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| 編輯推薦： |
全球最具影响力的神经科学泰斗与诺贝尔奖热门候选人生涯代表作；
认知科学的“万物理论”和生命与心智的“第一性原理”；
揭示一切具身智能和计算系统认识与改造世界的根本逻辑；
推动多学科范式转移和通用人工智能研究路径创新。
以GPT-4O和Claude等为代表的深度神经网络正不断刷新公众对“人工智能”的固有印象，一次次地告诉我们智能“不是什么”，却从未正面回应智能“是什么”。如何理解智能的本质？人与动物的思考和行动遵循哪些基本逻辑？它们与人工智能系统有哪些共性，又有哪些深层的差异？诸如此类的问题不仅在科学和工程上意义重大，更关乎每一个个体能否真正适应波澜壮阔的智能时代，包括重新找准自身的定位及发展自身的独特优势。
这部里程碑式的作品系统地介绍了当代神经科学泰斗卡尔·J. 弗里斯顿（Karl J. Friston）对上述问题的深刻见解。弗里斯顿提炼了生命与心智的“第一性原理”，指出任何具身的智能系统，包括人、动物与机器认识世界与改造世界的原动力——在有限时空范围内抵御热力学第二定律以维系自身的存在——均可概括为系统自由能的最小化，该过程体现为“主动推理”。主动推理将感知、行动、学习和
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| 內容簡介： |
主动推理架构是对感知行为的一种理解，旨在以概率推理描述知觉、计划和行动。该架构为理论神经科学家卡尔·J.弗里斯顿多年来开创性研究的成果，提供了一个关于大脑、认知和行为的整合性的视角，越来越多地应用于神经科学、心理学和哲学等学科领域。主动推理架构将行动寓于知觉之中。本书首次全面介绍了主动推理架构，涵盖理论基础和实践应用。
作为理解行为与大脑的“第一原则”方法，主动推理架构以最小化自由能为纲。本书强调了自由能原理对理解大脑运行方式的重大意义，介绍了主动推理架构的相关概念和形式体系，并将其置于当前认知科学理论的语境之中，而后以具体实例展示了如何使用基于主动推理的计算模型来解释知觉、注意、记忆和计划等认知现象。
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| 關於作者： |
托马斯·帕尔（Thomas Parr）
伦敦大学学院Queen Square神经病学研究所研究员
乔瓦尼·佩祖洛（Giovanni Pezzulo）
意大利国家研究委员会认知科学与技术研究所研究员
卡尔·J.弗里斯顿（Karl J. Friston）
伦敦大学学院Queen Square神经病学研究所教授
Wellcome人类神经成像中心科学主任
英国皇家学会院士，欧洲科学院院士
2016年Semantic Scholar“全球十大最具影响力神经科学家”之首
2017年科瑞唯安诺贝尔生理/医学奖热门候选人
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| 目錄：
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致谢
前言
第一部分
1 概论
1.1 介绍
1.2 生命有机体的持存与适应
1.3 主动推理：基于第一原则的行为
1.4 全书结构
1.5 总结
2 主动推理的底层逻辑
2.1 介绍
2.2 作为推理的知觉
2.3 生物的推理和优化
2.4 作为推理的行动
2.5 最小化模型与世界的差异
2.6 最小化变分自由能
2.7 预期自由能和作为推理的计划
2.8 何谓预期自由能
2.9 关于主动推理的底层逻辑
2.10 总结
3 主动推理的顶层逻辑
3.1 介绍
3.2 马尔科夫毯
3.3 惊异最小化与自证
3.4 推理、认知与随机动力学
3.5 主动推理架构：理解行为与认知的新基础
3.6 模型、策略与轨迹
3.7 在主动推理架构下协调生成论、控制论和预测理论
3.8 主动推理：从生命的涌现到能动性的产生
3.9 总结
4 主动推理的生成模型
4.1 介绍
4.2 从贝叶斯推理到自由能
4.3 生成模型
4.4 对应离散时间任务的主动推理
4.5 连续时间的主动推理
4.6 总结
5 消息传递和神经生物学
5.1 介绍
5.2 微观回路与消息
5.3 运动指令
