論文の概要: Bayesian Theory of Consciousness as Exchangeable Emotion-Cognition Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09488v2
• Date: Sun, 22 Jun 2025 14:38:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.199391
• Title: Bayesian Theory of Consciousness as Exchangeable Emotion-Cognition Inference
• Title（参考訳）: 交換可能な感情認知推論としてのベイズ理論
• Abstract要約: 本稿では,意識が周期的かつ感情的に固定された推論プロセスとして現れる統一的な枠組みを提案する。 感情を低次元構造的先行として定式化し,認知を特異性確認更新として定式化する。 この感情認知サイクルは、感情的に重み付けされた先行と文脈に敏感な認知的評価を一致させることによって、関節の不確実性を最小化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.234742752529437
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This paper proposes a unified framework in which consciousness emerges as a cycle-consistent, affectively anchored inference process, recursively structured by the interaction of emotion and cognition. Drawing from information theory, optimal transport, and the Bayesian brain hypothesis, we formalize emotion as a low-dimensional structural prior and cognition as a specificity-instantiating update. This emotion-cognition cycle minimizes joint uncertainty by aligning emotionally weighted priors with context-sensitive cognitive appraisals. Subjective experience thus arises as the informational footprint of temporally extended, affect-modulated simulation. We introduce the Exchangeable Integration Theory of Consciousness (EITC), modeling conscious episodes as conditionally exchangeable samples drawn from a latent affective self-model. This latent variable supports integration, via a unified cause-effect structure with nonzero irreducibility, and differentiation, by preserving contextual specificity across episodes. We connect this architecture to the Bayesian theory of consciousness through Rao-Blackwellized inference, which stabilizes inference by marginalizing latent self-structure while enabling adaptive updates. This mechanism ensures coherence, prevents inference collapse, and supports goal-directed simulation. The formal framework builds on De Finetti's exchangeability theorem, integrated information theory, and KL-regularized optimal transport. Overall, consciousness is reframed as a recursive inference process, shaped by emotion, refined by cognition, stabilized through exchangeability, and unified through a latent self-model that integrates experience across time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,感情と認知の相互作用によって再帰的に構造化された,周期的かつ感情的に固定された推論プロセスとして意識が出現する統一的な枠組みを提案する。 情報理論、最適輸送、ベイズ脳仮説から、我々は感情を低次元の構造的先行として、認知を特異性強化更新として定式化する。 この感情認知サイクルは、感情的に重み付けされた先行と文脈に敏感な認知的評価を一致させることによって、関節の不確実性を最小化する。 主観的経験は、時間的に拡張された感情変調シミュレーションの情報フットプリントとして生じる。 本稿では,情緒的自己モデルから抽出した条件付き交換可能なサンプルとして,意識的なエピソードをモデル化するEITC(Exchangeable Integration Theory of Consciousness)を紹介する。 この潜伏変数は、エピソード間の文脈的特異性を保存することにより、非ゼロの既約性を持つ統一された因果効果構造と差別化を通じて統合をサポートする。 我々はこのアーキテクチャを、ラオ・ブラックウェル化推論(英語版)を通じてベイズ的意識論(英語版)に結び付け、適応的な更新を可能とし、潜伏自己構造を極小化することで推論を安定化する。 このメカニズムはコヒーレンスを保証し、推論の崩壊を防止し、ゴール指向のシミュレーションをサポートする。 公式な枠組みは、デ・フィネッティの交換可能性定理、統合情報理論、KL正規化最適輸送に基づいている。 全体としては、意識は再帰的推論プロセスとして再編成され、感情によって形成され、認識によって洗練され、交換性によって安定化され、時間をかけて経験を統合する潜伏した自己モデルによって統合される。

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