Die wissenschaftliche Methode ist im Kern ein disziplinierter Zyklus aus der Bildung von Überzeugungen, dem Handeln zur Sammlung von Beweisen und der Revision dieser Überzeugungen, wenn Vorhersagen fehlschlagen – derselbe Zyklus, den aktive Inferenz als Wahrnehmung, Handlung und Aktualisierung des generativen Modells formalisiert. Eine kleine Anzahl von Arbeiten, die mit dem Institut verbunden sind, erweitert diesen Parallelismus von der individuellen Untersuchung auf die Organisation der Forschung selbst: wie Teams, Institutionen und offene oder dezentrale Wissenschaftsgemeinschaften die kollektive Minimierung der Unsicherheit über die Welt strukturieren. Die Literatur ist hier frühzeitig und größtenteils konzeptionell, wobei die eigenen Projekte des Instituts – anstatt eines ausgereiften externen Feldes – den Großteil der aktuellen Arbeit tragen.
Warum der Bereich passt
Aktive Inferenz betrachtet jeden Agenten als kontinuierlich testende ein generatives Modell der Welt gegen eingehende Beobachtungen, aktualisiert Glaubenssätze, um Vorhersagefehler zu reduzieren, und wählt Aktionen, die erwartet werden, um die Unsicherheit zu beseitigen — eine Beschreibung, die sich fast direkt auf Hypothesenbildung, Experimente und Glaubensrevision in wissenschaftlicher Praxis abbildet. Der Umfang geht über den einzelnen Wissenschaftler hinaus: Ein Forschungsteam, ein Peer-Review-Prozess eines Journals oder eine Förderorganisation können jeweils als generatives Modell gelesen werden, das in unterschiedlichem Maßstab ableitet, welche Fragen verfolgt und welche Erkenntnisse vertrauenswürdig sind, aus verrauschten, teilweisen und sozial vermittelten Beweisen. Da aktive Inferenz explizit mit mehragenten- und hierarchischen Formulierungen kompatibel ist, bietet sie einen gemeinsamen Wortschatz zur Beschreibung individueller Nachforschungen, Teamwissenschaft und den breiteren Institutionen, die Forschung organisieren, einschließlich der jüngeren Frage, wie Wissenschaft auf dezentrale statt ausschließlich zentralisierte Weise strukturiert werden kann.
Zusammenfassung der Literatur
Direkt relevantes, begutachtetes und preprint-Material ist begrenzt, aber spezifisch. Ahti-Veikko Pietarinen und Majid Beni’s Artikel von 2021 sowie das OSF Preprint von Ines Balzan und Kollegen aus dem Jahr 2023, „Distributed Science: The Scientific Process as Multi-Scale Active Inference“, fassen wissenschaftliche Anfrage und Forschungsprozesse im Rahmen der aktiven-Inferenz-Theorie zusammen und werden von dem Institut als konzeptionelle Grundlage für die Benennung seiner eigenen Forschungsabteilung „ReInference“ zitiert. Der konkreteste Beitrag ist das 2023 veröffentlichte Papier von Institute Präsident Daniel Ari Friedman und Jakub Smekal, „Generative Research Teams: Active Inference Compositions For Research and Meta-Science“ (Zenodo-Eintrag 8164667), welches aktive-Inferenz-basierte Kompositionen zur Beschreibung der Funktionsweise von Forschungsteams und metawissenschaftlichen Prozessen entwickelt. Wie bei mehreren anderen aufkommenden Bereichen des Instituts wurde noch keine empirische Prüfung dieser Rahmenbedingungen anhand von realen Forschungsdaten oder institutionellen Daten berichtet.
