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主動推理:心智、大腦與行為的自由能原理 版權信息
- ISBN：9787111750192
- 條形碼：9787111750192 ; 978-7-111-75019-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
主動推理:心智、大腦與行為的自由能原理 本書特色
全球*具影響力的神經科學泰斗與諾貝爾獎熱門候選人生涯代表作； 認知科學的“萬物理論”和生命與心智的“**性原理”； 揭示一切具身智能和計算系統認識與改造世界的根本邏輯； 推動多學科范式轉移和通用人工智能研究路徑創新。 以GPT-4O和Claude等為代表的深度神經網絡正不斷刷新公眾對“人工智能”的固有印象，一次次地告訴我們智能“不是什么”，卻從未正面回應智能“是什么”。如何理解智能的本質？人與動物的思考和行動遵循哪些基本邏輯？它們與人工智能系統有哪些共性，又有哪些深層的差異？諸如此類的問題不僅在科學和工程上意義重大，更關乎每一個個體能否真正適應波瀾壯闊的智能時代，包括重新找準自身的定位及發展自身的獨特優勢。 這部里程碑式的作品系統地介紹了當代神經科學泰斗卡爾·J. 弗里斯頓（Karl J. Friston）對上述問題的深刻見解。弗里斯頓提煉了生命與心智的“**性原理”，指出任何具身的智能系統，包括人、動物與機器認識世界與改造世界的原動力——在有限時空范圍內抵御熱力學第二定律以維系自身的存在——均可概括為系統自由能的*小化，該過程體現為“主動推理”。主動推理將感知、行動、學習和計劃等一切心智活動納入了統一的框架，其在認知科學領域的革命性意義堪比生物學領域的自然選擇理論和地質科學領域的大陸漂移學說。 本書包括主動推理的頂層邏輯（物理原則）、底層邏輯（形式體系）和實際應用（建模實例和數據分析方法），作為現存關于主動推理*為清晰詳實的介紹，展示了關于生命與心智的顛覆性的科學觀與方法論，既是一架天馬行空的理論萬花筒，又是一部腳踏實地的研究操作指南。
主動推理:心智、大腦與行為的自由能原理 內容簡介
主動推理架構是對感知行為的一種理解，旨在以概率推理描述知覺、計劃和行動。該架構為理論神經科學家卡爾·J.弗里斯頓多年來開創性研究的成果，提供了一個關于大腦、認知和行為的整合性的視角，越來越多地應用于神經科學、心理學和哲學等學科領域。主動推理架構將行動寓于知覺之中。本書首次全面介紹了主動推理架構，涵蓋理論基礎和實踐應用。 作為理解行為與大腦的“**原則”方法，主動推理架構以*小化自由能為綱。本書強調了自由能原理對理解大腦運行方式的重大意義，介紹了主動推理架構的相關概念和形式體系，并將其置于當前認知科學理論的語境之中，而后以具體實例展示了如何使用基于主動推理的計算模型來解釋知覺、注意、記憶和計劃等認知現象。
主動推理:心智、大腦與行為的自由能原理 目錄
致謝
前言
**部分
1 概論
1.1 介紹
1.2 生命有機體的持存與適應
1.3 主動推理：基于**原則的行為
1.4 全書結構
1.5 總結
2 主動推理的底層邏輯
2.1 介紹
2.2 作為推理的知覺
2.3 生物的推理和優化
2.4 作為推理的行動
2.5 *小化模型與世界的差異
2.6 *小化變分自由能
2.7 預期自由能和作為推理的計劃
2.8 何謂預期自由能
2.9 關于主動推理的底層邏輯
2.10 總結
3 主動推理的頂層邏輯
3.1 介紹
3.2 馬爾科夫毯
3.3 驚異*小化與自證
3.4 推理、認知與隨機動力學
3.5 主動推理架構：理解行為與認知的新基礎
3.6 模型、策略與軌跡
3.7 在主動推理架構下協調生成論、控制論和預測理論
3.8 主動推理：從生命的涌現到能動性的產生
3.9 總結
4 主動推理的生成模型
4.1 介紹
4.2 從貝葉斯推理到自由能
4.3 生成模型
4.4 對應離散時間任務的主動推理
4.5 連續時間的主動推理
4.6 總結
5 消息傳遞和神經生物學
5.1 介紹
5.2 微觀回路與消息
5.3 運動指令
5.4 皮質下結構
5.5 神經調節與學習
5.6 表征離散變量與連續變量的層級
5.7 總結
第二部分
6 主動推理模型的設計指南
6.1 介紹
6.2 主動推理模型：四步設計指南
6.3 我們在為什么系統建模？
6.4 生成模型*恰當的形式是怎樣的？
6.5 如何創建生成模型？
6.6 怎樣理解生成過程？
6.7 基于主動推理架構執行數據的模擬、可視化、分析和擬合
6.8 總結
7 離散時間的主動推理
7.1 介紹
7.2 知覺推理
7.3 作為推理的決策與計劃
7.4 信息搜集
7.5 學習與求新
7.6 多層（深度）推理
7.7 總結
8 連續時間的主動推理
