Introduction (講義)
アヴェル・グエニン-カルラートによる。コースの目標と一般的なアプローチを紹介し、参加者の自己動機についてのディスカッションを開き、準備は期待されていませんでした。
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社会学者、教育者、研究者たちが、アクティブインファレンスを社会科学理論と実践に結びつけています。
社会科学分野のためのアクティブインファレンス教育プログラムと研究の開発
リード: Avel Guénin-Carlut
このプロジェクトは-archiveされた。現在Activeではないし、下の参加促進文は以前の運営を説明しているだけです。
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カリキュラムスケジュール
七月から十一月の間、毎回セッションとディスカッションが記録され、下にリンクされています。
アヴェル・グエニン-カルラートによる。コースの目標と一般的なアプローチを紹介し、参加者の自己動機についてのディスカッションを開き、準備は期待されていませんでした。
ベン・ホワイトによる。Active Inferenceの基本的な概念的ツールをリフレッシュし、特に「予測処理」というタイトル下で現れるものを取り上げ、そのフレームワークが哲学的に興味深い主要な領域(例えば、心、感情、自己、agency、体験論)にどのように適用されているかのツアーを行い、Active Inferenceの基本的なメカニズムが広範な問題に対してどのように適用されるかを幅広く overview します。講演前の特定の読書は必要ありませんでしたが、議論や引用について後で追加することをお勧めしました。
ベン・ウィルスのプレゼンテーション。前回の講義についての議論、講義で提出された質問への回答、参加者のコメントと質問に直接対応するための準備:前回のセッションの出席、同期的にも非同期的に。
ダンナム・フリードマンによる。この講義は、複数の視点から集団行動について探求し、3つのセクションに分けて組織されました。「背景とcontext」では、Active Inferenceの外からの視点から、すべての知性が集団的である、行動観察は複雑であり、「我々は一度も個体だったことはない」ということを示しました。「洞察と fundamentals」では、Active Inferenceと自由エネルギー原理が集団的な状況でどのように機能し、集団的な意思決定に適用されるかを検討し、一般化された同期/ホメオスタシスや個体と集団行動のバランスなどの概念を紹介しました。「アプリケーションと影響」では、Active Inferenceが学習、適応、衝突、協調といった集団行動における洞察に焦点を当て、自由エネルギー原理のフレームワークが人間の集団行動研究への影響や、倫理的および Normative 考慮に関連する考慮事項について解説しました。セッションは質問タイムで締めくかれた。「FEPに基づいた計算モデルが非人間的なおよびデジタルな集団行動を理解できる可能性」「普遍的なフレームワークと倫理的および Normative 考慮との関連性」、「Active Inference を使用して、環境制約に応じた集団行動をモデル化する際の課題と解決策」について質問しました。
ダンナド・フランシスのプレゼンテーション。前回の講義についてのディスカッション、講義で提出された質問への回答、参加者のコメントと質問に直接対応するための準備:前回のセッションの出席、同期的にも非同期的に。
ロレンナ・サンガネッラによる。アクティベートインファーザーのフレームワーク内で、セミOTICSとセマンティクスについてのセッションで、コースの概念的なツールが社会的設定における意味と符号の構築と交換にどのようにつながっているかを結びつける。
ロレナ・サンガネッラによる。前回の講義についてのディスカッション、講義で提出された質問への回答、参加者のコメントと質問に直接対応するための準備:前回のセッションの出席、同期的にも非同期的にも。
マハュート・アルバラシンによる。Active Inference – 自由エネルギー原理と不確実性の最小化に基づいて、社会 Norms スクリプト ライティングに対してどのように適用できるかを紹介します。このセッションでは、フレームワークが社会 conformity 决定 making コミュニケーション 言語処理をモデル化し、生成モデル 文脈制御 德的価値 社会可用性 生存構造に焦点を当て、哲学 神経科学 モデリングアプローチとのつながりを結びます。
マハュート・アルバラシンによる。前回の講義についての議論、講義で提出された質問への回答、参加者のコメントと質問に直接対応するための準備:前回のセッションの出席、同期的にも非同期的にも。
アヴェル・グエニン=カルラートによる『提示』。この講義は、個体の文化地cape1に対する経験と、集団行動における制約の存在との間の形式的な二重性について議論しました。共有された期待を「制約」として説明することで、個体が自ら生み出す動態によって開かれた文化的進化を説明するための集団生活の形態の記述を可能にし、フレームワークの現在の構造と未来の発展について、その基礎となる知的および形式的な考慮事項を探索しました。
アヴェル・グエニン-カルラートによる。前回の講義についての解説、講義に対する質問に答えること、参加者のコメントと質問に対して直接対話すること。準備:前回のセッションへの出席、同期的にも非同期的にも。
アヴェル・グエニン-カルラートによる。コースの核心メッセージを結びつける conclusive session に参加し、参加者と成果や学習経験について対話し、次回のコース版をフィードバックするための準備:コースへの参加、同期的にまたは非同期的に。
Active Inference for Social Sciences」は、アクティブインファレンスを社会科学に適用するための講義、カリキュラム、研究、執筆を発展させています。このプロジェクトは2023年のコースを制作し、アクティブインファレンス・フレームワークに取り組む社会科学者のための教育リソースと研究リソースを継続的に構築しています。
