The role of active inference in conscious awareness
Notice bibliographique
Résumé
Active inference, a first-principles framework for modelling the behaviour of sentient agents, is beginning to be applied in consciousness research. One hypothesis arising from the framework is that active inference is necessary for changes in conscious content. As one component of an extensive adversarial collaboration among competing theories of consciousness, active inference will be contrasted with two other theories of consciousness, neither of which posit that active inference is necessary for consciousness. Here, we thus present a Study Protocol designed to test the active inference hypothesis using a carefully controlled adaptation of the motion-induced blindness paradigm, where an 'active' condition with richer active inference is contrasted with a 'passive' condition. In the active condition, participants direct their gaze towards a target stimulus following its disappearance from consciousness, and report on its subsequent reappearance. In the passive condition, participants maintain central fixation, while the stimulus array is moved across the visual field (in a replay of the active condition based on eye-tracking data acquired during active trials). In two experiments, we plan to investigate target reappearance across active and passive conditions to evaluate the contribution of active inference to conscious awareness. Results will eventually be considered in the context of all the experiments conducted as part of the overall adversarial collaboration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».