Inner Speech, Self-regulation and the Modular-with-Feedback-Theory of Free Will
Notice bibliographique
Résumé
This paper demonstrates a synergy between the Inner Speech model of free will and the Modular-with-Feedback Theory. The first section examines determinism and causation to argue that free will requires the ability of an agent to make a non-deterministic choice, which could have been decided otherwise. This in spite of physical, hereditary and environmental ad hoc factors which inevitably influence choice. Section two introduces the Modular-with-Feedback Theory which proposes free will to be compatible, not with determinism, but with chance. It provides a model of how free will emerges from oscillating neuronal activity in neural modules. These, representing ideas, oscillate subconsciously, competing for conscious attention. Although the choice between them is partly random the modules are able to maintain a sense of context and consistency, leading to a conscious desire for a sense of character. Learning from experience, we use feedback to rebalance. Conscious decisions, using inner speech, train the subconscious to advance, in the future, options better conforming to our desired will. Section three discusses how consciousness emerges non-deterministically in a manner consistent with a causally interactive dualism that is, at a hidden level, monist. Section four explains how inner speech self-regulates our behavior by talking us through free, usually consistent choices, conferring moral responsibility. Some abnormalities of inner speech diminishing free will are discussed, and further research programs proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».