一个极小主动推断智能体
人工智能
2015-03-16 v1
摘要
认知神经科学中所谓“自由能原理”(FEP)的研究正变得日益引人注目。迄今为止，该理论的介绍对许多读者来说难以理解，但它主要依赖于两个相对简单的想法：首先，规范或目的论价值可以表示为概率分布（主动推断）；其次，近似贝叶斯推理可以通过对模型参数进行梯度下降来有效执行（自由能原理）。主动推断的概念对包括认知科学、人工智能以及认知神经科学在内的许多学科具有极大兴趣，值得更广泛地知晓。本文试图为来自不同科学背景的读者提供对主动推断和信息自由能的易懂介绍。在这项工作中，我们引入了一个基于智能体的模型，其中一个智能体试图使用FEP的方法对其在一维离散世界中的位置进行预测。
引用
@article{arxiv.1503.04187,
title = {A Minimal Active Inference Agent},
author = {Simon McGregor and Manuel Baltieri and Christopher L. Buckley},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.04187},
year = {2015}
}