このプロジェクトは、アクティブインファレンスを社会科学の聴衆に適応させ、概念的な翻訳、コース資料、研究方向を開発しています。それは、アクティブインファレンスが代理、コミュニケーション、社会的相互作用について述べることで、社会学、政治学、経済学、人類学などの関連分野に深い意味を持つことを認識しています。
2023年のコース『社会科学のためのアクティブインファレンス』が制作され、インスティテュートのコースインフラを通じてアクセス可能になっています。このプロジェクトは、執筆、研究、カリキュラムを継続的に生成し続けています。
“Constructing cultural landscapes: Active Inference for the Social Sciences” was a twelve-session participatory course held in 2023, co-organized by Kairos Research and the Active Inference Institute, and led by Avel Guénin-Carlut, Ben White, Mahault Albarracin, Lorena Sganzerla, and Daniel Friedman. It introduced participants to the basic concepts of Active Inference and their relevance to the social sciences, showing how the physical organization of cognitive agents affords the description of their perceptions and actions as enacting a “world-model” that expresses their structural identity — and how that world-model is participatively constructed in human societies, both through alteration of the shared material niche and through integration of social and linguistic norms.
The course was designed for learners of all backgrounds and familiarity with mathematics, physics, and computer science, favoring intuitive meaning over technical formalism, and was organized around five monthly presentation sessions followed by discussion sessions inviting participants to articulate their own reflections. All sessions were recorded and made accessible asynchronously, with transcripts compiled and published.
このコースは、次の五つのキーアクションが中心でした:Active Inference アgentとして存在する感は何か? アgentが経験する材料(そして社会的)のニッチと、認知的な意味との関係は何か?
社会学者、教育者、および学際的研究者であり、Active Inferenceを自身の分野に関連付けたい方は、ご貢献ください。
質問と回答
コース全体のライブディスカッションセッションから収集された質問と回答
プロポリアスペシケーションとエクストロスペシケーションの間には明確な区別が存在しない — あるいは、そのような区別の存在は特定の「私」を構成するものとしてどのようなものが「私」として認識されるかというモデルに依存している。例えば、胎児は母親から一部として扱われるが、生まれてからは母親の代謝からは直接的に一部として含まれていない。しかし、胎児は母親の自体モデルの中に一定期間嵌め込まれ続け、心理的には母親の自体モデルから完全に脱却するまで、母親の自体モデル内に嵌め込まれ続ける。つまり、母親と子供の関係が「内感性」であるという明確な区別は、実際には曖昧である — 清楚なのは、どちらかを厳格に捉えようとすると予測誤りが生じることだということである。この最も直接に関連する論文は、Ciaunica, Constant, Preissl, and Fotopoulou (2021) の「The First Prior: From Co-Embodiment to Co-Homeostasis in Early Life」であり、「コ・エンボディメンタル」という概念と「コ・ホメオスタシス」は、母親と子供の二重体以外の社会集団にも広く適用される。より広範に見てみると、人間の認知は内面化と外延化されたシステムの永続的なダンスであり、その一部が個体の拡張性種類であるか、あるいは環境を navigated するものであるかによって特定の認識行動サイクルに対する「真の」分類法は存在しない。