5.4 皮质下结构
5.5 神经调节与学习
5.6 表征离散变量与连续变量的层级
5.7 总结
第二部分
6 主动推理模型的设计指南
6.1 介绍
6.2 主动推理模型：四步设计指南
6.3 我们在为什么系统建模？
6.4 生成模型最恰当的形式是怎样的？
6.5 如何创建生成模型？
6.6 怎样理解生成过程？
6.7 基于主动推理架构执行数据的模拟、可视化、分析和拟合
6.8 总结
7 离散时间的主动推理
7.1 介绍
7.2 知觉推理
7.3 作为推理的决策与计划
7.4 信息搜集
7.5 学习与求新
7.6 多层（深度）推理
7.7 总结
8 连续时间的主动推理
8.1 介绍
8.2 运动控制
8.3 动力系统
8.4 广义同步
8.5 混合（离散 连续）模型
8.6 总结
9 基于模型的数据分析
9.1 介绍
9.2 元贝叶斯方法
9.3 变分拉普拉斯
9.4 参数经验贝叶斯（PEB）
9.5 基于模型的数据分析指南
9.6 生成模型举例
9.7 错误推理的模型
9.8 总结
10 作为感知行为之统一理论的主动推理
10.1 介绍
10.2 完整梳理
10.3 融会贯通：以整合水平理解主动推理架构
10.4 预测性的大脑、心智和预测加工理论
10.5 知觉
10.6 行动控制
10.7 效用与决策
10.8 行为与有限理性
10.9 效价、情绪与动机
10.10 稳态、稳态应变与内感觉加工
10.11 注意、显著性与认识活动的动力学
10.12 规则学习、因果推理与快速泛化
10.13 在其他领域应用主动推理：一些可能的方向
10.14 总结
附 录
附录A 相关数学背景
附录B 主动推理的数学方程
附录C Matlab代码：一个带注释的例子
注释
参考文献
索引
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| 內容試閱：
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主动推理是一种理解感知行为（sentient behavior）的方法。读这本书的时候，你就在实施主动推理——也就是说，你正（以特定方式）主动对现实进行取样，因为你相信这样做能让你学到些东西。你用双眼扫过页面，因为此举有助于降低你将要接收到的视觉刺激的不确定性，即有助于你了解这些文字试图传达些什么意思。简而言之，主动推理将行动纳入了知觉之中，让知觉成为了一种推理或曰假设检验。不仅如此，主动推理甚至将计划也纳入了推理的范畴——这种推理是为了确定你将采取的行动，以降低自身存在的不确定性。
主动推理可以非常简单直接，要体会这一点，你只需要让指尖轻触大腿，并保持不动一两秒钟。现在你的腿能感受到指尖吗？它是平滑还是粗糙？你大概会发现要想感受到指尖的质地就非得让它在腿上轻轻滑动不可，这就是最基本的主动推理。感之即触之，见之即视之，闻之即听之。当然“抚触”并不一定要像这样外显地进行，我们可以像浏览书本时那样悄悄引导自己注意力的指向。一句话，我们并非只在致力于理解自己感知到的事物，还在积极主动地创造自己的“感知圈”（sensorium）。接下来，我们就将看到事情为何必然如此——为何我们所感、所做，乃至计划的一切皆可归于一种存在意义上的规范——自证。
主动推理的解释范围可不仅限于阅读或搜索信息。有观点认为，一切生物与粒子都以自身的存在实施主动推理。这像是个很强势的主张，但它其实点明了一个事实：主动推理源于自由能原理，后者将存在等同于自证，将自证等同于生成性的推理。本书不会深入探讨智能系统的物理学，而是主要关注这些物理原则将如何帮助我们理解大脑的运行机制。
要理解这些并不容易。哲学家们思索自然已有上千年了，神经科学也有上百年的历史。虽说我们能将主动推理追溯到自组织行为的第一原则（类似哈密顿最小作用量原理的变分原理），但第一原则本身对理解一个特定的大脑如何运行，以及它与其他大脑有何不同却很难说有多大的帮助。这就像基于自然选择的演化理论很难解释我为什么有两只眼睛或为什么说法语。本书旨在使用原则支持读者提出并解决神经科学与人工智能领域的重要问题，我们不能止步于原则，还要掌握适配原则的具体机制。
