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心理学本质上是关于生物体如何管理不确定性：解释模糊的感觉信号，形成信念，调节身体和情绪，以及在部分可观察情况下的行动选择。主动推理将这些功能视为生成模型中的概率推理实例，在感知中推断隐藏状态，在学习中更新模型参数，在行动中通过最小化期望自由能来采样偏好观测值。这为长期以来描述的心理学概念——模式、评估、防御机制、应对策略——提供了一个明确的数学处理，例如将焦虑偏倚的威胁评估视为对危险过度重视的先验，并驱动过度警觉的行为。
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心理学家、计算精神病学家和临床研究人员评估主动推理作为认知、情感和治疗变化的机制性可测试框架。
主动推理和心理学
心理学的核心问题——感知、情感、自我以及心理病理学，重新表述为生成模型下的推理和控制。
在本页
部分
主动推理和自由能原则模型大脑为层次生成系统，它们推断感官数据中的隐藏原因，并通过最小化预期意外来行动。过去十年中，这一形式主义从理论神经科学转移到了心理学和临床精神病学领域，产生了关于情绪、内脏感知、自我意识、社会认知、心理治疗和精神障碍的越来越多的文献。该文献在方法论上仍处于幼年期：大多数模型仍然停留在模拟和理论层面，相对较少的大规模实证测试，而且只有初步的转化工具。
文献状态
2024年《熵的回顾：“心理学和精神病学中的主动推理：迄今进展？”》探讨了该框架在情绪、内脏感知、自我意识、社会认知以及精神疾病领域中的应用，主张这一理论能够整合这些子领域，并强调需要进行严格的实证检验。Lisa Feldman Barrett的情绪构造理论将情绪视为对内脏和外周感觉输入的推理过程，利用存储的概念；相关工作将其扩展到内脏精神病学，焦虑被视为“习得的不确定性”，压力调节模型解释抑郁，将成瘾视为在劣质模型下进行最优推理，以及精神分裂症的负性症状被解释为无法预测自己行为后果的失败。心理治疗本身也已形式化地进行了计算，通过主动推理模型模拟认知行为疗法和共情疗法如何修订先验概率和策略。
关键项目和工具
主要的计算基础是关于离散状态空间中的主动推理工作（“Active inference on discrete state-spaces: A synthesis”），它提供了用于生成模型、策略评估和信念更新的算法，这些算法构成了后来的计算精神病学应用的基础。报告还提到了与UCL Karl Friston小组相关的MATLAB程序以及基于Python实现离散主动推理的包，用于拟合行为任务数据并推断先验和精度的个体差异。存在特定任务的代码以适应可调整的患者特定先验和偏好CBT模拟模型，尽管Coherence Therapy模型仍然主要停留在理论层面而非实施软件；报告明确指出基于主动推理构建完全部署的临床系统仍然是罕见的。
未解之题
报告指出，主动推理的规范主张（即代理最小化自由能）与现实中人类行为的往往非最优且受文化和社会因素影响的多样性之间存在核心张力。这种张力叠加了高维先验、精度术语和偏好带来的模型可辨识性风险。在不同描述层次上的实证验证不足：大多数模型仅在简单任务上进行测试，生态效度有限；关于自我、身份和个人性格的许多主张主要基于概念而非数据驱动。报告呼吁开展纵向多模态研究，将神经、生理、行为和自陈数据与模型参数联系起来，并与其他框架如强化学习进行比较，以及在临床应用前对主动推理指导下的干预措施进行控制试验——包括关注可解释性、个体和社会差异，以及基于模型的行为预测的伦理问题。
参考主干
Karl J. Friston (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience. DOI: 10.1038/nrn2787. Thomas Parr, Giovanni Pezzulo, Karl J. Friston (2022). Active Inference: The Free Energy Principle in Mind, Brain, and Behavior. MIT Press. Giovanni Pezzulo, Francesco Rigoli, Karl J. Friston (2015). Active Inference, homeostatic regulation and adaptive behavioural control. Progress in Neurobiology. DOI: 10.1016/j.pneurobio.2015.09.001. Maxwell J. D. Ramstead, Dalton A. R. Sakthivadivel, Conor Heins, Magnus Koudahl, Beren Millidge, Lancelot Da Costa, Brennan Klein, Karl J. Friston (2023). On Bayesian Mechanics: A Physics of and by Beliefs. arXiv. Lancelot Da Costa, Thomas Parr, Noor Sajid, Sebastijan Veselic, Victorita Neacsu, Karl J. Friston (2020). Active inference on discrete state-spaces: A synthesis. Journal of Mathematical Psychology. DOI: 10.1016/j.jmp.2020.102447.
关键表面
Active Inference和心理学概览
生成模型映射
心理construct——情感类别、评估、自我概念、关系预期——被实例化为生成内感知、外感知和行为观察的隐藏状态。
预期自由能和控制
政策选择平衡先验（信息寻求）和外在（目标寻求）价值来建模动机、回避、上瘾和治疗变化作为期望自由能景观的预期变化。
理论领先于证据
根据报告，大多数心理和精神病学应用仍处于模拟和理论阶段，缺乏大规模的实证验证，且很少有部署的临床工具。
相关资源
此页的公共链接
Active Inference Journal repository
Audience: Researcher
Research and publication-oriented repository for the Active Inference Journal.
researchjournal
FEP and Active Inference papers repository
Audience: Researcher
Continuously updated bibliography of Free Energy Principle and active inference papers, maintained in the open on GitHub.
papersresearchfep
Active inference on discrete state-spaces: A synthesis (Da Costa et al., arXiv)
Audience: Researcher
Synthesis paper on active inference over discrete state-spaces (Da Costa et al., 2020); a standard reference for the discrete formulation.
arxivresearchfoundations