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Cientistas sociais, educadores e pesquisadores conectando «Inferência Ativa» à teoria e prática das ciências sociais.

Inferência Ativa para Ciências Sociais

Desenvolvendo currículos e pesquisas de Inferência Ativa para disciplinas das ciências sociais.

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Caminho de Inferência Ativa para Ciências Sociais

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Calendário do curso

Calendário de Cursos

Onze sessões de palestras e discussão, julho-novembro de 2023, cada uma gravada e vinculada abaixo.

7 de julho de 2023

Introdução (Aula)

Apresentado por Avel Guénin-Carlut. Sessão introdutória apresentando os objetivos do curso e a abordagem geral adotada, e abrindo discussão das motivações próprias dos participantes para se juntarem. Não era esperado nenhum preparo.

11 de julho de 2023

Fundamentos do ActInf (Aula).

Apresentado por Ben White. Uma revisão das ferramentas conceituais básicas da Inferência Ativa, especialmente como aparecem sob o título “processamento preditivo”, seguido por um tour de como a estrutura tem sido aplicada em áreas filosóficas importantes como mente, emoção, auto, agência e fenomenologia — dando uma visão geral ampla de como os mecanismos básicos da Inferência Ativa se aplicam a uma ampla gama de problemas. Não foram exigidas leituras específicas antes da palestra; os participantes foram incentivados a fazer o acompanhamento posterior sobre quaisquer tópicos ou citações mencionados.

25 de julho de 2023

Fundamentos do ActInf (Discussão)

Apresentado por Ben White. Discussão da aula anterior, respondendo a perguntas submetidas na aula e interagindo diretamente com os comentários e perguntas dos participantes. Preparação: presença na sessão anterior, de forma síncrona ou assíncrona.

2 de agosto de 2023

Comportamento Coletivo (Aula)

Apresentado por Daniel Friedman. Esta palestra explorou o comportamento coletivo de várias perspectivas, organizado em três seções. “Contexto e Fundamentos” delineou perspectivas sobre o comportamento coletivo a partir fora da Inferência Ativa, sugerindo que toda inteligência é coletiva, que a observação do comportamento é complexa e que “nunca fomos indivíduos”. “Insights e Fundamentos” examinou como a Inferência Ativa e o princípio de baixo-energia funcionam em contextos coletivos e se aplicam à tomada de decisões coletivas, introduzindo conceitos como sincronia/homeostase generalizada e o equilíbrio entre comportamentos individuais e coletivos. “Aplicações e Implicações” explorou as percepções da Inferência Ativa sobre aprendizado, adaptação, conflito e cooperação no comportamento coletivo, o impacto do framework no estudo do comportamento coletivo humano e considerações relevantes para a segurança cognitiva. A sessão terminou com perguntas abertas: o potencial de modelos computacionais baseados no FEP para entender comportamentos coletivos não humanos e digitais, como as considerações morais e normativas articulam com um framework universal e os desafios e potenciais soluções no uso da Inferência Ativa para modelar comportamentos coletivos sob diversas restrições ambientais.

16 de agosto de 2023

Comportamento Coletivo (Discussão)

Apresentado por Daniel Friedman. Discussão da palestra anterior, respondendo a perguntas submetidas na palestra e interagindo diretamente com os comentários e perguntas dos participantes. Preparação: presença na sessão anterior, de forma síncrona ou assíncrona.

30 de agosto de 2023

Semiótica e Semântica (Aula)

Apresentado por Lorena Sganzerla. Uma sessão sobre semiótica e semântica no âmbito do framework de Inferência Ativa, conectando as ferramentas conceituais do curso a como o significado e os sinais são construídos e trocados em contextos sociais.

6 de setembro de 2023

Semiótica e Semântica (Discussão)

Apresentado por Lorena Sganzerla. Discussão da aula anterior, respondendo a perguntas submetidas na aula e interagindo diretamente com os comentários e perguntas dos participantes. Preparação: presença na sessão anterior, de forma síncrona ou assíncrona.

20 de setembro de 2023

Normas, Scripts, Narrativas, Línguas (Aula)

Apresentado por Mahault Albarracin. Uma introdução sobre como a Active Inference — fundamentada no princípio da energia livre e na minimização da incerteza — pode ser aplicada para entender normas sociais, scripts e linguística. A sessão abordou como o framework modela a conformidade social, tomada de decisão, comunicação e processamento da linguagem, utilizando modelos generativos, modulação contextual, valor deontológico, affordances sociais e construção de nicho, conectando filosofia, neurociência e abordagens de modelagem.