8.1 介紹
8.2 運動控制
8.3 動力系統
8.4 廣義同步
8.5 混合（離散 連續）模型
8.6 總結
9 基于模型的數據分析
9.1 介紹
9.2 元貝葉斯方法
9.3 變分拉普拉斯
9.4 參數經驗貝葉斯（PEB）
9.5 基于模型的數據分析指南
9.6 生成模型舉例
9.7 錯誤推理的模型
9.8 總結
10 作為感知行為之統一理論的主動推理
10.1 介紹
10.2 完整梳理
10.3 融會貫通：以整合水平理解主動推理架構
10.4 預測性的大腦、心智和預測加工理論
10.5 知覺
10.6 行動控制
10.7 效用與決策
10.8 行為與有限理性
10.9 效價、情緒與動機
10.10 穩態、穩態應變與內感覺加工
10.11 注意、顯著性與認識活動的動力學
10.12 規則學習、因果推理與快速泛化
10.13 在其他領域應用主動推理：一些可能的方向
10.14 總結
附 錄
附錄A 相關數學背景
附錄B 主動推理的數學方程
附錄C Matlab代碼：一個帶注釋的例子
注釋
參考文獻
索引
前言
**部分
1 概論
1.1 介紹
1.2 生命有機體的持存與適應
1.3 主動推理：基于**原則的行為
1.4 全書結構
1.5 總結
2 主動推理的底層邏輯
2.1 介紹
2.2 作為推理的知覺
2.3 生物的推理和優化
2.4 作為推理的行動
2.5 *小化模型與世界的差異
2.6 *小化變分自由能
2.7 預期自由能和作為推理的計劃
2.8 何謂預期自由能
2.9 關于主動推理的底層邏輯
2.10 總結
3 主動推理的頂層邏輯
3.1 介紹
3.2 馬爾科夫毯
3.3 驚異*小化與自證
3.4 推理、認知與隨機動力學
3.5 主動推理架構：理解行為與認知的新基礎
3.6 模型、策略與軌跡
3.7 在主動推理架構下協調生成論、控制論和預測理論
3.8 主動推理：從生命的涌現到能動性的產生
3.9 總結
4 主動推理的生成模型
4.1 介紹
4.2 從貝葉斯推理到自由能
4.3 生成模型
4.4 對應離散時間任務的主動推理
4.5 連續時間的主動推理
4.6 總結
5 消息傳遞和神經生物學
5.1 介紹
5.2 微觀回路與消息
5.3 運動指令
5.4 皮質下結構
5.5 神經調節與學習
5.6 表征離散變量與連續變量的層級
5.7 總結
第二部分
6 主動推理模型的設計指南
6.1 介紹
6.2 主動推理模型：四步設計指南
6.3 我們在為什么系統建模？
6.4 生成模型*恰當的形式是怎樣的？
6.5 如何創建生成模型？
6.6 怎樣理解生成過程？
6.7 基于主動推理架構執行數據的模擬、可視化、分析和擬合
6.8 總結
7 離散時間的主動推理
7.1 介紹
7.2 知覺推理
7.3 作為推理的決策與計劃
7.4 信息搜集
7.5 學習與求新
7.6 多層（深度）推理
7.7 總結
8 連續時間的主動推理
8.1 介紹
8.2 運動控制
8.3 動力系統
8.4 廣義同步
8.5 混合（離散 連續）模型
8.6 總結
9 基于模型的數據分析
9.1 介紹
9.2 元貝葉斯方法
9.3 變分拉普拉斯
9.4 參數經驗貝葉斯（PEB）
9.5 基于模型的數據分析指南
9.6 生成模型舉例
9.7 錯誤推理的模型
9.8 總結
10 作為感知行為之統一理論的主動推理
10.1 介紹
10.2 完整梳理
10.3 融會貫通：以整合水平理解主動推理架構
10.4 預測性的大腦、心智和預測加工理論
10.5 知覺
10.6 行動控制
10.7 效用與決策
10.8 行為與有限理性
10.9 效價、情緒與動機
10.10 穩態、穩態應變與內感覺加工
10.11 注意、顯著性與認識活動的動力學
10.12 規則學習、因果推理與快速泛化
10.13 在其他領域應用主動推理：一些可能的方向
10.14 總結
附 錄
附錄A 相關數學背景
附錄B 主動推理的數學方程
附錄C Matlab代碼：一個帶注釋的例子
注釋
參考文獻
索引
展開全部
主動推理:心智、大腦與行為的自由能原理 作者簡介
托馬斯·帕爾（Thomas Parr）
倫敦大學學院Queen Square神經病學研究所研究員
喬瓦尼·佩祖洛（Giovanni Pezzulo）
意大利國家研究委員會認知科學與技術研究所研究員
卡爾·J.弗里斯頓（Karl J. Friston）
倫敦大學學院Queen Square神經病學研究所教授
Wellcome人類神經成像中心科學主任
英國皇家學會院士，歐洲科學院院士
2016年Semantic Scholar“全球十大最具影響力神經科學家”之首
2017年科瑞唯安諾貝爾生理/醫學獎熱門候選人
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