[論文レビュー] Mapping Husserlian phenomenology onto active inference

Mahault Albarracin, Riddhi J. Pitliya+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 18, 2022

Phenomenology and Existential Philosophy被引用数 8

ひとこと要約

本稿は、ヒュッセルの現象学、特に時間意識に関する記述をアクティブ推論フレームワークにマッピングし、意識体験のコア構造（例：記憶保持、予期、時間の流れ）がアクティブ推論における生成モデルの特定の構成要素に対応することを提案する。主な貢献は、意識の現象学的記述と予測処理の計算的メカニズムの間の形式的整合性を確立することであり、計算的現象学の発展に寄与する。

ABSTRACT

Phenomenology is the rigorous descriptive study of conscious experience. Recent attempts to formalize Husserlian phenomenology provide us with a mathematical model of perception as a function of prior knowledge and expectation. In this paper, we re-examine elements of Husserlian phenomenology through the lens of active inference. In doing so, we aim to advance the project of computational phenomenology, as recently outlined by proponents of active inference. We propose that key aspects of Husserl's descriptions of consciousness can be mapped onto aspects of the generative models associated with the active inference approach. We first briefly review active inference. We then discuss Husserl's phenomenology, with a focus on time consciousness. Finally, we present our mapping from Husserlian phenomenology to active inference.

研究の動機と目的

• 意識体験における構造的類似性を同定することで、ヒュッセルの現象学とアクティブ推論を橋渡しすること。
• 認知の形式的・数学的モデルを根拠として、現象学的記述を形式化することにより、計算的現象学を発展させること。
• 記憶保持や予期といった意識の時間的側面が、アクティブ推論における生成モデルを用いてどのようにモデル化できるかを明らかにすること。
• ヒュセルの記述的現象学が、現在の身体的で予測的な認知理論にどのように影響を及ぼし、またそれらから影響を受けるかを示すこと。

提案手法

• 自由エネルギーを最小化するように動作する、知覚と行動を通じてのアクティブ推論フレームワーク（生成モデル）のレビュー。
• ヒュセルの時間意識の概念、特に記憶保持（過去）、予期（未来）、および動的流れとしての現在の役割の分析。
• ヒュセルの時間意識の三重構造を、アクティブ推論における階層的生成モデルのアーキテクチャにマッピングすること。
• 精度重み付けされた予測誤差（例：精度重み付けされた予測誤差）といった予測コーディングのメカニズムを、記憶保持や予期といった現象学的プロセスの計算的実現と特定すること。
• 自由エネルギー原理を統合的原則として用い、現象学的記述と神経認知的計算を結びつけること。
• アクティブ推論における推論プロセスと現象学的意向性の間の対応関係を形式化すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ヒュセルの時間意識の記述を、アクティブ推論のメカニズムと正式に整合させることは可能か？
• RQ2 ヒュッセルの現象学のどの側面が、アクティブ推論における生成モデルの構成要素に対応するか？
• RQ3 現象学における記憶保持と予期は、アクティブ推論における予測と精度重み付けのどの側面に対応するか？
• RQ4 意識体験の流れを、自由エネルギー原理に基づく動的推論プロセスとしてモデル化できるか？
• RQ5 アクティブ推論フレームワークは、意識が本質的に時間的かつ意向的であるという現象学的主張をどのように支持するか？

主な発見

• ヒュセルの時間意識の構造（特に記憶保持、予期、およびノエマ）は、アクティブ推論における階層的生成モデルに対応する。
• 意識の動的流れは、予測と精度重み付け誤差補正による繰り返し的自由エネルギー最小化プロセスに対応する。
• 記憶保持は生成モデルにおける短期記憶トレースとして計算的に実現され、予期は上位レベルのモデルノードにおける予測状態に対応する。
• 現象学における現在の瞬間は、アクティブ推論の現在の状態に対応し、予測誤差が行動と知覚によって解消される。
• このフレームワークは、意識が静的表現ではなく、継続的な推論と更新のプロセスであるという考えを支持する。
• この整合性は、意向性と時間性に関する現象学的記述が、神経認知的計算フレームワーク内に形式化可能であることを示している。