主动推理源自于神经科学与认知科学领域对大脑工作机制的探讨,是一种基于自由能最小化原理的认知与决策框架...
创建于：2025年2月25日
问题
主动推理源自于神经科学与认知科学领域对大脑工作机制的探讨,是一种基于自由能最小化原理的认知与决策框架，其核心假设是智能体通过构建并持续更新对外部环境的内部生成模型，来预测自身所接收的感知输入，并在感知和行动过程中同时最小化预期的惊异度或称自由能，具体流程如图\ref{cp2:belief}。
与传统强化学习方法主要通过最大化奖励或最小化损失的思路不同，主动推理强调智能体自身对环境状态与未来观察的生成模型，并通过对该模型的自洽性进行持续修正来实现知觉与行动的统一，这一过程称为最小化自由能。自由能是衡量大脑推测的隐藏状态分布与真实世界联合概率分布之间差异的一个指标，令 表示大脑的内部状态， 表示外部世界观察，内部生成模型通过联合分布 来表达观察与隐状态之间的关系，自由能可定义为：
\begin{equation}
F = \mathbb{E}_{q(z)} \left[ \ln q(z) - \ln p(o, z) \right]
\end{equation}
由此，当观测出现与模型不符的差异时，智能体会通过对和先验进行修正来降低自由能，实质上对应了认知层面上感知与认知的适应性更新。这样的循环使智能体在新的观测出现时不断适应，从而在长期范围内维持对外部环境的较高预测能力并实现目标导向的行为。
主动推理在人工智能与认知神经科学的结合上具有独特的理论价值和启示作用，提供了对人类大脑认知过程的统一描述，也在实践中被应用于自主机器人、自适应控制与人机交互等领域，为构建更具自主性的智能体提供了新的思路。
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思考
回答
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主动推理（Active Inference）起源于神经科学与认知科学对大脑工作机制的研究，是一种基于“自由能最小化”原理的认知与决策框架。其核心假设是：智能体通过构建并持续更新内部生成模型来预测接收的感知输入，并在感知与行动的过程中同时最小化“惊异度（Surprise）”或“自由能（Free Energy）”。在此框架下，智能体不断比较自身生成模型的预测与实际观测之间的差异，一旦出现不一致，就通过修正后验分布 或先验分布来降低自由能，从而在认知层面实现对外部环境的自适应更新。
与传统强化学习主要通过最大化奖励或最小化损失的思路不同，主动推理更加强调智能体内部对环境状态及未来观测的生成模型，并通过持续检验该模型的自洽性来实现知觉与行动的统一。自由能可被视为衡量“大脑所推测的隐藏状态分布”与“真实世界联合概率分布”之间差异的度量。设 表示大脑的内部状态， 表示外部世界的观测，内部生成模型通过联合分布 表征两者之间的关系，则自由能定义为
当新观测与模型预测不符时，这种差异会促使智能体调整后验分布 和（或）先验假设，以降低自由能。通过这一循环式的修正过程，智能体能够持续适应环境中不断变化的观测，从而在较长时间尺度上保持对外部环境的高预测精度，并在此基础上实现更具目的性的行为。
作为认知神经科学与人工智能相结合的一个重要理论进展，主动推理不仅为理解人类大脑的认知过程提供了一个统一的描述框架，也在自主机器人、自适应控制和人机交互等领域获得了初步应用，为构建更具自主性的智能体提供了新的思路与实践指引。