Научный метод в своей основе представляет собой дисциплинированный цикл формирования убеждений, действий по сбору доказательств и пересмотра этих убеждений при неудачном предсказании — тот же самый цикл активного инференса формализуется как восприятие, действие и обновление генеративной модели. Небольшое количество работ, связанных с Институтом, расширяет эту параллель от индивидуального исследования к организации исследований в целом: как команды, институты и открытые или децентрализованные научные сообщества структурируют коллективное минимизацию неопределенности о мире. В этой литературе все еще рано и в основном концептуально, а большинство текущей работы несет Институт, а не зрелая внешняя область — InstituteOS, EduActive, ReInference, Discord, GitHub, YouTube, AII.
Почему домен подходит
Активная инференция рассматривает каждого агента как постоянно проверяющего генеративную модель мира на соответствие поступающим наблюдениям, обновляющего убеждения для уменьшения предсказательной ошибки и выбирающего действия, которые должны разрешить наибольшую неопределенность — описание, которое почти напрямую соответствует формированию гипотез, экспериментированию и пересмотру убеждений в научной практике. Эта концепция выходит за рамки отдельного ученого: исследовательская группа, процесс рецензирования в журнале или фонд финансирования могут быть прочитаны как генеративные модели, работающие на разных масштабах, выводящие, какие вопросы стоит изучать и какие результаты являются надежными из шумных, неполных и социально обусловленных данных. Поскольку активная инференция явно совместима с многоагентными и иерархическими формулировками, она предлагает общий словарь для описания индивидуального исследования, науки команд и более широких институтов, организующих научные исследования, включая недавний вопрос о том, как наука может быть структурирована децентрализованным способом, а не только централизованным.
Обзор литературы
Ограниченное количество рецензируемых и preprint публикаций, имеющих непосредственную связь. Статья Аhti-Veikko Pietarinen и Majid Beni из 2021 года, а также preprint Ines Balzan и коллег на OSF за 2023 год под названием «Distributed Science: The Scientific Process as Multi-Scale Active Inference» описывают научные исследования и исследовательские процессы с точки зрения активной инференции и цитируются Институтом как концептуальная основа для наименования собственного исследовательского подразделения «ReInference». Наиболее конкретный вклад принадлежит президенту Института Дэниэлу Ари Фридману и Якубу Смекалю в их статье 2023 года «Generative Research Teams: Active Inference Compositions For Research and Meta-Science» (запись Zenodo 8164667), которая разрабатывает активные инференционные композиции для описания того, как функционируют исследовательские команды и метанаучные процессы. Как и в случае с несколькими другими развивающимися областями Института, эмпирического тестирования этих рамок на реальных данных исследовательских команд или институтов пока не проводилось.
Ключевые проекты: AEOS и ReInference
Наиболее развитые работы Института в этой области – это Онтология активного агента для науки (AEOS), проект 2022 года, опубликованный как «Онтология активного умозаключения для децентрализованной науки: от ситуативного осмысления смысла до эпистемногоcommons» (запись Zenodo 7484994) и поддерживаемый на GitHub как ActiveInferenceInstitute/AEOS вместе с интерактивной сопроводительной документацией. AEOS использует активное умозаключение для моделирования научной деятельности как коллективного когнитивного процесса, интегрируя бизнес-, операционные, юридические, технические и социальные (BOLTS) аспекты в компонуемую, версионируемую онтологию, предназначенную для соединения институциональной науки (CeSci) и децентрализованной науки (DeSci), а не рассматривать их как противоположные. Отдельная подстраница указывает на то, что децентрализованная наука (DeSci) сама по себе изучалась посредством работы AEOS, а не как отдельная программа. Наряду с AEOS исследовательская группа Института ReInference применяет эту инференционно-ориентированную структуру к своим собственным операциям: она формирует междисциплинарные исследовательские команды, разрабатывает и реализует исследовательские предложения в соответствии с миссией Института и привержена размещению и обмену своими данными, результатами, публикациями и инструментами на условиях открытого исходного кода или аналогичных доступных лицензиях там, где это практически возможно.
Формальный мост: категорияльная теория
Внутренние заметки Института исследуют предлагаемый формальный мост между активным умождением и категорной теорией, вдохновленный выступлением Криса Фильда в 2024 году, члена Научного консультативного совета Института под названием «Что такое оператор идентичности?». Заметки предполагают, что категорная теория может предоставить формальный математический язык для преобразований, которые предсказывает активное умождение при обновлении генеративной модели, а оператор идентичности предлагается как способ думать о том, как система поддерживает согласованность в ходе этих изменений. Это остается ранним концептуальным эскизом, а не опубликованным, рецензируемым или эмпирически проверенным фреймворком, и у него нет отдельного проекта или публикации, кроме этих внутренних заметок.
Открытые проблемы
Наиболее фундаментальная открытая проблема носит эмпирический характер: ни одна из вышеперечисленных фреймворков — Distributed Science, Generative Research Teams или AEOS — не была протестирована на данных реальных исследовательских команд, журналов или децентрализованных научных сообществ, поэтому их ценность в настоящее время концептуальна и организационна, а не продемонстрирована. Попытка AEOS соединить централизованную и децентрализованную науку ставит собственные нерешенные вопросы о управлении, дизайне стимулов и том, как композитонтая онтология на самом деле будет принята рабочими исследовательскими группами вместо того, чтобы оставаться упражнением моделирования. Категориальный мост является наименее развитым направлением на этой странице: он основан на одной лекции и кратких внутренних записях, без формального доказательства, реализации или независимой оценки того, сохраняет ли предлагающаяся математическая корреспонденция смысл или полезна она на практике. Более широко, отчет выявляет разрыв между описанием науки как активного инференции и созданием инструментов, которые исследователи на самом деле будут использовать для планирования, организации или оценки своей работы под этим описанием.
Опорный каркас
Карл Дж. Фристон (2010). Свободный принцип инференции: единая теория мозга? Nature Reviews Neuroscience. DOI: 10.1038/nrn2787. Томас Парр, Джованни Пезулло, Карл Дж. Фристон (2022). Активная инференция: свободный принцип инференции в разуме, мозге и поведении. MIT Press. Джованни Пезулло, Франческо Риголо, Карл Дж. Фристон (2017). Активная инференция, гомеостатическая регуляция и адаптивное поведение. Progress in Neurobiology. DOI: 10.1016/j.pneurobio.2017.08.001. Ланселот Да Коста, Томас Парр, Ноор Садд, Себастьян Веселич, Викторита Неацу, Карл Дж. Фристон (2020). Активная инференция в дискретных пространствах состояний: синтез. Journal of Mathematical Psychology. DOI: 10.1016/j.jmp.2020.102447.