La vida emerge — tinta viviente
Observa cómo las partículas se autoorganizan del caos en un sistema vivo alternando entre la entropía y la minimización de la energía libre.
Esta página fue traducida automáticamente desde el inglés. Ver el original en inglés.
Aprendizaje interactivo
Simulaciones
Simulaciones interactivas, basadas en navegador de Active Inference y el Free Energy Principle — desde partículas que se autoorganizan en vida hasta agentes que navegan un laberinto T. Cada una se ejecuta completamente en tu navegador. Explóralas por dificultad o sumérgete directamente.
Beginner nivel
Principiante
Empieza aquí. Puntos de entrada intuitivos y visuales a Active Inference y al Free Energy Principle.
Manzana o rana? — Percepción como Inferencia
Observa cómo el cerebro resuelve los datos sensoriales ambiguos mediante la inferencia bayesiana ajustando creencias y probabilidades.
Minimización de Sorpresas — El Pez Predice
Controla el entorno mientras un pez minimiza las sorpresas, demostrando el error de predicción y la actualización de creencias en tiempo real.
Escuela de cardúmenes — Active Inference
Múltiples peces se autoorganizan en agentes a nivel de grupo, demostrando marcos de Markov y comportamiento colectivo.
Intermediate nivel
Intermedio
Recorre el ciclo completo de inferencia y observa cómo se despliega la autoorganización entre agentes y estructura.
De las creencias a la acción — El bucle completo
Un tutorial guiado de ocho pasos a través del ciclo completo Active Inference, desde los modelos generativos hasta la selección de políticas.
El Árbol Auto-Evidente — Morfogénesis como Inferencia
Un árbol que crece minimizando la energía libre, explorando la compensación explorar–explotar a través de la adaptación estructural.
La Colonia como Inferencia — Active InferAnts
Una colonia de hormigas donde los individuos minimizan la energía libre esperada a través de la comunicación de feromonas y la construcción de nichos.
Red — Autonomía Colectiva
Escala un grafo completo de un agente a 150 y observa cómo emergen las "marcos de Markov" y la autonomía colectiva.
Advanced nivel
Avanzado
Demostraciones canónicas y jerárquicas, incluyendo precisión, energía libre esperada y mantas anidadas.
T-Maze — Energía Libre Esperada
La demostración canónica de Active Inference: un agente navega equilibrando la búsqueda de información contra la recompensa.
Mantas de Markov jerárquicas
Visualice marcos de Markov anidados desde células a organismos, mostrando autoorganización recursiva.
El Dial de la Dopamina – Neuromodulación como Precisión
Ajustar cuatro canales de neurotransmisores en un cerebro de hormiga recolectora para demostrar el control de comportamiento ponderado con precisión.
Topología del árbol — Precisión, Preferencias y Jerarquía
Un cuestionario interactivo sobre cómo el crecimiento ramificado expresa precisión, preferencias previas e inferencia jerárquica.
Sobre estas simulaciones
Aprende haciendo
Estas demostraciones hacen que conceptos abstractos Active Inference sean tangibles. También se publican en el sitio principal del Instituto en activeinference.org/pages/simulations.html. Para aprender la teoría detrás de ellos, mira. Inferencia Activa y Aprendizaje e Investigación recursos.