4 de Outubro de 2023

Normas, Scripts, Narrativas, Línguas (Discussão)

Apresentado por Mahault Albarracin. Discussão da aula anterior, respondendo a perguntas submetidas na aula e interagindo diretamente com os comentários e perguntas dos participantes. Preparação: presença na sessão anterior, de forma síncrona ou assíncrona.

18 de Outubro de 2023

Restrições Sociais (Aula)

Apresentado por Avel Guénin-Carlut. Esta palestra discutiu a dualidade formal entre a experiência de um indivíduo dos paisagens culturais e a existência de restrições sobre o comportamento coletivo. Explicou como descrever as expectativas compartilhadas como “restrições” permite uma descrição das formas de vida coletivas cujos dinâmicas de auto-produção impulsionam a evolução cultural aberta, e explorou as considerações epistemológicas e formais subjacentes à articulação atual e ao desenvolvimento futuro do framework.

25 de Outubro de 2023

Restrições Sociais (Discussão)

Apresentado por Avel Guénin-Carlut. Discussão da lição anterior, respondendo a perguntas submetidas na lição e interagindo diretamente com os comentários e perguntas dos participantes. Preparação: presença na sessão anterior, de forma síncrona ou assíncrona.

1 de novembro de 2023

Conclusão (Discussão)

Apresentado por Avel Guénin-Carlut. Sessão conclusiva que ancora as mensagens centrais do curso, interagindo com os participantes sobre resultados e experiência de aprendizagem, e coletando feedback para futuras edições do curso. Preparação: frequência ao curso, síncrona ou assíncrona.

A «Inferência Ativa para Ciências Sociais» desenvolve cursos, currículos, pesquisas e escritos que conectam a Inferência Ativa às ciências sociais. O projeto produziu um curso em 2023 e continua construindo recursos educacionais e de pesquisa para cientistas sociais engajados com o framework de Inferência Ativa.

Visão Geral

Este projeto adapta a Inferência Ativa para o público das ciências sociais — desenvolvendo traduções conceituais, materiais de curso e direções de pesquisa. Reconhece que a conta de agência, comunicação e interação social da Inferência Ativa tem implicações profundas para a sociologia, ciência política, economia, antropologia e campos relacionados.

Trabalho Anterior

Um curso de 2023 — "Inferência Ativa para as Ciências Sociais" — foi produzido e está acessível através da infraestrutura de cursos do Instituto. O projeto continua a gerar escrita, pesquisa e currículo.

Descrição do Curso

Construindo paisagens culturais: Inferência Ativa para as Ciências Sociais” foi um curso participativo de doze sessões realizado em 2023, co-organizado pelo Kairos Research e pelo Active Inference Institute, e liderado por Avel Guénin-Carlut, Ben White, Mahault Albarracin, Lorena Sganzerla e Daniel Friedman. Introduziu os participantes aos conceitos básicos da Inferência Ativa e sua relevância para as ciências sociais, mostrando como a organização física dos agentes cognitivos permite a descrição de suas percepções e ações como uma “modelo do mundo” que expressa sua identidade estrutural — e como esse modelo do mundo é construído participativamente nas sociedades humanas, tanto através da alteração do nicho material compartilhado quanto pela integração de normas sociais e linguísticas. O curso foi projetado para alunos de todos os níveis de formação e familiaridade com matemática, física e ciência da computação, favorecendo o significado intuitivo em detrimento do formalismo técnico, e foi organizado em torno de cinco sessões de apresentação mensais seguidas por sessões de discussão convidando os participantes a articular suas próprias reflexões. Todas as sessões foram gravadas e disponibilizadas de forma assíncrona, com transcrições compiladas e publicadas.

Perguntas Chave

O curso foi organizado em torno de cinco questões-chave: O que é ser um agente de Inferência Ativa? Qual é a relação entre o significado cognitivo e o nicho material (e social) experimentado pelo agente? Como os humanos constroem e se relacionam com uma realidade cultural compartilhada? O que impulsiona a evolução aberta das normas e instituições? E qual é a relação entre a organização de uma sociedade e os padrões da cognição coletiva dela?

Participe

Cientistas sociais, educadores e pesquisadores interdisciplinares interessados em conectar a Inferência Ativa aos seus domínios são bem-vindos a contribuir.

Superfícies-chave

Inferência Ativa para Ciências Sociais em uma Olhada

Perguntas e Respostas

Perguntas e Respostas de Participantes

Dez perguntas e respostas coletadas de sessões de discussão ao vivo durante o curso.

