自由能原理的物理学在多大程度上是特殊的？

自由能原理（FEP）指出，任何动力学系统都可被解释为对其周围环境执行贝叶斯推断。在本工作中，我们深入考察了在最简单的系统集合——弱耦合非平衡线性随机系统中推导FEP所需的假设。具体而言，我们探讨（i）对系统统计结构所施加的要求具有多高的普遍性，以及（ii）FEP对于此类系统行为的揭示程度。我们发现，FEP的两个要求——马尔可夫毯条件（即排除内部状态与外部状态之间直接耦合的统计边界）及其螺线流（即驱动系统偏离平衡的趋势）的严格限制——仅在极窄的参数空间内成立。适用的系统需要不存在感知—行动不对称性，而这对于与环境交互的生命系统而言极不寻常。更重要的是，我们观察到，在该论证中连接系统行为与变分推断的数学核心步骤，依赖于系统平均状态动力学与这些状态动力学之平均之间的隐式等价。这一等价一般而言并不成立，即便对线性系统亦如此，因为它要求系统与自身交互历史的有效解耦。这些观察对于评估FEP的普适性与适用性至关重要，并表明该理论在当前形式下存在显著问题。这些问题使得FEP就其现状而言，无法直接应用于此处所研究的简单线性系统，并提示在该理论可用于描述生命与认知过程的复杂系统之前，尚需更多发展。