Active Inferenceと科学的方法 | Active Inference Institute

このページで

セクション

科学的方法，从根本上说，是一个有纪律的形成信念、采取行动以收集证据并当预测失败时修订这些信念的循环——这就是主动推理正式化为感知、行动和生成模型更新的同一循环。这里研究所关联的工作的小部分扩展了这一平行，从个人探究到研究组织本身：团队、机构以及开放或去中心化的科学社群如何构建集体上最小化对世界不确定性结构的方式。这里的文献还处于早期且主要还是概念性的，目前的工作大多集中在研究所自己的项目中而不是成熟的外部领域。

なぜそのドメインが合っている

Active inferenceは、すべての_agent_が、入力された観察に対して生成モデルを世界に試験し、予測誤差を減らすために信念を更新し、最も不確実性を取り除くための行動を選択することを継続的に試みる。これは、科学的 Practicesにおける仮説形成、実験、信念の修正とほぼ直接にマッピングされる。このフィットは個々の科学者を超えて extends: 研究チーム、ジャーナルの同行評価プロセス、または資金提供者が異なるスケールで生成モデルを操作し、不確実な、部分的で、社会的に伝播された証拠から最も価値のある問いを追求するべきか、最も信頼できる発見は何かを推論することも extend します。Active inferenceは明示的にマルチ_アジェントと階層的な形式に適合しているため、個々の探求、チーム科学、研究を組織する wider institutions の共通言語を提供し、デcentralized のみならず純粋な中央化からどのように科学が構造化されるかについても質問します。

文献の状態

{Directly relevant peer-reviewed and preprint work is limited but specific. Ahti-Veikko Pietarinen and Majid Beni's 2021 article and Ines Balzan and colleagues' 2023 OSF preprint, "Distributed Science: The Scientific Process as Multi-Scale Active Inference," both frame scientific inquiry and research processes in active-inference terms, and are cited by the Institute as the conceptual basis for naming its own research unit "ReInference." The most concrete contribution is Institute president Daniel Ari Friedman and Jakub Smekal's 2023 paper, "Generative Research Teams: Active Inference Compositions For Research and Meta-Science" (Zenodo record 8164667), which develops active-inference-based compositions for describing how research teams and meta-scientific processes function. As with several of the Institute's other emerging domain pages, empirical testing of these framings against real research-team or institutional data has not yet been reported.}

AEOSとReInferenceのキーアクション

インストラトの最も発展したこの領域での作業は、科学の分散化をモデル化するためのアクティブなエンティティオノテーション（AEOS）です。これは2022年のインストラトプロジェクトとして公開され、「An Active Inference Ontology for Decentralized Science: from Situated Sensemaking to the Epistemic Commons」（Zenodoレコード7484994）であり、GitHubのActiveInferenceInstitute/AEOSと同期的に維持されており、インタラクティブな同伴文もあります。AEOSは、ビジネス、オペレーションズ、法的、技術的、社会的（BOLTS）の考慮事項を統合し、インストラムの科学（CeSci）と分散化された科学（DeSci）を結びつけるための可組み込み性とバージョン管理可能なオノテーションを使用して科学活動をモデル化します。また、AEOSは、デスクリシー自身についても探索されていますが、別々のプログラムではなく。AEOSの作業と共に、研究ユニットであるリインフェレンスは、同じ推論指向のフレームワークを自社のオペレーションに適用しています：それは跨学科の研究チームを形成し、インストラトミッションに沿った研究提案を開発・実行しており、データ、結果、出版物、ツールを可能な限りオープンソースや類似するアクセス性のあるライセンスでホストと共有することを目指しています。

形式的な橋：位相論

内部の Institute のノートは、チャイス・フィールズ博士（科学諮問委員会のメンバー）が2024年に行なった「アイデンティティオペレータとは何か？」というタイトルの講演をモチーフに、活性化推論とカテゴリ論理間の形式的な橋渡しについての提案を含んでいます。ノートは、生成モデルが変更する過程で起こる必要がある推論によって予測される変換に対して、カテゴリ論理が形式的な数学言語を提供できるという観点から述べています。アイデンティティオペレータは、システムがそのような変化を通じてコherenceを維持する方法について考えることを示唆しています。これはまだ概念的なスケッチであり、公表されたものや同行評価を受けたものではなく、実証済みのフレームワークでもありません。また、このノートだけが独自のプロジェクトや出版物を持つわけではありません。

未解決の問題

分散科学、生成研究チーム、またはAEOSのフレームワークは、実際の研究チーム、ジャーナル、またはデ中央化された科学コミュニティからのデータをテストしていませんので、現在は概念的なと組織的な価値しかないためです。AEOSが中央統治とデ中央化された科学間の橋渡しを試みることで、自身もガバナンス、インセンティブ設計、および提案された数学的対応関係が実際に研究グループによって採用されるか有用であるかどうかについて未解決な質問を持っています。このページ上のカテゴリー論理的な橋は最も発展していないストランドであり、これは単一の講演と短い内部ノートに依存しており、提案された数学的対応関係が実際に有効であるか有用であるかどうかを確認または評価する正式な証明、実装、独立評価はありません。より広く、報告は科学を活性化した推理として科学を描くことと、その説明に基づいて研究者が実際に使用できる計画、組織化、または評価のためのツールを構築することとの間のギャップを指摘しています。

リファレンス・バックボーン

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.

次の最適な行動