सक्रिय अनुमान और मुक्त ऊर्जा सिद्धांत मस्तिष्क को पदानुक्रमित जनरेटिव प्रणालियों के रूप में मॉडल करते हैं जो संवेदी डेटा के छिपे हुए कारणों का अनुमान लगाते हैं और अपेक्षित आश्चर्य को कम करने के लिए कार्य करते हैं। पिछले एक दशक में, इस औपचार ने सैद्धांतिक तंत्रिका विज्ञान से मनोवैज्ञानिक विज्ञान और नैदानिक मनोचिकित्सा में स्थानांतरित हो गया है, जिससे भावना, आंतरिक संवेदन, स्वयं की अवधारणा, सामाजिक अनुभूति, मनोचिकित्सा और मनोविकृति पर बढ़ती हुई साहित्य का उत्पादन हुआ है। साहित्य अभी भी पद्धतिगत रूप से युवा है: अधिकांश मॉडल अभी भी सिमुलेशन और सिद्धांत के स्तर पर हैं, जिसमें बड़े पैमाने पर अनुभवजन्य परीक्षणों में अपेक्षाकृत कम संख्या में और प्रारंभिक अनुवादित उपकरणों के साथ केवल प्रारंभिक चरण है।
क्यों डोमेन उपयुक्त है
मनोविज्ञान मूल रूप से अनिश्चितता को प्रबंधित करने के बारे में है: अस्पष्ट संवेदी संकेतों की व्याख्या करना, विश्वास बनाना, शरीर और भावनाओं को विनियमित करना और आंशिक रूप से अवलोकन योग्य स्थितियों में कार्यों का चयन करना। सक्रिय अनुमान इन कार्यों को संभाव्य अनुमान के उदाहरणों के रूप में मानता है एक जनरेटिव मॉडल के तहत, जहां धारणा छिपे हुए राज्यों का अनुमान लगाती है, सीखना मॉडल मापदंडों को अपडेट करता है, और क्रिया पसंदीदा टिप्पणियों को अपेक्षित मुक्त ऊर्जा को कम करके नमूना लेती है। यह मनोवैज्ञानिक संरचनाओं को स्पष्ट रूप से गणितीय उपचार प्रदान करता है - स्कीमा, मूल्यांकन, रक्षा तंत्र, मुकाबला रणनीतियों जैसे गुणात्मक रूप से लंबे समय से वर्णित - चिंताग्रस्त पूर्वाग्रह वाले खतरे के मूल्यांकन को प्राथमिकता के रूप में मॉडल करना जो खतरे को बढ़ा देता है और अति-सचेत व्यवहार को चलाता है।
साहित्य की स्थिति
2024 में एंट्रॉपी की समीक्षा, “मनोविज्ञान और मनोचिकित्सा में सक्रिय अनुमान: वर्तमान स्थिति?”,” भावनाओं, आंतरिक संवेदी धारणा, आत्म-बोध, सामाजिक अनुभूति और मनोविकृति में अनुप्रयोगों की समीक्षा करती है, तर्क देती है कि ढांचा इन उपक्षेत्रों को एकीकृत कर सकता है जबकि कठोर सांख्यिकीय परीक्षणों की आवश्यकता पर जोर देती है। लिसा फेल्डमैन बाररेट का निर्मित भावना का सिद्धांत आंतरिक संवेदी और बहिष्कृत इनपुट के अनुमान पर आधारित है, संग्रहीत अवधारणाओं का उपयोग करके; संबंधित कार्य इसे आंतरिक संवेदी मनोविकृति, चिंता को "सीखने वाला अनिश्चितता," सभीostatic खातों में अवसाद, एक अकुशल मॉडल के तहत अनुकूल अनुमान के रूप में व्यसन और सिज़ोफ्रेनिया के नकारात्मक लक्षणों को अपने कार्यों के परिणामों की भविष्यवाणी करने में विफलता के रूप में विस्तारित करता है। मनोचिकित्सा को भी संगणनात्मक रूप से औपचारिक किया गया है, जिसमें सक्रिय अनुमान मॉडल CBT और सहिष्णुता चिकित्सा दोनों का अनुकरण करते हैं कि हस्तक्षेप पूर्वियों और नीतियों को कैसे संशोधित करते हैं।
कुंजी परियोजनाएँ और उपकरण
मुख्य कम्प्यूटेशनल आधार के रूप में अलग-अलग अवस्था स्थानों पर सक्रिय अनुमान पर काम का हवाला दिया गया है ("अलग-अलग अवस्था स्थानों पर सक्रिय अनुमान: एक संश्लेषण"), जो श्रेणीगत जनरेटिव मॉडल, नीति मूल्यांकन और विश्वास अद्यतन के लिए एल्गोरिदम प्रदान करता है जो बाद के कम्प्यूटेशनल-मनोचिकित्सा अनुप्रयोगों की नींव रखते हैं। रिपोर्ट में यूसीएल के कार्ल फ्रिस्टन के समूह से जुड़े MATLAB रूटीन और अलग-अलग सक्रिय अनुमान को लागू करने वाले पायथन-आधारित पैकेज का भी उल्लेख किया गया है, जिनका उपयोग व्यवहारिक कार्य डेटा के लिए मॉडल फिट करने और पहले और सटीकता में व्यक्तिगत अंतरों का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। सीबीटी सिमुलेशन मॉडल के लिए विशिष्ट कोड मौजूद है जिसमें समायोज्य रोगी-विशिष्ट पूर्वाग्रह और प्राथमिकताएं हैं, हालांकि सहसंवाद चिकित्सा मॉडल अभी भी सॉफ्टवेयर कार्यान्वयन के बजाय बड़े पैमाने पर सैद्धांतिक बना हुआ है; रिपोर्ट स्पष्ट रूप से नोट करती है कि सक्रिय अनुमान पर आधारित पूरी तरह से तैनात नैदानिक प्रणालियां अभी भी दुर्लभ हैं।
खुले प्रश्न
रिपोर्ट एक मुख्य तनाव को उजागर करता है सक्रिय अनुमान के सामान्य दावे (एजेंट मुक्त ऊर्जा को कम करते हैं) और अक्सर अकुशल, सांस्कृतिक और परिस्थितिजन्य रूप से आकारित वास्तविक मानव व्यवहार में भिन्नता के बीच, उच्च-आयामी पूर्व, परिशुद्धता शर्तों और प्राथमिकताओं के कारण मॉडल पहचान जोखिम द्वारा जटिल। विवरण के विभिन्न स्तरों पर अनुभवजन्य सत्यापन पतला है: अधिकांश मॉडल को सीमित पारिस्थितिक वैधता वाले सरल कार्यों पर परीक्षण किया जाता है, और स्वयं, पहचान और व्यक्तित्व के बारे में दावे ज्यादातर अवधारणात्मक हैं न कि डेटा-संचालित। रिपोर्ट दीर्घकालिक, बहु-मॉडल अध्ययनों का आह्वान करता है जो तंत्रिका, शारीरिक, व्यवहार और स्व-रिपोर्ट डेटा को मॉडल मापदंडों से जोड़ते हैं, सुदृढीकरण सीखने जैसे वैकल्पिक ढांचे के खिलाफ तुलना करते हैं, और नैदानिक अनुवाद से पहले सक्रिय-अनुमान-सूचित हस्तक्षेपों के नियंत्रित परीक्षण करते हैं—व्याख्यात्मकता, व्यक्तिगत और सांस्कृतिक अंतर और मॉडल-आधारित व्यवहार भविष्यवाणी के नैतिकता पर ध्यान केंद्रित करना।
संदर्भ आधार
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