잠재적 원인으로서의 생각의 씨앗: 집중명상의 이중 프로세스 계산 현상학

초록

명상 전문성은 지속적 주의력, 주의 산만으로부터의 신속한 회복, 그리고 대규모 뇌 네트워크의 협응된 역학을 수반한다. 우리는 집중 주의 명상의 계산적 현상학을 제시하는데, 이는 네 가지 끌개 상태(호흡 집중, 마음 방황, 메타 인식, 주의 재지향)를 횡단한다. 이중 과정 능동 추론 공식화 내에서, 모델은 삼층 중첩 마르코프 블랭킷 구조를 구현한다: (L1) 주의 예오 네트워크에 대한 확률적 다변량 오른스타인-울렌베크 과정으로 모델링된 고차원 생리적 신경 기질; (L2) 잠재적 정신 내용을 생각 씨앗으로 부호화하고 자율신경계 행동 경향성을 평가하는 저차원 생성 모델(시스템 1); 그리고 (L3) 전역 신경 작업 공간(GNW) 용량 병목을 구현하여 이러한 경향성을 선택적으로 게이트하는 주체적 메타인지 모니터(시스템 2). L3에서, 메타 인식은 정책-사전 발산에서 도출되고 조정자와 방해자 생각 씨앗 간의 직접 경쟁에 의해 동적으로 게이트되는 GNW 점화 신호로 기능한다. 정책 선택은 능동적으로 기대 자유 에너지를 최소화하며, L2 행동은 네트워크 활동에 대한 하향 예측을 제공하여 행동적 지각-행동 순환을 닫는다. 훈련은 전문가와 초보자 표현형에 걸친 변분 기대-최대화(EM)를 사용한다. 시뮬레이션은 경험적 관찰 및 관상 신경과학의 발견과 일치하는 행동을 재현하며, 이는 일인칭 현상학과 객관적 신경생리학적 측정치 사이의 다루기 쉬운 연결 고리를 제공한다.

English

Meditative expertise involves sustained attention, rapid recovery from distraction, and coordinated dynamics of large-scale brain networks. We present a computational phenomenology of focused-attention meditation traversing four attractor states: breath focus, mind-wandering, meta-awareness, and redirect attention. Within a dual-process active inference formulation, the model implements a three-layer nested Markov-blanket architecture: (L1) a high-dimensional physiological neuronal substrate modeled as a stochastic multivariate Ornstein--Uhlenbeck process over attentional Yeo networks; (L2) a low-dimensional generative model (System 1) that encodes latent mental content as thoughtseeds and evaluates autonomic action tendencies; and (L3) an agentic metacognitive monitor (System 2) that implements a Global Neuronal Workspace (GNW) capacity bottleneck to selectively gate these tendencies. In L3, meta-awareness functions as the GNW ignition signal, derived from policy-prior divergence and dynamically gated by direct competition between orchestrator and distractor thoughtseeds. Policy selection actively minimizes expected free energy, and L2 actions furnish descending predictions over network activity to close the enactive perception--action cycle. Training uses variational Expectation-Maximization (EM) across expert and novice phenotypes. Simulations reproduce behavior consistent with empirical observations and findings in contemplative neuroscience, providing a tractable link between first-person phenomenology and objective neurophysiological measures.

잠재적 원인으로서의 생각의 씨앗: 집중명상의 이중 프로세스 계산 현상학

Thoughtseeds as Latent Causes: A Dual-Process Computational Phenomenology of Focused-Attention Meditation

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