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Hipótese de neurociência proposta por Karl Friston Da Wikipédia, a enciclopédia livre
O princípio da energia livre é uma declaração formal que explica como os sistemas vivos e não vivos permanecem em estados estacionários de não equilíbrio, restringindo-se a um número limitado de estados. Estabelece que os sistemas minimizam uma função de energia livre de seus estados internos (não deve ser confundida com energia livre termodinâmica), o que implica crenças sobre estados ocultos em seu ambiente. A minimização implícita da energia livre está formalmente relacionada aos métodos variacionais Bayesianos e foi originalmente introduzida por Karl Friston como uma explicação para a percepção incorporada na neurociência, [1] onde também é conhecida como inferência ativa.
O princípio da energia livre explica a existência de um determinado sistema modelando-o através de um Envoltório de Markov que tenta minimizar a diferença entre seu modelo de mundo e seu sentido e percepção associados. Essa diferença pode ser descrita como "surpresa" e é minimizada pela correção contínua do modelo de mundo do sistema. Como tal, o princípio é baseado na ideia bayesiana do cérebro como um “motor de inferência”. Friston adicionou um segundo caminho para a minimização: a ação. Ao mudar ativamente o mundo para o estado esperado, os sistemas também podem minimizar a energia livre do sistema. Friston assume que este é o princípio de toda reação biológica. [2] Friston também acredita que seu princípio se aplica tanto aos transtornos mentais quanto à inteligência artificial. Implementações de IA baseadas no princípio de inferência ativa mostraram vantagens sobre outros métodos. [2]
O princípio da energia livre tem sido criticado por ser muito difícil de entender, mesmo para especialistas, [3] e a consistência matemática da teoria tem sido questionada por estudos recentes. [4] [5] As discussões do princípio também foram criticadas por invocar suposições metafísicas muito distantes de uma previsão científica testável, tornando o princípio infalsificável. [6] Em uma entrevista de 2018, Friston reconheceu que o princípio da energia livre não é adequadamente falsificável: "o princípio da energia livre é o que é - um princípio. Como o princípio de ação estacionária de Hamilton, não pode ser falsificado. Não pode ser refutado. Na verdade, não há muito o que fazer com ele, a menos que você pergunte se os sistemas mensuráveis estão de acordo com o princípio." [7]
A noção de que sistemas biológicos auto-organizados – como uma célula ou cérebro – podem ser entendidos como minimizando a energia livre variacional é baseada no trabalho de Helmholtz sobre inferência inconsciente [8] e tratamentos subsequentes em psicologia [9] e aprendizado de máquina. [10] A energia livre variacional é uma função de observações e uma densidade de probabilidade sobre suas causas ocultas. Essa densidade variacional é definida em relação a um modelo probabilístico que gera observações previstas a partir de causas hipotéticas. Nesse cenário, a energia livre fornece uma aproximação à evidência do modelo Bayesiano. [11] Portanto, sua minimização pode ser vista como um processo de inferência bayesiana. Quando um sistema faz observações ativamente para minimizar a energia livre, ele implicitamente realiza inferência ativa e maximiza a evidência para seu modelo do mundo.
A inferência ativa está intimamente relacionada ao bom teorema do regulador [12] e teorias relacionadas de auto-organização, [13] [14] como auto-montagem, formação de padrões, autopoiese [15] e practopoiese. [16] Aborda os temas considerados em cibernética, sinergética [17] e cognição incorporada. Como a energia livre pode ser expressa como a energia esperada de observações sob a densidade variacional menos sua entropia, ela também está relacionada ao princípio da entropia máxima. [18] Finalmente, como a média temporal da energia é ação, o princípio da mínima energia livre variacional é um princípio da mínima ação.
Definição (formulação contínua): A inferência ativa depende da sequência
O objetivo é maximizar a evidência do modelo ou minimizar a surpresa . [10] No entanto, isso significa que os estados internos também devem minimizar a energia livre, porque a energia livre é uma função dos estados sensoriais e internos:
A minimização da energia livre equivale a maximizar a informação mútua entre os estados sensoriais e os estados internos que parametrizam a densidade variacional (para uma densidade variacional de entropia fixa). [19] Isso relaciona a minimização de energia livre ao princípio de redundância mínima [20] e tratamentos relacionados usando a teoria da informação para descrever o comportamento ideal. [21] [22]
A minimização de energia livre fornece uma maneira útil de formular modelos normativos (óptimos de Bayes) de inferência neuronal e aprendizado sob incerteza [23] e, portanto, ela concorda com a hipótese do cérebro Bayesiano. [24] Os processos neuronais descritos pela minimização da energia livre dependem da natureza dos estados ocultos: , que podem incluir variáveis dependentes do tempo, parâmetros invariantes no tempo e a precisão (variância inversa ou temperatura) de flutuações aleatórias. Variáveis de minimização, parâmetros e precisão correspondem à inferência, aprendizado e codificação da incerteza, respectivamente.
A minimização da energia livre formaliza a noção de inferência inconsciente na percepção [8] [10] e fornece uma teoria normativa Bayesiana do processamento neuronal (onde ~ denota uma variável em coordenadas generalizadas de movimento e é um operador de matriz derivada): [25]
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