जीवन उत्पन्न होता है — जीवित स्याही।
कण अराजकता से एक जीवित प्रणाली में स्वयं-संगठित होते हैं, जब वे एंट्रॉपी और मुक्त ऊर्जा न्यूनीकरण के बीच टॉगल करते हैं।
यह पृष्ठ मशीन द्वारा अंग्रेज़ी से हिंदी में अनुवादित किया गया था। अंग्रेज़ी मूल देखें
इंटरैक्टिव लर्निंग
12 इंटरैक्टिव, ब्राउज़र-आधारित सिमुलेशन Active Inference और Free Energy Principle — कणों के जीवन में स्वयं-संगठन से लेकर टी-जेल में एजेंटों के नेविगेशन तक। प्रत्येक पूरी तरह से आपके ब्राउज़र में चलता है। कठिनाई द्वारा उनका पता लगाएं, या सीधे में उतरें।
Beginner स्तर
यहाँ से शुरू करें। सक्रिय अनुमान और मुक्त ऊर्जा सिद्धांत के लिए सहज, दृश्य प्रवेश बिंदु।
कण अराजकता से एक जीवित प्रणाली में स्वयं-संगठित होते हैं, जब वे एंट्रॉपी और मुक्त ऊर्जा न्यूनीकरण के बीच टॉगल करते हैं।
मस्तिष्क अस्पष्ट संवेदी डेटा को बेयसियन अनुमान द्वारा कैसे हल करता है, विश्वासों और संभावनाओं को समायोजित करके।
अपने वातावरण को नियंत्रित करें जबकि एक मछली आश्चर्य को कम करती है, वास्तविक समय में भविष्यवाणी त्रुटि और विश्वास अद्यतन का प्रदर्शन करती है।
कई मछलियाँ समूह-स्तरीय एजेंटों में स्वयं-संगठित होती हैं, जो मार्को ब्लैंकेट्स और सामूहिक व्यवहार का प्रदर्शन करती हैं।
Intermediate स्तर
पूरे इन्फ़रेंस लूप को पार करें और एजेंट्स और संरचना में स्व-संगठित होने की प्रक्रिया को देखें।
आठ-चरणीय निर्देशित ट्यूटोरियल संपूर्ण Active Inference चक्र के माध्यम से, जनरेटिव मॉडल से नीति चयन तक।
एक पेड़ जो मुक्त ऊर्जा को कम करके, संरचनात्मक अनुकूलन के माध्यम से खोज-शोषण व्यापार-बंद को खोजता है।
एक चींटी का उपनिवेश जहाँ व्यक्ति फेरोमोन संचार और आदत निर्माण के माध्यम से अपेक्षित मुक्त ऊर्जा को कम करते हैं।
एक पूर्ण ग्राफ को एक एजेंट से 150 तक बढ़ाएँ और देखें कि मार्कोव कंबल और सामूहिक स्वायत्तता उभरती है।
Advanced स्तर
कैननिकल और पदानुक्रमिक प्रदर्शन, जिसमें सटीकता, अपेक्षित मुक्त ऊर्जा, और नेस्ड कंबल शामिल हैं।
सबसे आम Active Inference प्रदर्शन: एक एजेंट जानकारी प्राप्त करने के विरुद्ध पुरस्कार के संतुलन से नेविगेट करता है।
नेस्टेड मार्को ब्लैंकेट्स को कोशिकाओं से जीवों तक विज़ुअलाइज़ करें, जो पुनरावर्ती स्व-संगठन दिखाते हैं।
चार न्यूरोट्रांसमीटर चैनलों को एक हार्वेस्टर एंट मस्तिष्क में समायोजित करें ताकि परिशुद्धता-भारित व्यवहार नियंत्रण का प्रदर्शन किया जा सके।
एक इंटरैक्टिव क्विज़ जो शाखा वृद्धि की सटीकता, पूर्ववर्ती वरीयताओं और पदानुक्रमित अनुमान कैसे व्यक्त करती है, इस पर।
इन सिमुलेशन्स के बारे में
ये प्रदर्शन अमूर्त Active Inference अवधारणाओं को मूर्त बनाते हैं। वे संस्थान की मुख्य साइट पर भी प्रकाशित हैं। activeinference.org/pages/simulations.html. उन्हें के पीछे के सिद्धांत को सीखने के लिए, देखें। एक्टिव इन्फ़रेंस और सीखना और अनुसंधान संसाधन।