因此，主动推理——及相应的贝叶斯机制——为我们如何知觉、计划与行动的问题确定了框架。关键在于，它的目标并非取代其他的框架，如心理行为研究、决策理论或强化学习。相反，它试图将这些行之有效的进路囊括在统一的结构之中。接下来我们将特别关注主动推理的信念更新（及相应过程理论）将如何与心理学、认知神经科学、生成论、动物行为学等领域的重要概念建立关联。
所谓的“过程理论”关注具身的大脑（及其他因素）支持的神经（及其他生物物理）过程如何实现信念更新。基于主动推理的研究迄今已创建了一套相当完善的计算架构和模拟工具，既可为大脑的方方面面建模，又可检验关于其他计算架构的假设。但这些工具没法解决所有的问题。主动推理的核心（同时也是它最大的挑战）是创建一个合适的生成模型——关于外部世界（无法观察）的诱因如何产生可观察结果（即感知）的统计表征，能为实验被试或其他生物的智能行为提供恰当的解释。
我们希望借助本书向读者展示如何应对这一挑战。在第一部分，我们将给出全书的基本观点和公式，这些观点和公式将在第二部分用于研究实践。简而言之，本书是为那些想要使用主动推理的读者创作的，该架构可为智能行为建模，服务于科学探索或人工智能研究。因此它关注的是理解和应用主动推理架构所必不可少的观点和程序，而非智能系统的物理学或哲学。
生命有机体始终处在与其所在环境（包括其他有机体）的互动之中。它们借助行动改变环境并从环境中接受感知刺激，构成了所谓的“行动—知觉环路”。生命有机体只有通过对行动—知觉环路的适应性控制，才能维持自身的完整。这意味着它们要采取行动并接收感知刺激（观察），这些感知刺激要么对应于它们所偏好的结果和目标（对简单有机体，这类感知刺激通常与食物和庇护所有关，对复杂有机体则可能还与社会关系或职业有关），要么有助于它们理解世界（为其揭示周围环境状态）。
借助对行动—知觉环路的适应性控制与环境互动对生命有机体意味着巨大的挑战，这是因为行动—知觉环路具有递归的性质：观察难免受过往的行动影响，进而又改变我们后续行动的决策，后续的行动又产生后续的观察。潜在的控制与适应方案数量巨大，但其中只有很少是真正有用的。但在演化的过程中，生命有机体成功地发展了适应性的策略，并因此得以存续下来。这些策略的复杂程度各不相同，简单有机体的策略相对单一、刻板（比如细菌会游向糖分更高的水域），复杂有机体的策略则要求更高，也更加灵活（比如人类会制订计划，追求远期目标）。这些策略在选择和执行的时间尺度方面也有区别：从（演化时间尺度的）对环境中威胁因素的简单反应和形态学适应，到借助文化与发展习得的行为模式，再到行动与知觉尺度的、通常要求更高的认知过程（如注意与记忆）。
……
这种多样性为生物带来了福音，但对构建大脑与心智的形式理论却构成了挑战。对心智理论大致有两种观点。一种观点是：不同生物的适应性、神经过程（比如突触间的交互与神经网络的运行）和认知机制（像知觉、注意、社会互动）具有高度的特异性，需分别予以专门解释，这就引出了哲学、心理学、神经科学、行为学、生物学、人工智能和机器人学等领域的海量理论，要想将它们统一几乎是不可能的。另一种观点是，尽管表现形式多种多样，生命有机体在行为、认知和适应性方面的某些核心特征可基于“第一原则”做出一致的解释。
这两种观点产生了两条研究思路，在某种程度上又分别映射了认知科学研究的两大“派系”——“简约派”（the neats）和“芜杂派”（the scruffies）（这对称谓来自Roger Shank）。“简约派”致力于超越大脑和心智现象（表面上）的异质性，寻求理论上的统一。他们希望从第一原则出发，设计自上而下的、规范性的模型，并由此衍生出关于大脑和心智的尽可能多的事实。“芜杂派”则拥抱异质性，关注需要专门解释的细节。他们希望从数据出发，设计自下而上的模型，用一切可用的方法解释复杂现象，包括为不同的现象提供不同的解释。
我们有无可能如“简约派”所追求的那样，从第一原则出发解释高度异质化的生物和认知现象？又能否构建起理解大脑与心智的统一框架？
对这些问题，本书给出的答案是肯定的。主动推理就是理解大脑与心智的规范架构，我们将从第一原则出发，逐渐呈现其认知科学与生命科学蕴义。
……
主动推理是一个规范架构，用于描述生命有机体之贝叶斯最优的认知与行为。其规范性体现在：生命有机体认知与行为的方方面面都要遵循一个原则——令其感知观察的惊异最小化。“惊异”这个概念不能从字面意义上来理解，它衡量的其实是主体当前的感知观察与其偏好的感知观察间的差异，而为主体所偏好的感知观察通常关乎身体的完整与生命的维系（比如鱼偏好的感知观察必然是在水中的）。重要的是，单凭被动地观察环境无助于实现惊异最小化，主体必须对其行动—知觉环路施以适应性的控制，由此获得偏好的感知观察。主动推理架构之“主动”就体现于此。
