世界是受控的幻觉:大脑根据贝叶斯概率预测来认识世界吗?(8)

2023-04-30 来源:飞速影视
就像我之前提到过的,在对知觉内容进行分类,并在不确定的情境下做决策时,贝叶斯脑的工作状态近似于贝叶斯最优水平。这意味着在对未来(潜在的)状况进行预估时,它尽可能考虑到了所有可用信息和所有概率约束。
你可以给被优化的量取几个名字,但实际上对各种理论进行深挖、整合后发现,不同观点所指的被优化的量看似不同,其实内核都是一样的。有一种考察方式就是把它看作证据(evidence),在信息论中,证据等同于感官和内部世界模型共有信息的最大化。
07 自由能量最小化
我在写自由意志的热力学(TheThermodynamics of Free Will)这篇文章时,详细地讨论了卡尔·弗里斯顿有关主动推理(Active Inference)的理论。
自由能量(Free Energy)最小化是为了优化模型的信息或边际似然性,弗里斯顿将自由能量的定义跟模型意外度(surprise of the model)的最小化联系在了一起(也就是尽量减少与你的内在世界模型不相符的体验)。
该理论进一步将它的元素与生物系统相结合,比如说大脑,因为它可以对外界施加作用。你不该只是在脑中臆想未来,你能对外界施加影响,追求并实现自己的愿望,主动地改变未来。
据弗里斯顿说,主动推理(ActiveInference,AI)跟人工智能(Artificial Intelligence,AI)“撞缩写”并不是个巧合,他相信“在 5 到 10 年内,大多数的机器学习都将涵盖自由能量最小化(Free energy minimization)原理”。
这又令我们想起了达马西奥对稳态的批判:
生命系统并不是静止不动的,为了使意外最小化并在充斥着不确定性的未来中生存,它始终在对外界产生着影响。

世界是受控的幻觉:大脑根据贝叶斯概率预测来认识世界吗?


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最小化的自由能与熵(entropy)有关,因为意外度的时间平均值(time-average over the surprise)给出了熵的度量。这会造成物理性质的结果,弗里斯顿这样说道:
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