Schlüsselprojekte: AEOS und ReInference
Das Institut hat in diesem Bereich seine umfangreichsten Arbeiten mit der Aktiven Entitätsontologie für die Wissenschaft (AEOS) durchgeführt, einem Projekt des Instituts aus dem Jahr 2022, das als „Eine aktive Inferenzontologie für dezentrale Wissenschaft: Von situierter Sinngebung bis zum epistemischen Gemeinwesen“ veröffentlicht wurde (Zenodo-Eintrag 7484994) und auf GitHub unter ActiveInferenceInstitute/AEOS sowie einem interaktiven Begleitdokument gepflegt wird. AEOS verwendet aktive Inferenz, um wissenschaftliche Aktivitäten als einen kollektiven kognitiven Prozess zu modellieren und Geschäfts-, Betriebs-, Rechts-, technische und soziale (BOLTS-)Aspekte in eine zusammensetzbare, versionsfähige Ontologie zu integrieren, die darauf abzielt, zwischen institutioneller Wissenschaft (CeSci) und dezentraler Wissenschaft (DeSci) zu vermitteln, anstatt sie als gegensätzlich zu betrachten. Eine spezielle Unterseite gibt an, dass dezentrale Wissenschaft (DeSci) selbst speziell durch die AEOS-Arbeit untersucht wurde, anstatt als eigenständiges Programm. Neben AEOS wendet die Forschungsabteilung des Instituts, ReInference, diesen gleichen Inferenzorientierungsrahmen auf ihre eigenen Abläufe an: Sie bildet interdisziplinäre Forschungsteams, entwickelt und führt Forschungsanträge im Einklang mit der Mission des Instituts durch und verpflichtet sich, seine Daten, Erkenntnisse, Veröffentlichungen und Tools unter Open-Source- oder ähnlichen Zugriffsbedingungen zu hosten und zu teilen, wo immer dies praktikabel ist.
Eine formelle Brücke: Kategorietheorie
Separate interne Institute-Notizen untersuchen eine vorgeschlagene formelle Brücke zwischen aktiver Inferenz und Kategorientheorie, die sich an einer 2024 gehaltenen Vortrag von Chris Fields, einem Mitglied des Institutes für Wissenschaftliche Beratung mit dem Titel „Was ist der Identitätsoperator?“, orientiert. Die Notizen legen nahe, dass die Kategorientheorie eine formale mathematische Sprache liefern kann, um die Transformationen zu beschreiben, die bei einer generativen Modellaktualisierung in der aktiven Inferenz auftreten müssen, wobei der Identitätsoperator als eine Möglichkeit zur Betrachtung des Verständnisses dafür dient, wie ein System durch diese Veränderungen Kohärenz beibehält. Dies ist lediglich eine frühe konzeptionelle Skizze und kein veröffentlichtes, begutachtetes oder empirisch getestetes Rahmenwerk, und es handelt sich um kein eigenständiges Projekt oder Veröffentlichung darüber hinaus diese internen Notizen.
Offene Probleme
Das grundlegendste offene Problem ist empirisch: keiner der oben genannten Rahmen – Distributed Science, Generative Research Teams oder AEOS – wurde anhand von Daten echter Forschungsteams, Fachzeitschriften oder dezentraler Wissenschaftsgemeinschaften getestet, sodass ihr Wert derzeit konzeptionell und organisatorisch anstatt nachgewiesen ist. Versucht AEOS, zentralisierte und dezentrale Wissenschaft zu verbinden, wirft dies eigene ungelöste Fragen zur Governance, Anreizgestaltung und darüber, wie eine zusammensetzbare Ontologie tatsächlich von arbeitenden Forschungsgruppen übernommen wird, anstatt nur ein Modellierungsübung zu sein. Der Kategorie-Theorie-Brückenkopf ist der am wenigsten entwickelte Strang auf dieser Seite: er basiert auf einer einzigen Vortrag und kurzen internen Notizen ohne formalen Beweis, Implementierung oder unabhängige Bewertung, ob die vorgeschlagene mathematische Korrespondenz gilt oder in der Praxis nützlich ist. Im weiteren Sinne identifiziert der Bericht eine Lücke zwischen der Beschreibung von Wissenschaft als aktiver Inferenz und dem Aufbau von Werkzeugen, die Forscher tatsächlich zur Planung, Organisation oder Bewertung ihrer eigenen Arbeit unter dieser Beschreibung einsetzen würden.
Referenz-Grundgerüst
„Karl J. Friston (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience. DOI: 10.1038/nrn2787. Thomas Parr, Giovanni Pezzulo, Karl J. Friston (2022). Active Inference: The Free Energy Principle in Mind, Brain, and Behavior. MIT Press. Giovanni Pezzulo, Francesco Rigoli, Karl J. Friston (2017). Active Inference, homeostatic regulation and adaptive behavioural control. Progress in Neurobiology. DOI: 10.1016/j.pneurobio.2017.08.001. Lancelot Da Costa, Thomas Parr, Noor Sajid, Sebastijan Veselic, Victorita Neacsu, Karl J. Friston (2020). Active inference on discrete state-spaces: A synthesis. Journal of Mathematical Psychology. DOI: 10.1016/j.jmp.2020.102447.