権威レベルの事前分布：階層的予測処理における過少指定された制約

要旨：階層的予測処理は、精度ウェイト付き推論を通じて適応的行動を説明する。明示的な信念の改訂は、ストレス反応性や自律神経系の調節に対応する変化を生み出さないことがよくある。この非対称性は、未知不確実性の下でどの同一性レベルの仮説が自律的および行動的制御を調節するかに関する統治レベルの制約を十分に明示していないことを示唆している。我々は Authority-Level Priors（ALPs）を、同一性レベルの仮説のうち、規制上適格な部分集合（Hauth、Hの部分集合）を定義するメタ構造的制約として導入する。ALPs は追加の表象状態ではなく、精度に対する追加の事前分布でもない；それらは規制的制御のために適格とみなされる仮説を制約する。精度は適格性に条件付けられた影響を決定し、ALPs は適格性自体を決定する。これが、明示的な信念更新が表象信念を変更する一方で自律神経系の脅威反応が安定したままである理由を説明する。計算的形式化は、承認された仮説によって生成された政策に政策最適化を限定し、ストレス反応性ダイナミクス、回復時間定数、補償的制御の関与、および行動の持続性に関する検証可能な予測を生み出す。神経生物学的には、ALPs は分散型前頭前野の仲裁・制御ネットワークを介して現れる。提案は変分的アクティブ推論と互換性があり、追加の推論演算子を導入せず、むしろ決定的な同一性-規制写像に必要な境界条件を形式化する。モデルは反証可能な予測を生み出す：統治理の変化はストレス反応性曲線、回復ダイナミクス、補償的な認知的努力、および行動変化の持続性に測定可能な変化をもたらすべきである。ALPs は、計算的モデリングと縦断的ストレス誘発パラダイムを通じて評価されるべき建築的仮説として提唱される。