原標題：AGI理論比較：主動推理、強化學習、控制論、貝葉斯大腦、效用決策、有限理性、情感動機、動態體內平衡
文章來源：人工智能學家
內容字數：57034字

主動推理：感知行為的統一理論

本文總結了《主動推理：心靈中的能原理》一書中關于主動推理的理論要點及其實際應用，并將其與其他認知理論進行比較。

1. 主動推理概述

主動推理將感知行為視為一個整體，認為生物體通過最小化模型與世界之間的差異來適應環境。這可以通過改變自身信念（感知）或改變世界（行動）來實現，核心在于最小化變分能。

2. 各章節總結

本書前九章系統地介紹了主動推理的理論基礎和實際應用。第一章介紹了主動推理的規范性方法；第二章闡述了基于預測機器和生成模型的低級路徑；第三章闡述了基于生物體完整性和馬爾可夫毯的替代路徑；第四章概述了主動推理的形式方面，包括變分推理；第五章探討了主動推理的神經生物學基礎；第六章提供了設計主動推理模型的指導；第七章和第八章提供了離散和連續時間主動推理模型的示例；第九章討論了基于模型的數據分析方法。

3. 主動推理的綜合視角

主動推理為感知、行動選擇、注意力和情緒調節等問題提供了一個統一的視角。感知和行動都是為了最大化模型證據，記憶和注意力也是為了優化這一目標。情感行為可通過內部生理學的生成模型來概念化。

4. 預測大腦、預測心智和預測處理

主動推理強調大腦的預測和目標導向方面，與預測處理（PP）理論密切相關。PP理論關注預測在大腦和認知中的核心作用，但其含義比主動推理更廣泛。

5. 感知與貝葉斯大腦假設

主動推理將感知視為基于生成模型的推斷過程，這與貝葉斯大腦假設一致。主動推理為貝葉斯大腦假設提供了規范基礎，并自然地模擬了主動感知。

6. 動作控制

主動推理中，動作源于本體感受預測，這與意念理論相符。主動推理與控制論思想密切相關，特別是感知控制理論，但它還包含基于生成模型的預期或前饋方面。

7. 效用和決策

主動推理將行動選擇視為一個推斷問題，用貝葉斯先驗代替了成本函數，這與貝葉斯決策理論和強化學習有所不同。主動推理能夠自發地解決探索-利用的平衡問題。

8. 行為和有限理性

主動推理中的行為包含深思熟慮、堅持不懈和習慣性三個方面，這與有限理性理論相符。有限理性能理論根據能的兩個組成部分（能量和熵）闡述了行動選擇與信息處理能力的權衡。

9. 情感、動機和穩態

情感效價可以被視為能隨時間的變化率，情緒狀態可以由能的長期動態來描述。對能變化的預期具有激勵作用，與多巴胺信號傳導有關。生物體的生成模型也與內部環境有關，主動推理可以解釋穩態和動態平衡。

10. 注意力、顯著性和認知動態

主動推理將注意力定義為與感官輸入相關的精度，顯著性與預期信息增益相關。高度精確的數據往往是低歧義的，因此應該受到關注。

11. 規則學習、因果推理和快速泛化

主動推理的學習范式基于生成模型的開發，該模型捕獲動作、和觀察之間的因果關系，這有助于進行復雜的因果推理和快速泛化。

12. 未來方向

主動推理可以應用于社會和文化動態以及機器學習和機器人技術等領域，這些都是未來研究的開放方向。

總而言之，主動推理為理解大腦和行為提供了一個有前景的框架，它整合了多個認知領域，并具有廣泛的應用潛力。

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