[논문 리뷰] Bayesian Analogical Cybernetics

Adam Safron|arXiv (Cornell University)|2019. 11. 04.

Embodied and Extended Cognition참고 문헌 75인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 베이지안 추론과 유추적 사고가 본질적으로 호환 가능하다고 제안하며, 사이버네틱 프레임워크 내에서 예측 코딩 메커니즘으로부터 자연스럽게 유추적 인지가 나타나게 된다. 신체화된 행동-지각 사이클과 확률적 생성 모델에 기반하여, 저자는 유추적 개념 매핑이 계층적 베이지안 네트워크에서 신뢰도 전파를 통해 어떻게 구현될 수 있는지 보여주며, 자유 에너지 원리에 뿌리를 두고 있는 몸으로 된 자기조직화 제어 시스템으로서 마음의 통합적 설명을 제공한다.

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.)

연구 동기 및 목표

• 베이지안 인지과학과 인지의 核심 요소로서의 유추적 사고를 조율하기.
• 유추적 개념 매핑이 계층적 생성 모델에서 예측 코딩을 통해 어떻게 실현될 수 있는지 보여주기.
• 신체화가 인지 발달의 부트스트랩화에 필요한 인덕티브 편향을 제공한다는 것을 주장하기.
• 행동-지각 사이클의 사이버네틱 프레임워크에 기반하여 베이지안 추론과 유추적 인지 모두를 근거로 하기.
• 자유 에너지 원리가 신뢰도 전파와 유추적 정렬을 모두 통합하는 메커니즘을 제공한다는 것을 보여주기.

제안 방법

• 유추적 사고가 총동결된 신뢰도 전파를 통해 확률적 생성 모델 내에서 코르티컬 이질성 구조로 구성된 계층적 베이지안 네트워크에서 실현된다고 제안한다.
• 자유 에너지 원리를 적용하여 행동-지각 사이클의 사이버네틱 프레임워크 내에서 몸으로 된 자율 에이전트로서의 인지 구조를 프레임화한다.
• 유추적 개념 매핑을 예측 코딩 메커니즘을 통해 이질적인 표현 간의 정렬로 모델링한다.
• 조지 라크오프와 마크 존슨의 개념적 은유 이론을 몸으로 된 사전 확률을 통해 베이지안 인지과학과 통합한다.
• 행동-지각 사이클을 생성 모델의 기초적 '근간'으로 삼아 자기조직화 인지를 가능하게 한다.
• 학습을 몸으로 된 경험에서 유의미하게 학습 가능한 사후 확률을 확보하는 것으로 프레임화하여 내재된 핵심 지식에 대한 의존도를 줄인다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 유추적 사고는 어떻게 베이지안 추론과 예측 코딩에 공식적으로 기초할 수 있는가?
• RQ2 행동-지각 사이클은 인지 생성 모델의 기초적 근간으로서 어떤 방식으로 작용하는가?
• RQ3 신체화는 어떻게 인지의 부트스트랩화를 지원하는 데 필요한 인덕티브 편향을 제공하는가?
• RQ4 자유 에너지 원리는 베이지안 추론과 유추적 개념 매핑을 모두 통합할 수 있는가?
• RQ5 생성 모델은 어떻게 이질적인 영역 간의 유추적 정렬을 가능하게 하는가?

주요 결과

• 유추적 사고는 행동-지각 사이클에 기반한 계층적 베이지안 네트워크에서의 신뢰도 전파를 통해 자연스럽게 실현된다.
• 자유 에너지 원리는 예측 코딩과 유추적 개념 매핑 모두에 대한 통합적 메커니즘을 제공한다.
• 신체화는 내재된 핵심 지식이 필요한 정도를 줄여 인지 발달에 필요한 필수적인 인덕티브 편향을 제공한다.
• 유추와 추론과 같은 인지 과정은 코르티컬 이질성 내에서의 연속적 신뢰도 업데이트에서 유래한다.
• 이 프레임워크는 몸으로 된 경험에서 유의미하게 학습 가능한 사후 확률을 통해 인지의 부트스트랩화를 지원한다.
• 유추적 개념 매핑과 예측 코딩의 통합은 몸으로 된 자기조직화 제어 시스템으로서의 인지에 대한 종합적인 설명을 제공한다.