domain가 맞는 이유 무엇인가요
Active Inference는 모든_agent가 상보적인_세계_generative_model을_항상_테스트하고, 들어오는_관측치에 대한_신호를_받아들여, 신념을 업데이트하여 예측 오류를 줄이고, 가장 불확실성을_해소할 수 있는_행동을_선택하는_방식으로_자기를_설명합니다. 이는 과학적_지법에서_가정_발전, 실험, 신념_수정에_대략적으로_맞춰집니다. Active Inference의_적합은 개인적인_과학자뿐만 아니라 연구팀, 잡지의_평론_절차, 또는 재원을_제공하는_기관까지 extends됩니다. 이들은 각각 다른_규모에서 generative_model을_운영하며, 무작위, 부분적이고 사회적으로_ mediation된_evidence로부터 어떤 질문이 가치가 있고, 어떤 발견은 신뢰할 수 있는지를 추론합니다. Active Inference는 명백히 multi-agent 및 히러티브_formulation과 호환되므로, 개인적인_ inquiry, 팀_과학, 연구를_organize하는 더 넓은_기구에 대한 shared_vocabulary을 제공합니다. 이는 최근의 질문으로부터 과학이 decentralization보다는 전적으로 centralized_ways로 구조화될 수 있는 방법까지 extends됩니다.
문헌 상태
Directly relevant peer-reviewed and preprint work is limited but specific. Ahti-Veikko Pietarinen and Majid Beni's 2021 article and Ines Balzan and kollegas' 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.
key_projects: AEOS 및 ReInference
이 분야에서 연구소가 가장 발전시킨 작업은 과학을 위한 능동적 개체 온톨로지(AEOS)입니다. 이는 2022년 연구소 프로젝트로 "분산형 과학을 위한 Active Inference 온톨로지: 상황적 의미 구성에서 인식론적 공유지로" (Zenodo 기록 7484994)라는 제목으로 출판되었으며, 대화형 동반 문서와 함께 GitHub에 ActiveInferenceInstitute/AEOS로 유지 관리됩니다. AEOS는 능동적 추론을 사용하여 과학 활동을 집단적 인지 과정으로 모델링하며, 비즈니스, 운영, 법률, 기술 및 사회(BOLTS) 고려 사항을 구성 가능하고 버전 관리 가능한 온톨로지에 통합하여 제도적 과학(CeSci)과 분산형 과학(DeSci)을 대립하는 것으로 취급하기보다는 연결하는 것을 목표로 합니다. 전용 하위 페이지에서는 분산형 과학(DeSci) 자체가 별도의 프로그램이 아닌 AEOS 작업을 통해 특별히 탐구되었음을 언급합니다. AEOS와 함께 연구소의 연구 부서인 ReInference은 이 동일한 추론 지향적 프레임을 자체 운영에 적용합니다. 즉, 학제 간 연구 팀을 구성하고, 연구소의 사명에 부합하는 연구 제안을 개발 및 실행하며, 가능한 경우 오픈 소스 또는 유사하게 접근 가능한 라이선스 하에 데이터, 연구 결과, 출판물 및 도구를 호스팅하고 공유하는 데 전념합니다.
오픈 문제
분산 과학과 생성적 연구 팀 그리고 AEOS 를 포함한 위의 모든 프레임워크는 실제 연구팀, 잡지 또는 분산 과학 사회에서 얻은 데이터를 통해 검증받아 있지 않기 때문에 현재 개념적이고 조직적인 가치에 머물러 있으며 실제로 증명되지 않은 것입니다. AEOS가 중앙 집중형과 분산 과학을 연결하려는 시도는 지배 구조, 보상 설계 및 제안된 수학적 대응이 실제 연구 그룹으로 실제로 도입되는 방식에 대한 해결되지 않은 질문을 포함합니다. 이 페이지의 가장 미약한 strand은 카테고리 체계를 연결하는 것입니다. 이것은 단 한 토크와 짧은 내부 노트만을 기반으로 하고 있으며, 수학적 대응이 실제로 유효하고 실제 사용에 유용하다는 것을 입증하거나 검토한 적이 없습니다. 더 넓게 보면 보고서는 과학을 활동적인 인식으로 묘사하는 것과 연구자들이 그 설명 아래 자신의 작업을 계획, 조직 또는 평가하기 위해 실제로 사용할 수 있는 도구를 구축하는 것을 묘사하는 데 대한 간극을 발견합니다.
참조 뱅크로스
Karl J. Friston (2010). 자유 에너지 원칙: 하나의 뇌 이론? Nature Reviews Neuroscience. DOI: 10.1038/nrn2787. Thomas Parr, Giovanni Pezzulo, Karl J. Friston (2022). 활동적 인퍼전: 자유 에너지 원칙이 마음, 뇌 및 행동에 대한 행동 이론. MIT Press. Giovanni Pezzulo, Francesco Rigoli, Karl J. Friston (2017). 활동적 인퍼전, 자기 조절과 적응형 행동 제어. 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). 활동적 인퍼전에서 이산 상태공간: 통합. Journal of Mathematical Psychology. DOI: 10.1016/j.jmp.2020.102447.