be published in the AAAI Technical Report series.<u></u><u></u></p><div class="gmail-yj6qo"></div><div class="gmail-adL"></div><div class="gmail-adL"><br></div></div>