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{Active Inference}将感知视为对感官数据隐藏原因的推断，将行动视为选择符合先验期望的观察样本，将学习视为生成模型参数的缓慢调整——这一三元组直接映射到核心神经科学关注点。大脑的层次化皮层组织中，较高区域编码较慢、更抽象的原因，较低区域编码快速的感觉细节，是该框架所需的层次化生成模型的理想基础。{Active Inference}还通过明确将行动和策略选择作为同一推断回路的一部分来扩展预测性编码感知账户，通过单一目标——期望自由能最小化——耦合感知与控制。
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计算和系统神经科学家，认知科学家，以及构建或评估大脑功能和精神疾病主动推理模型的研究人员。
主动推理和神经科学
自由能原则作为感知、行动和学习的潜在统一理论——以及还需要多少证据来测试它。
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主动推理和神经科学 指南
{Active Inference}将大脑视为一个维护世界内部生成模型的系统，并通过感知、行动和学习最小化变分自由能。自卡尔·弗里松2010年“统一脑理论”论文以来，神经科学一直是这一框架的主要验证场所，伴随着大量的理论、模拟和早期临床工作来测试这个想法可以被推到多远。本文概述了该文献实际上显示的内容、研究人员使用的建模模式和工具，以及仍然将{Active Inference}与一个验证的神经科学理论区分开来的开放问题。
文献状态
文献以相对集中的基础和综述文章为中心——Friston的2010年《神经科学》杂志文章、关于感知和行动的变分自由能形式化的研究工作，以及后来旨在使原则的假设和范围对神经科学家显而易见的解释性评论。基于模拟的应用从那里扩展到深度的行为表证时序模型（例如阅读），眼动运动，工作记忆和注意力，多巴胺神经调控，以及通过反复政策优化出现的习惯。离散状态的形式化被作为部分可观测马尔可夫决策过程来建模认知任务如视觉搜索和目标导向规划，特别具有影响力。大多数这类工作源自以Karl Friston为中心的核心小组，来自伦敦大学学院和Wellcome中心神经影像学中心，Thomas Parr是离散状态形式化的关键合作者之一，并且正在越来越多地扩展到计算精神病学和形态发生学领域。
应用模式和工具
最清晰的神经生理学上 grounded 演示是眼动：使用贝叶斯滤波进行规划作为推理生成扫视和平稳跟踪的眼球运动，其消息传递结构映射到已知的脑干和小脑连接，并与相关核团的单单元记录相似。多巴胺被建模为编码策略精度（信心）的信息，模拟中的 tonic 多巴胺水平塑造探索 versus 利用 和运动强度，中断作为审视帕金森病和精神分裂症的视角。实现主要依赖于基于 MATLAB 的 SPM 生态系统及其动态期望最大化 (DEM) 模块用于连续状态模型，以及用于认知任务模拟的离散状态 POMDP 式模型的 Python 库——这些工具仍然是研究代码而非标准化、广泛分发的软件。
未解之题
报告指出生物可塑性尚未解决：近似自由能梯度下降的网络模型能够重现振荡和吸引子动力学，但真实神经组织中的精确生化机制以及浅层锥体细胞编码预测误差等映射仍属假设且未得到充分测试。扩展生成模型以超越小状态空间到自然环境是第二个主要的计算挑战。第三个挑战是实证检验性——批评者认为自由能原则足够宽泛，难以被证伪，报告呼吁实验来区分主动推理（知识探索、精度加权神经调控）预测与强化学习和预测编码替代方案。在计算精神病学中的临床应用同样被认为是前景广阔但处于早期阶段，主要依赖于理论和模拟工作而非大规模验证的患者数据集。
参考主干
卡尔·J. 弗里松 (2010). 自由能原理：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. 布莱克韦尔，尚洙·金，西蒙·麦奎斯特，阿尼尔·K·塞特 (2017). 自由能原理对于行动和感知：一个数学评论. 数学心理学杂志. DOI: 10.1016/j.jmp.2017.09.004. 托马斯·帕尔，乔瓦尼奥·佩佐卢， 卡尔·J·弗里松 (2022). 积极推理：自由能原理在心智、大脑和行为中的应用. MIT出版社. 拉克森特·达萨多，托马斯·帕尔，诺尔·萨吉杜，塞巴杰安·维塞尔基，韦斯特卡塔娜·内恰苏 (2020). 积极推理在离散状态空间上的积极推理：一个综合. 数学心理学杂志. DOI: 10.1016/j.jmp.2020.102447.
关键表面
{Active Inference和神经科学简介}
視覺動作作為證據案例
脑干/小脑回路和单单元记录映射了眼动的主动推理模拟，使眼动成为该领域最神经生理学上扎根的示例。
多巴胺作为精准度
多巴胺基底模型为策略编码信心（精度），报告将其与帕金森病和精神分裂症的关联，而非仅是经典的奖励预测误差账户。
临床证据尚不充分
{title} {n} 是基于主动推理的计算精神病学应用大多仍处于理论和模拟阶段，尚未通过大规模患者数据验证或部署到临床工具中。
相关资源
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Active inference on discrete state-spaces: A synthesis (Da Costa et al., arXiv)
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