[論文レビュー] Bayesian Analogical Cybernetics

Adam Safron|arXiv (Cornell University)|Nov 4, 2019

Embodied and Extended Cognition参考文献 75被引用数 9

ひとこと要約

この論文は、ベイジアン推論と類似的推論が根本的かつ本質的に調和可能であると提唱し、サイバネティクス的枠組みにおける予測コーディング機構から自然に生じる類似的認知を提示する。身体的な行動・知覚の循環と確率的生成モデルに根ざした認知をもとに、著者は階層的ベイジアンネットワークにおける信念伝播によって類似的構造マッピングを実装できることを示し、自由エネルギー原理に根ざした自己組織的制御系としての心の統一的説明を提示する。

ABSTRACT

It has been argued that all of cognition can be understood in terms of Bayesian inference. It has also been argued that analogy is the core of cognition. Here I will propose that these perspectives are fully compatible, in that analogical reasoning can be described in terms of Bayesian inference and vice versa, and that both of these positions require a thorough cybernetic grounding in order to fulfill their promise as unifying frameworks for understanding minds. From the Bayesian perspective of the Free Energy Principle and Active Inference framework, thought is constituted by dynamics of cascading belief propagation through the nodes of probabilistic generative models specified by a cortical heterarchy "rooted" in action-perception cycles that ground the mind as an embodied control system for an autonomous agent. From the analogical structure mapping perspective, thought is constituted by the alignment and comparison of heterogeneous structural representations. Here I will propose that this core cognitive process for analogical reasoning is naturally implemented by predictive coding mechanisms. However, both Bayesian cognitive science and models of cognitive development via analogical reasoning require rich base domains and priors (or reliably learnable posteriors) from which they can commence the process of bootstrapping minds. Here in the spirit of the work of George Lakoff and Mark Johnson, I propose that embodiment provides many of the inductive biases that are usually described in terms of innate core knowledge. (Please note: this manuscript was written and finalized in 2012.)

研究の動機と目的

• ベイジアン認知科学と類似的推論を認知の根幹として統合すること。
• 類似的構造マッピングが階層的生成モデルにおける予測コーディングによって実装可能であることを示すこと。
• 身体的実存が認知発達のブートストラップに必要な帰納的バイアスを提供することを主張すること。
• 行動・知覚の循環を基盤とするサイバネティクス的枠組みにベイジアン推論と類似的認知を根ざさせること。
• 自由エネルギー原理が信念伝播と類似的アライメントの両方を統合的メカニズムとして提供できることを示すこと。

提案手法

• 類似的推論が皮質の非階層的構造を有する確率的生成モデルにおける信念伝播の連鎖として実装されることを提唱する。
• 自由エネルギー原理を用いて、身体的で自律的なエージェントにおける能動的推論として認知を枠組みづける。
• 類似的構造マッピングを、予測コーディング機構を通じた異種表現のアライメントとしてモデル化する。
• ジョージ・ラッコフとマーク・ジョンソンの概念的比喩理論を、身体的事前分布を介してベイジアン認知科学と統合する。
• 行動・知覚の循環を生成モデルの基盤的「ルート」として位置づけ、自己組織的認知を可能にする。
• 学習を身体的経験から得られる信頼性の高い事後分布の習得として位置づけ、先天的コア知識への依存を低減する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 類似的推論は、どのようにベイジアン推論と予測コーディングに形式的に根ざすことができるか？
• RQ2 行動・知覚の循環は、認知の生成モデルの基盤的根拠としてどのように機能するか？
• RQ3 身体的実存は、認知のブートストラップを支えるためにどのような帰納的バイアスを提供するか？
• RQ4 自由エネルギー原理は、ベイジアン推論と類似的構造マッピングの両方を統合的に可能にするか？
• RQ5 生成モデルは、異種ドメイン間の類似的アライメントをどのように可能にするか？

主な発見

• 類似的推論は、行動・知覚の循環に根ざした階層的ベイジアンネットワークにおける信念伝播によって自然に実装される。
• 自由エネルギー原理は、予測コーディングと類似的構造マッピングの両方のための統一的メカニズムを提供する。
• 身体的実存は、認知発達における先天的コア知識の必要性を低減するための必要な帰納的バイアスを供給する。
• 類似や推論といった認知プロセスは、皮質の非階層的構造における信念更新の連鎖から生じる。
• 本フレームワークは、身体的経験から信頼性の高い事後分布を学習可能とするため、認知のブートストラップを支援する。
• 類似的構造マッピングと予測コーディングの統合は、身体的で自己組織的制御としての認知の包括的説明を提供する。