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社会科学家、认知科学家和评估主动推理作为群体认知、共享叙事和集体信念形成的研究所研究人员分享了他们的观点。
群智合成为共享推理：如何在规模上使社群同步信念模型、叙事和认知架构
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{Active inference研究在社会领域集中在建模通信和群体中信念模型的共享——被视为群体认知的规范过程，而不是仅限于个体感知和行动。} {一个研究院报告估计有数千篇论文触及了社会设置，扩展了自由能原则从单个代理到共识构建、共享叙事和社会协调的动力学。} {研究院自己的CogNarr生态系统项目是将这一理论转化为工作基础设施的最清晰尝试，尽管——像整个领域一样——它相对于概念文献仍处于早期阶段。}
群智能在信念模型的交流上建立基础——个体用来预测和解释其世界内部生成模型的信念，以及围绕这些信念达成共识。阿尔巴里克及其同事（2024）在规范性设置中描述了这一点：成员通过对话和互动主动且隐含地调整他们的信念和期望，从而增强他们预测彼此行为和意图的能力，并以相似的方式感知和行动于世界。然而，大多数人类并不将自己对信念的理解表述为正式模型；而是通过内省的故事——一个人为自己构建并修订的故事，以及群体内部共享的社会故事来理解世界。阿尔巴里克及其同事（2021）用社会脚本来描述这一点，而鲍泽盖雷及其同事（2020）则更广泛地看待共享的故事。无论是脚本还是故事都帮助人们生成关于世界的更准确预测，并协调社会行为，这使得群体层面的主动推理不仅仅是一个个体案例的比喻延伸。
至少在社会设置中提到了主动 inference，而更小的一组论文直接将这两个术语放在标题中。加洛韦和艾伦（2018）将主动 inference 和认知社会学中的诠释学联系起来；康斯坦特和他的同事（2019）以“期望制度”的名义构建了一个社会从众和社会决策的主动 inference 模型；进一步的工作涵盖了社会-组织应用、抑郁症中的社会推理、通过社会互动学习风险偏好，以及社会机器人中的多模态模仿交互。这些材料在学院 2023 年的社会科学课程中直接教授过。与其他新兴的应用领域一样，大多数这类工作都是理论性的或基于模拟的，而不是针对真实群体的大规模实证或田野数据进行测试。
《CogNarr 生态系统是 Active Inference Institute 的一个项目，由研究员约翰·博伊克资助，旨在通过共享信念模型来促进大规模的群体认知。该项目的目标是利用沟通工具、规则和注意力机制等认知架构来感知、记忆、预测并适应群体（Boik, 2024a; Boik, 2024b）。它被设计为这种架构的一个组成部分，适用于那些主要在线上且面对面对话无法扩展的大规模群体。CogNarr 延伸了博伊克之前的一系列项目，这些项目将核心社会系统——经济、金融和治理系统——视为一个政治体的认知架构（Boik, 2020a; Boik, 2020b; Boik, 2021）。截至本写作时，该项目是开源的，没有资金支持，并且正处于活跃的早期开发阶段，其初始焦点是一个最小可行性的孵化平台。
{Institute}的自身框架认为该领域研究应从今天的群体认知规范模型扩展到病理性的群体认知例子，评估群体认知质量的方法，引导群体认知向更好结果的方式，群体认知中使用的认知架构（规则、政策、计算工具、通信工具和注意力机制）的评价，以及对一个政治实体如城市或国家这样的群体认知进行评价（在认知架构使用方面）。以上所有内容尚未解决：大多数社会主动推理的工作仍停留在概念性或模拟阶段，与真实群体行为进行实证测试的情况很少见，而且该领域的最具体基础设施努力CogNarr本身仍然未获资助且处于预发布状态。
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. 汤姆斯帕，乔瓦尼奥佩佐洛，卡尔·J. 弗里松 (2022). 积极推理：自由能原理在心智、大脑和行为中的统一理论。麻省理工学院出版社。索恩格尔豪尔，米卡·安勒 (2018). 积极推理，行动主义和社会认知的诠释学。《现象学》。https://link.springer.com/article/10.1007/s11229-016-1269-8. 艾尔克斯常人，卡尔·J. 弗里松和其他人 (2019). 预期模式：一个积极推理的社会同化和人类决策模型。《心理学前沿》。https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2019.00679/full. 约翰·C. 伯科 (2024a). CogNarr生态系统：促进大规模群体认知。arXiv。https://arxiv.org/html/2407.18945v1. 约翰·C. 伯科 (2024b). CogNarr生态系统：初步思考关于故事图意义表示的构想。OSF预印本。https://osf.io/preprints/osf/muc29. 约翰·C. 伯科 (2020a). 科学驱动的社会转型，第一部分：世界观。《可持续发展》，12(17)，6881. DOI: 10.3390/su12176881. 约翰·C. 伯科 (2020b). 科学驱动的社会转型，第二部分：动机和策略。《可持续发展》，12(19)，8047. DOI: 10.3390/su12198047. 约翰·C. 伯科 (2021). 科学驱动的社会转型，第三部分
关键表面
群成员通过对话和互动主动和隐含地调整他们的信念和期望，增强了他们预测彼此行为的能力，并以相似的方式感知和行动于世界。
该研究所的一个项目旨在通过研究 fellow 约翰·博伊克的早期工作，即经济、金融和治理系统作为政治体的认知架构来促进大规模群体认知。
社会上大多数关于主动推理的研究仍然停留在概念性或模拟层面，而领域内最清晰的基础设施努力CogNarr是开源、无资金支持且仍处于早期开发阶段。
相关资源
Audience: Researcher
Research and publication-oriented repository for the Active Inference Journal.
Audience: Researcher
Synthesis paper on active inference over discrete state-spaces (Da Costa et al., 2020); a standard reference for the discrete formulation.