この質問には直ちに答えはありません。自由エネルギー原理は、代理人とその環境間の完全な対称性を entails います — 環境(全体として)は「自明」であり、代理人がその環境です。良い知覚理論は、アクティビストが言う「相互作用の不対称性」を統合する必要があります:代理人がその交渉の条件を定義できるという事実が、自由エネルギー原理の要件として、「外部状態」は代理人が認識可能な状態であるべきです — それが代理人的知覚的に意味を持つもの。アートifactsは、代理人的モデルを制限するように開発され、 norms を構成します(Guénin-Carlut and Albarracin, 2023、「Embedded Normativity - An Active Inference Account of Agency beyond Flesh」OSF Preprints)。これは、代理人的埋め込み、分散された代理性の完全なモデルを開く可能性があります — アートifactsが自身で代理人であるわけではなく、代理人が自己をコラボレーションする手段として利用されるように。このフォーマルな基礎はまだ発展中です;Guénin-Carlut (2022),「Physics of Creation - Symmetry Breaking, (En)Active Inference, and Unfolding Statespaces」OSF Preprintsを参照してください。
Active Inferenceにおける精度は、そのGiven予測の信頼性を理解され、 precisely、それはその分散の逆です。良い参照はFeldmanとFriston (2010)、「Attention、Uncertainty、およびFree-Energy」がFrontiers in Human Neuroscienceに掲載されています。
迅速な検索でソルムスが予測的な心を意識の大部分が説明していることを主張する論文を見つけました(ソルムス 2019年、「硬い問題の意識と自由エネルギー原理」フロントiers in Psychology、およびソルムス 2020年、「新しい科学心理学のプロジェクト:一般的なスキーム」ニューポルティノイズ)これは、質問者が持っている具体的な論点に対する予測が感情を裏付ける根拠としてより詳細に検討されるべきです。
コースはプレーン定義されたトピックを提案していませんが、関心のある参加者と直接個別のトピックアイデアを議論するためのコースの接触チャネルを通じて organizers はオープンでした。
一般的なアプローチは、個体システムを予測エラー最小化者としてモデル化することにより集団動的特性をモデル化するもので、古典的なダイナミクス系の治療に対するより情報豊富だが形式的に等価なアプローチである。Heins, Millidge, da Costa, Mann, Friston, and Couzin (2023), “Collective Behavior from Surprise Minimization,” arXivを参照のこと
この質問はディスカッションのため提出されました;分布された資料には完全なコースレスポンスが記録されていません。
エンアクティストたちは生物的個体化から理論的な倫理へと進展し、Varela (1999), Ethical Know-How: Action, Wisdom, and Cognition (Stanford University Press) そして effortless virtue の Slingerland (2014), Trying Not to Try (Canongate Books) を参照。この議論における繰り返される張力:規範的な主張は目標を含む(ディレクティブまたは aspiration 的な)ので、「何が」は「何すべきか」に直接的に地基を提供できない - 自然は倫理的動機付けされていないが、生物的個体化は自働的基礎に基づいている。現在の多くの研究は説明的なもの(どのように倫理と規範が実際には人口間で分布するか)であり、規範的な結果は相対的に困難である - 一つの候補的な直感は、分散された権限が「良い」を追跡していることである。これは、システムが自身の立場に最も期待される状態を占めていることを示し、パングロスの「最良のすべての可能世界」フレームワークと対照的に、ベイジアンの「最も可能性のある世界」フレームワークに対応している。
モデルは含めるべき要素と除外すべき要素を選ばねばならない——初期条件、境界条件、そして関連する状態空間の指定方法など、一般的なモデリング制約が適用されます(Guénin-Carlut, 2022年、「社会的文化的進化における知覚的代理」というOSFプレプリント参照)。このような一般的なモデリング制約は、どのフレームワークにも適用されます。Active Inferenceの比較的優位性は、これらの制約と説明をどのように指定するかにあります:情報的な制約と、その生物が持つべき信念、意図、欲望との間の二重性を捉えています(Hebbian学習のような純粋な非代表的なダイナミクスや、古典的労働理論のような純粋な代表的なフレームワークでは、情報的な制約と生物が持つべき信念、意図、欲望との間の二重性を捉えることはできません。これは、規範性と意向性を直接指定するのではなく、仮定しないで指定することにより可能です。これには、より広い問いが含まれます:自然の「言語」(メッセージ転送、量子情報、カテゴリ論)は補完的でありながら不可逆的な方法で同じ現象を説明するための異なるフレームワークはどれか——BaezとStay (2011年)、「物理学、トポロジー、論理学、コンピューティング:ロザスティアント石」というニューネストフォース物理;FuchsとSchack (2011年)、「量子ベイジアンの道筋:量子状態空間」 Foundations of Physics;そしてフェリン、カウフマン、コッパル、ロンゴ (2014年)、「経済機会と進化:ランドスケープと限定的合理性を超えて」という戦略的 entrepreneurshipジャーナル参照。
セッションスライドが利用可能であれば、各セッションのコースシラバスに直接付与され、Active Inference Journalもコースに関連するトランスクリアとリーディングマテリアルをカurationします。
関連リソース
Audience: Newcomer
Primary public community channel for conversation, coordination, and newcomer orientation.
リポジトリ
Audience: Learner
Public course materials for learning Active Inference.