原标题：AGI理论比较：主动推理、强化学习、控制论、贝叶斯大脑、效用决策、有限理性、情感动机、动态体内平衡
文章来源：人工智能学家
内容字数：57034字
主动推理：感知行为的统一理论
本文总结了《主动推理：心灵中的能原理》一书中关于主动推理的理论要点及其实际应用，并将其与其他认知理论进行比较。
1. 主动推理概述
主动推理将感知行为视为一个整体，认为生物体通过最小化模型与世界之间的差异来适应环境。这可以通过改变自身信念（感知）或改变世界（行动）来实现，核心在于最小化变分能。
2. 各章节总结
本书前九章系统地介绍了主动推理的理论基础和实际应用。第一章介绍了主动推理的规范性方法；第二章阐述了基于预测机器和生成模型的低级路径；第三章阐述了基于生物体完整性和马尔可夫毯的替代路径；第四章概述了主动推理的形式方面，包括变分推理；第五章探讨了主动推理的神经生物学基础；第六章提供了设计主动推理模型的指导；第七章和第八章提供了离散和连续时间主动推理模型的示例；第九章讨论了基于模型的数据分析方法。
3. 主动推理的综合视角
主动推理为感知、行动选择、注意力和情绪调节等问题提供了一个统一的视角。感知和行动都是为了最大化模型证据，记忆和注意力也是为了优化这一目标。情感行为可通过内部生理学的生成模型来概念化。
4. 预测大脑、预测心智和预测处理
主动推理强调大脑的预测和目标导向方面，与预测处理（PP）理论密切相关。PP理论关注预测在大脑和认知中的核心作用，但其含义比主动推理更广泛。
5. 感知与贝叶斯大脑假设
主动推理将感知视为基于生成模型的推断过程，这与贝叶斯大脑假设一致。主动推理为贝叶斯大脑假设提供了规范基础，并自然地模拟了主动感知。
6. 动作控制
主动推理中，动作源于本体感受预测，这与意念理论相符。主动推理与控制论思想密切相关，特别是感知控制理论，但它还包含基于生成模型的预期或前馈方面。
7. 效用和决策
主动推理将行动选择视为一个推断问题，用贝叶斯先验代替了成本函数，这与贝叶斯决策理论和强化学习有所不同。主动推理能够自发地解决探索-利用的平衡问题。
8. 行为和有限理性
主动推理中的行为包含深思熟虑、坚持不懈和习惯性三个方面，这与有限理性理论相符。有限理性能理论根据能的两个组成部分（能量和熵）阐述了行动选择与信息处理能力的权衡。
9. 情感、动机和稳态
情感效价可以被视为能随时间的变化率，情绪状态可以由能的长期动态来描述。对能变化的预期具有激励作用，与多巴胺信号传导有关。生物体的生成模型也与内部环境有关，主动推理可以解释稳态和动态平衡。
10. 注意力、显着性和认知动态
主动推理将注意力定义为与感官输入相关的精度，显着性与预期信息增益相关。高度精确的数据往往是低歧义的，因此应该受到关注。
11. 规则学习、因果推理和快速泛化
主动推理的学习范式基于生成模型的开发，该模型捕获动作、和观察之间的因果关系，这有助于进行复杂的因果推理和快速泛化。
12. 未来方向
主动推理可以应用于社会和文化动态以及机器学习和机器人技术等领域，这些都是未来研究的开放方向。
总而言之，主动推理为理解大脑和行为提供了一个有前景的框架，它整合了多个认知领域，并具有广泛的应用潜力。
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