Почему домен подходит
Музыка развивается в последовательностях со структурой на разных временных масштабах — от миллисекунд до минут, заставляя слушателей формировать и постоянно пересматривать прогнозы относительно такта, темпа, тональности и гармонической функции. Ритм, мелодия, гармония, тембр и пространственные сигналы реализуют обучаемые вероятностные регулярности, а удовольствие или «грув», связанное с музыкой, кажется обусловленным точно откалиброванными нарушениями и подтверждениями этих ожиданий, посредничающими в точностью-весовке кортико-стриальных цепях. Моторная активность, такая как постукивание или танцы, может уточнить временные прогнозы и уменьшить сенсорную неопределенность, как показано в исследованиях ЭЭГ синхронизированных ритмов, явно представленных в рамках активного инференции. Эта тесная связь восприятия, действия и эмоций — именно то, для чего построжена единая обработка восприятия и контроля в рамках активного инференции.
Обзор литературы
Наиболее развитая линия исследований — это теория предсказательного кодирования ритмической сложности и грува, разработанная Питером Вустом и его коллегами в Центре музыки в мозге при Университете Aarhus, которая рассматривает синкопирование как нарушение внутренней метрической модели. На основе этого исследования «Активное инференция в восприятии музыки: моторное вовлечение в синкопированный ритм» было обнаружено, что постукивание в такт увеличивает межповерочную когерентность между итерациями ЭЭГ и нейронный индекс точности-взвешенной ошибки предсказания, что предоставляет прямое эмпирическое подтверждение активной инференции в музыке. Другие направления включают модель «интуитивной физики» генеративного типа, разработанную Нгуен и его коллегами для моделирования мелодических ожиданий (используя последовательное Монте-Карло инференцию над априорными вероятностями ключа и музыкальной силы), иерархическую синтаксическую модель, связывающую гармонические зависимости с мощностью ЭЭГ тета, исследование Голда и его коллег в PNAS о предсказуемости и воздействии экспозиции на предпочтения в музыке, байесовский обзор музыки и старения, а также учет активной инференции в объяснении слуховых галлюцинаций у Поуэра и его коллег, а также исследование fMRI, показывающее, что активное локализация звука улучшает настройку в первичной звуковой коре. В отчете отмечается, что большая часть этой работы представлена в терминах предсказательного кодирования или байесовских терминов, а не как полностью определенные агенты активной инференции с явным выбором политики.
Ключевые проекты и инструменты
Самым ясным примером развёртывания является AIDA (Агент на основе активного вывода для обработки аудио), который взаимодействует с пользователями, чтобы итеративно разрабатывать персонализированные алгоритмы обработки аудио — эквалайзеры, компрессоры, цепи эффектов — поддерживая генеративную модель, связывающую настройки параметров с воспринимаемым качеством звука и выбирая корректировки параметров для минимизации ожидаемой свободной энергии как в эпистемическом, так и в прагматическом отношении. Центр музыки в мозге при Университете Aarhus (группа Вуста) опирается на литературу о ритме и груве. Отчёт также указывает на переиспользуемые эмпирические активы: парадигмы синхронии/отслеживания бита с мерами фазовой согласованности ЭЭГ, наборы данных для мелодического прогнозирования Нгуена и набор данных ЭЭГ, зависящий от гармонии, используемый для модели мощности теты — все они являются кандидатами для подгонки или валидации будущих моделей активного вывода о музыке.
Открытые проблемы
Отчет не выявляет полностью разработанной архитектуры активного инференции, которая интегрировала бы музыкальные генеративные модели, моторные состояния и предпочтения в отношении эмоций в явный выбор политики на основе свободной энергии — текущие исследования (включая работу с ЭЭГ по синкопированному стуканию и AIDA) рассматривают лишь отдельные аспекты этой проблемы, а не всю агента. Отчет призывает к соединению нейронных показателей единичных проб со временем обучения, привыканием и изменением предпочтений в течение дней и лет, а также к многоагентным моделям активного инференции для импровизации и коллективного/ансамблевого музыкального поведения, которые остаются в основном теоретическими (опираясь на объяснение Голдмана импровизации как способа познания). В клиническом плане отчет утверждает, что активный инференция предлагает правдоподобный механизм для слуховых галлюцинаций, звона в ушах, гиперчувствительности к звуку и музыкальных вмешательств при старении и обучении походке при болезни Паркинсона, но отмечает, что отсутствуют контролируемые испытания, проверяющие интервенции, основанные на активном инференции. С инженерной точки зрения отчет указывает на неразрешенные технические проблемы масштабирования генеративных моделей от символьных представлений (MIDI, метки аккордов) до необработанного высокоразмерного аудио и достижения реального времени инференции и выбора политики.
Опорный каркас
Карл Дж. Фристон (2010). Свободный принцип инференции: единая теория мозга? Nature Reviews Neuroscience. DOI: 10.1038/nrn2787. Томас Парр, Джованни Пезуло, Карл Дж. Фристон (2022). Активная инференция: свободный принцип инференции в разуме, мозге и поведении. MIT Press. Джованни Пезуло, Франческо Риголо, Карл Дж. Фристон (2017). Активная инференция, гомеостатическая регуляция и адаптивное поведение. Progress in Neurobiology. DOI: 10.1016/j.pneurobio.2017.08.001. Кристофер Л. Бакли, Чанг Суб Ким, Саймон МакГрегор, Анил К. Сет (2017). Свободный принцип инференции для действия и восприятия: математический обзор. Journal of Mathematical Psychology. DOI: 10.1016/j.jmp.2017.09.004.