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自由能原理认为,任何在环境扰动下持续存在的系统都会通过最小化变分自由能来行动、感知和学习作为一个过程统一起来。气候科学正好呈现了这种结构:部分且嘈杂的观测流(探空仪、浮标、卫星、冰芯),通过数据同化推断出潜在状态,以及在深层结构性不确定性下做出的一系列策略选择。Kleidon对地球系统的热力学分析表明,它持续生成并耗散自由能——通过太阳驱动的水循环、大气环流和生物地球化学循环——以维持生命依赖的非平衡失衡条件,这为框架提供了物理上的以及认知上的基础。Ramstead等人进一步扩展了这一点,认为气候不作为本身就是全球认知系统的一种自我适应不良症状,其机构先验与生物物理现实相悖。
文献状态
基础自由能原理工作(Friston)提供了数学工具包,而Kleidon则从地球系统热力学的角度物理上 grounding 它。Ramstead 等人的同行评审论文《复活盖亚》是最直接的概念桥梁到行星治理,而 Keller 的贝叶斯决策理论与气候变化章节被视为 proto-主动推理 先驱——它处理气候临界点和低概率高影响事件,但缺乏主动推理的明确知识寻求术语。最具体的气候相关应用集中在可持续性而非核心气候建模:Lallée 等人的同行评审框架《代理规则手册》让 AI 治理代理人可以为可持续城市 override 固定规则优先级,以及非同行评审预印本使用期望自由能模型 socio-生态系统的可持续资源管理。OpenEarth 博客和 Denise Holt 的 IEEE 空间 Web 协议评论是非同行评审的愿景文章,指向同一方向。
未解之题
四個缺口顯而易見。跨越尺度和模態:氣候過程從微米到行星環流,從秒到數百年,沒有現已證明的階層化主動推理模型能夠同時處理這些並整合社會生態和治理變量。學習稀疏、偏倚、非 stationary 的數據:觀測網絡存在空間時間缺口,且人類活動影響使歷史數據僅部分代表未來條件。normative 前提和治理:主動推理本身並未解決應該將何種氣候結果、公平權衡或 planetary-boundary 碗單約束編碼為偏好——這需要參與式過程和可審計性來決定。實證驗證:報告明確指出,主動推理系統必須在真實數據集上對比成熟 incumbents(如 Ensemble Kalman 應用、變異性辨識、整合評估模型)進行 benchmarking,而非玩具仿真,方能讓領域超越概念性的説法。
参考主干
卡尔·J·弗里斯顿(2010)。自由能原则:一个统一的大脑理论?神经科学评论。DOI: 10.1038/nrn2787. 克里斯托斯·L·布克利,张尚基·金,西蒙·麦戈雷,阿尼尔·K·塞特(2017)。自由能原则用于行动和感知:一个数学评论。数学心理学杂志。DOI: 10.1016/j.jmp.2017.09.004. 茱莉奥尼·佩佐,弗朗西斯科·里戈利,卡尔·J·弗里斯顿(2017)。主动推理,自我调节和行为适应控制。神经科学进展。DOI: 10.1016/j.pneurobio.2017.08.001. 马克斯韦尔·J·D·拉梅斯特,卡尔·J·弗里斯顿,阿塞尔·康斯坦,兰佐特·达科斯塔,卡斯珀·赫斯,本杰明·米利吉,亚历山大·查森茨(2023)。关于贝叶斯力学:一个信念的物理学和行为。arXiv。