São as “primeiras premissas” de um agente puramente interoceptivas (sobre o corpo) ou podem ser sobre aspectos vitais do ambiente social (por exemplo, a presença de um cuidador)?

Não há uma distinção clara entre propriocepção e exterocepção — ou melhor, qualquer tal distinção depende de um modelo específico do que constitui "eu". Um embrião, por exemplo, é tratado pela sua mãe como parte do seu corpo; após o nascimento não é mais diretamente um componente do metabolismo da mãe, embora permaneça inserido no modelo mental da mãe durante algum tempo e só gradualmente se desinserir completamente dela psicologicamente, mesmo que o parto seja um ponto de corte metabólico claro. Assim, se a relação mãe-filho é "interoceptiva" é genuinamente incerto — o que está claro é que uma concepção rígida da interocepção ou da exterocepção levará a erros de previsão. O artigo mais relevante é Ciaunica, Constant, Preissl e Fotopoulou (2021), “O Primeiro Prior: Da Co-Embodiment à Co-Homeostase na Vida Neonatal”, em Consciousness and Cognition; as noções de "co-embodiment" e "co-homeostase" que desenvolve aplicam-se mais amplamente a grupos sociais, com diferentes formas de coordenação do que nos pares mãe-filho. Mais amplamente, a cognição humana é uma dança permanente entre sistemas de internalização e externalização, parte da sua fenótipo estendido ou parte do ambiente que se navega; não há "escala verdadeira" de individuação, apenas uma escala de agência relativa a ciclos específicos de percepção-ação.

No ambiente da relação agente-arena, qual o papel dos artefatos que fornecem possibilidades – os próprios artefatos poderiam estar minimizando o erro de previsão e evidenciando por si só, fazendo do agente a parte externa de uma marcação de Markov compartilhada?

Não há uma resposta direta para esta questão. O princípio da energia livre implica uma simetria total entre um agente e seu ambiente – o ambiente (em sua totalidade) é “auto-evidenciador” com o agente como seu ambiente. Uma boa teoria da cognição integraria o que os enactivistas chamam de “assimetria interacional”: o fato de que o agente tem a capacidade exclusiva de definir os termos da interação, o que ressoa com o requisito do FEP de que os “estados externos” são estados sobre os quais o agente pode ter crenças – estados que são cognitivamente significativos para ele. Artefatos provavelmente restringem o auto-modelo de um agente de tal forma que constituem a normatividade (veja Guénin-Carlut e Albarracin, 2023, “Sobre a Normatividade Embutida — Uma Contabilidade do Princípio da Energia Livre sobre a Agência além da Carne”, Preimpressões OSF), abrindo caminho para um modelo completo de agência embutida e distribuída – sem que os artefatos sejam agentes em si mesmos, mas sim como meios pelos quais agentes autênticos coordenam. A fundamentação formal para isso ainda está em desenvolvimento; veja também Guénin-Carlut (2022), “A Física da Criação — Quebra de Simetria, (En)Active Inference e Espaços de Estados Desdobrados”, Preimpressões OSF.

Qual é a relação entre a dinâmica do erro e a precisão das mensagens de erro/prior?

A precisão, dentro do Active Inference, é entendida como a confiança de uma previsão dada — precisamente, o inverso da sua variância. Uma boa referência é Feldman e Friston (2010), “Attention, Uncertainty, and Free-Energy,” em Frontiers in Human Neuroscience.

A teoria da ‘emoção construída’ de Lisa Feldman Barrett foi citada na palestra do Ben White sobre os “Fundamentos da Inferência Ativa” — por que destacar uma visão que afirma que as emoções emergem das previsões do cérebro quando a evidência e o “triângulo de priorização” de Mark Solms argumentam contra isso?

Uma busca rápida revelou artigos onde Solms argumenta que a mente preditiva explica em grande parte a consciência (veja Solms 2019, “O Problema Difícil da Consciência e o Princípio da Energia Livre”, Frontiers in Psychology, e Solms 2020, “Novo Projeto para uma Psicologia Científica: Esquema Geral”, Neuropsicanálise), o que precisaria ser ponderado de forma mais específica contra os argumentos particulares que a pessoa questionadora tem em mente como evidência convincente contra a previsão subjacente à emoção.

Existe um espaço com tópicos para a tarefa escrita voluntária do curso para participantes que desejam escrever uma, mas precisam de perguntas de pesquisa ou tópicos de ensaio orientados?