惊异最小化在技术上很难实现，个中原因我们很快就将谈到。主动推理架构提供了一个解决方案，其假设即便生命有机体无法直接最小化惊异水平，也能最小化一个近似值，这个近似值就是（变分）自由能。这个量可借助神经计算实现最小化，作为对感知观察的反应（和期望）。对自由能最小化的强调揭示了主动推理架构及其背后的“第一原则”——也就是自由能原理（Friston， 2009）间的关系。
就解释生命现象而言，自由能最小化似乎是一个非常抽象的出发点。但是，我们能由此出发引申出一系列形式的，乃至实证的假设，解释大量认知科学与神经科学问题。包括神经集群如何编码自由能最小化涉及的变量，最小化自由能的过程如何对应于特定认知过程，如知觉、行动选择和学习，以及主动推理的主体为推进自由能的最小化会采取哪些行动。
上述问题表明本书将主要关注生命有机体水平的主动推理和自由能最小化——包括非常简单与非常复杂的生命（如细菌与人类），及相应的行为、认知、社会和神经过程。这是必要的澄清，因为自由能原理的适用范围非常广泛，除神经信息加工活动外，自由能最小化还可用于描述时间跨度各异的一系列生命现象，涵盖细胞尺度、文化尺度和演化尺度（Friston， Levin et al.， 2015; Isomura & Friston， 2018; Palacios， Razi et al.， 2020; Veissière et al.， 2020）。但这些话题就不在本书的关注范围之内了。
……
主动推理架构之顶层逻辑的出发点是类似这样的问题：生命有机体如何借助在现实环境中的适应性活动实现持存？主动推理架构提供了对这类问题的规范性解决方案，而顶层逻辑将有助于我们理解这种规范性的内涵：生命有机体需要做些什么来应对基本的生存挑战（最小化自由能）以及它们为何要这么做（替代性地最小化其感知观察之惊异）。
主动推理架构的底层逻辑从贝叶斯大脑的理念出发，该理念视大脑为一台推理引擎，致力于优化感知刺激之诱因的概率表征。主动推理是（原本不可解的）推理问题的一种特殊的变分近似，这种近似有生物学意义上的可行性。主动推理的底层逻辑有助于阐释主体如何最小化自由能——这意味着主动推理不仅是一条原则，还是对认知功能及其神经基础的机制解释（亦即过程理论）。
我们将在第2章探讨主动推理架构的底层逻辑。从基本理论开始，回顾Helmholtz（1866）如何将知觉描述为（贝叶斯）统计推理，以及这一观点的现代版本——贝叶斯大脑假设（Doya， 2007）。我们将看到为实施这种（知觉）推理，生命有机体必须配备（体化）一个概率生成模型。生成模型是关于感知观察之生成过程的，编码了对可观察和不可观察的变量（感知观察和隐藏诱因）的信念（概率分布）。我们将扩充这种推理机制的适用范围，直至其将行动选择、计划和学习囊括在内。
我们将在第3章探讨主动推理架构的顶层逻辑，与底层逻辑相对应。这一章将要介绍自由能原理，以及生命有机体最小化自由能的规范原则。此外，我们还将揭示这一原则如何适用于自组织动力学，以及如何在统计意义上区分主体与环境（以“马尔科夫毯”为界），这对生命的维系与自创生十分关键。
第4章的探讨将更偏重于形式，以第2章将要讨论的“贝叶斯大脑”为线索，揭示第3章提及的自证动力学与变分推理间的数学关系。此外，这一章还将区分两类生成模型，它们都可用于主动推理：一是部分可观察的马尔科夫决策过程，适用于决策与计划；二是时间上具有连续性的动力模型，可用于协调感受器与效应器。最后，我们将领略这两类模型如何将自由能的最小化呈现为信念的动态更新。
在第5章，我们将从主动推理架构的形式体系谈到其生物学意义。从“大脑的一切变化都必须最小化自由能”（Friston， 2009）这一预设出发，我们将探讨自由能最小化涉及的某些变量（类似预测、预测误差、精度信号）与神经动力学的对应关系，也就是将主动推理架构的抽象计算原则与具体的神经生理计算机制联系起来。这将有助于我们基于当前架构提出假设，并对测量数据做出合理的解释。换言之，第5章试图演示如何为主动推理架构与相应的过程理论牵线搭桥。