O curso não propôs tópicos pré-definidos, mas os organizadores estavam abertos a discutir ideias de tópicos individuais diretamente com os participantes interessados através dos canais de contato do curso.

Como os modelos computacionais baseados no Princípio da Energia Livre podem auxiliar na compreensão da dinâmica de comportamentos coletivos em espécies não humanas e ambientes digitais, como redes sociais ou jogos online multijogador?

A abordagem geral é modelar dinâmicas coletivas modelando sistemas individuais como minimizadores de erro de previsão — uma abordagem mais informativa, embora formalmente equivalente, a um tratamento clássico de sistemas dinâmicos. Veja Heins, Millidge, da Costa, Mann, Friston e Couzin (2023), “Comportamento Coletivo a partir da Minimização de Surpresas”, arXiv.

Como as crenças de ordem superior sobre fazer "melhor do que o esperado" na minimização do erro de previsão são integradas no modelo interno de um agente, considerando que os pressupostos fundamentais (por exemplo, os pressupostos homeostáticos) definem um nível básico de minimização esperada de erro?

Esta pergunta foi submetida para discussão; não foi registada uma resposta completa do curso nos materiais distribuídos.

Como um framework ou teoria de "tudo" pode articular-se com considerações morais, normativas, éticas ou deontológicas?

Os enactivistas abordaram isso de alguma forma, passando da individuação biológica para uma teoria da ética — veja Varela (1999), Como Adquirir Conhecimento Ético: Ação, Sabedoria e Cognição (Stanford University Press), e, sobre a virtude sem esforço, Slingerland (2014), Tentando Não Tentar (Canongate Books). Uma tensão recorrente na discussão: reivindicações normativas carregam objetivos (diretivos ou aspiracionais), portanto “o que é” não pode fundamentar de forma direta “o que deve ser” — a natureza não é, em si mesma, motivada eticamente, embora a individuação biológica esteja enraizada na base auto-poética do agente. Grande parte do trabalho existente aqui é descritivo (como a ética e as normas se distribuem entre populações) em vez de normativo, e resultados positivos (prescritivos) são, consequentemente, difíceis de obter; uma intuição candidata levantada foi que o empoderamento distribuído rastreia “bondade”, no sentido de que um sistema ocupando seu lugar mais esperado está bem consigo mesmo, ecoando a estrutura do "melhor dos mundos possíveis" de Pangloss contra um mundo "mais provável" bayesiano.

Quais são os desafios e as possíveis soluções no uso de Active Inference para modelar comportamentos coletivos sob várias restrições ambientais?

Qualquer modelo requer a escolha do que incluir e excluir — condições iniciais e de fronteira, e como o espaço de estados relevante é especificado, dado que novos espaços de estados podem surgir com o tempo (veja Guénin-Carlut, 2022, “Cognitive Agency in Sociocultural Evolution”, OSF Preprints). Essas restrições de modelagem gerais se aplicam a qualquer estrutura. A vantagem comparativa da Inferência Ativa reside em como ela especifica restrições e explicações: ela captura uma dualidade entre restrições informacionais e as crenças, intenções e desejos que um organismo mantém, de uma forma que não representa-cional dinâmicas (por exemplo, aprendizado hebbiano, onde nenhum “crencio” ou “norma” emerge como entidade causal não trivial) e estruturas puramente representacionais (por exemplo, teoria da utilidade clássica, que deve preespecificar estados intencionais) não conseguem, permitindo que a normatividade e a intencionalidade sejam especificadas indiretamente em vez de assumidas. Isso se conecta a uma questão mais ampla sobre quais “linguagens da natureza” formais (passagem de mensagens, informação quântica, teoria das categorias) são formas complementares e não redutíveis de descrever os mesmos fenômenos — veja Baez e Stay (2011), “Physics, Topology, Logic and Computation: A Rosetta Stone”, em New Structures for Physics; Fuchs e Schack (2011), “A Quantum-Bayesian Route to Quantum-State Space”, Foundations of Physics; e Felin, Kauffman, Koppl, e Longo (2014), “Economic Opportunity and Evolution: Beyond Landscapes and Bounded Rationality”, Strategic Entrepreneurship Journal.

Onde os participantes podem encontrar as listas de leitura recomendadas mencionadas nas palestras?

As apresentações da sessão, quando disponíveis, foram anexadas diretamente a cada sessão no programa do curso; a Revista de Active Inference também seleciona transcrições e materiais de leitura relacionados ao curso.

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