综上，本书第一部分为读者提供了理解主动推理架构的概念与形式工具。第二部分将关注于实践问题，特别是帮助读者了解现有基于主动推理架构的计算模型如何解释一系列认知功能（及功能失调），并支持他们创建新的主动推理模型。为此我们将探讨一些实例。重要的是，主动推理模型可依不同的维度加以区分（包括时间上的离散与连续、结构上的扁平与分层）。
我们将在第6章介绍主动推理模型的创建方法，即设计有效模型的步骤，包括如何识别我们关注的系统、选择哪一类生成模型（根据需要刻画的现象在时间上的离散性或连续性）以及确定模型中所含的变量，作为后续章节将要讨论的模型的设计原则。
在第7章，我们将探讨那些用于解决离散时间问题的主动推理模型，如隐马尔科夫模型（hidden Markov models， HMMs）或部分可观察的马尔科夫决策过程（partially observable Markov decision processes， POMDPs）。相关实例包括一个知觉推理模型和一个离散的寻觅—决策模型——涉及借助一系列“左转—右转”的决策获得最大收益。这一章的话题还包括信息搜集、学习和求新求异，这些活动都能还原为离散时间的主动推理问题。
在第8章，我们将探讨用随机微分方程解决连续时间问题的主动推理模型，包括知觉模型（类似预测编码）、运动控制模型和顺序动力学模型。有趣的是，主动推理架构一些最为独特的预测正可由这类模型所体现，比如运动是对预测的实现，以及注意现象可以借助精度控制来理解。我们还将介绍主动推理的混合模型，这类模型既包括离散时间变量，也包括连续时间变量，因此能协调一些更加复杂的活动，它们同时涉及离散的选项（如扫视对象）和相应的连续运动（如眼动）。
在第9章，我们将展示如何使用主动推理模型来分析行为实验的数据，涉及基于模型的数据分析（针对单个或小组水平的被试）的必要步骤，从数据的搜集到模型的创建，再到模型的“反演”。
在第10章，我们将讨论主动推理架构和其他心理学、神经科学、人工智能与哲学理论间的关系。我们还将总结并强调主动推理架构之所以与众不同的那些最为重要的特点。
在附录部分，我们将提供一些简单的背景知识，主要是数学方面的，包括泰勒级数近似、变分拉普拉斯和针对泛函的变分法，以方便读理解书中最“技术化”的内容。我们还对主动推理最重要的那些方程做了简要介绍。
总而言之，本书第二部分介绍了关于各类生物与认知现象的一系列主动推理模型，并为读者创建新的模型提炼了相应的方法论。虽说这些模型都很有趣，但我们更希望这部作品能让读者意识到：使用统一的规范架构对生命科学与认知科学问题进行连贯的处理大有好处——为研究表面上高度异质的现象（如知觉、决策、注意、学习和运动控制）提供了统一的视角和指导原则，而传统的心理学与神经科学教材通常会将这些现象分散到不同的章节之中。
第二部分的一个原则是模型的选择要有助于尽可能简单明了地介绍相关主题。虽说我们的几个模型已经有相当的概括性，其解释对象包括离散时间现象（决策）和连续时间现象（运动控制），但它们显然无法涵盖主动推理架构的适用范围。读者可以在现有文献资料中找到一些同样有趣的主动推理模型，它们能解释非常宽泛的现象，包括生物的自组织和生命的起源（Friston， 2013）、形态发生（Friston， Levin et al.， 2015）、认知机器人学（Pio-Lopez et al.， 2016; Sancaktar et al.， 2020）、社会性的发展和生态位的创建（Bruineberg， Rietveld et al.， 2018）、动态突触网络（Palacios， Isomura et al.， 2019）、生物网络的学习（Friston & Herreros， 2016）和一系列精神病理现象，如创伤后应激障碍（Linson et al.， 2020）和惊恐障碍（Maisto， Barca et al.， 2021）。我们可以在许多维度上区分这些模型：有些与生命现象直接相关，有些则不是；有些与单个主体有关，有些则关注多个主体；有些致力于解释适应性推理，有些则关注适应不良的（病理）现象……诸如此类。
相关文献资料的数量正与日俱增，这说明主动推理架构已得到了越来越广泛的认可，并已在许多不同的领域得到了应用。本书的目的是让读者理解主动推理架构，在自己的研究工作中加以使用，并尽可能发掘该架构的潜力——对这些潜力，我们尚无法充分预见。
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