The free energy principle, and its corollary active inference, constitute a bio-inspired theory that
assumes biological agents act to remain in a restricted set of preferred states of the world, i.e., they
minimize their free energy. Under this principle, biological agents learn a generative model of the
world and plan actions in the future that will maintain the agent in an homeostatic state that satisfies
its preferences. This framework lends itself to being realized in silico, as it comprehends important
aspects that make it computationally affordable, such as variational inference and amortized planning.
In this work, we investigate the tool of deep learning to design and realize artificial agents based
on active inference, presenting a deep-learning oriented presentation of the free energy principle,
surveying works that are relevant in both machine learning and active inference areas, and discussing
the design choices that are involved in the implementation process. This manuscript probes newer
perspectives for the active inference framework, grounding its theoretical aspects into more pragmatic
affairs, offering a practical guide to active inference newcomers and a starting point for deep learning
practitioners that would like to investigate implementations of the free energy principle.
หลักการพลังงานอิสระและการอนุมานเชิงอนุมานที่เป็นผลที่ตามมานั้น ประกอบขึ้นเป็นทฤษฎีที่ได้รับแรงบันดาลใจทางชีวภาพ ซึ่งถือว่าสารชีวภาพทำหน้าที่อยู่ในสภาวะที่โลกต้องการอย่างจำกัด กล่าวคือ พวกมันลดพลังงานอิสระของพวกมันให้เหลือน้อยที่สุด ภายใต้หลักการนี้ สารชีวภาพจะเรียนรู้แบบจำลองการกำเนิดของโลกและวางแผนการดำเนินการในอนาคตที่จะรักษาสารให้อยู่ในสภาวะสมดุลที่ตรงกับความต้องการของมัน กรอบการทำงานนี้ช่วยให้เกิดการรับรู้แบบซิลิโก เนื่องจากมีความเข้าใจในประเด็นสำคัญที่ทำให้มีราคาไม่แพงในการคำนวณ เช่น การอนุมานแบบแปรผัน และการวางแผนตัดจำหน่าย ในงานนี้ เราตรวจสอบเครื่องมือของการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อออกแบบและตระหนักถึงตัวแทนเทียมโดยอาศัยการอนุมานเชิงรุก นำเสนอการนำเสนอที่มุ่งเน้นการเรียนรู้เชิงลึกเกี่ยวกับหลักการพลังงานอิสระ งานสำรวจที่เกี่ยวข้องทั้งในด้านการเรียนรู้ของเครื่องและการอนุมานเชิงรุก และ หารือเกี่ยวกับตัวเลือกการออกแบบที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการดำเนินการ ต้นฉบับนี้จะสำรวจมุมมองใหม่ๆ สำหรับกรอบการอนุมานเชิงรุก โดยวางรากฐานของแง่มุมทางทฤษฎีไว้ในเหตุการณ์เชิงปฏิบัติมากขึ้น โดยนำเสนอแนวทางปฏิบัติสำหรับผู้มาใหม่ในการอนุมานเชิงรุก และเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับผู้ปฏิบัติงานด้านการเรียนรู้เชิงลึกที่ต้องการตรวจสอบการนำหลักการพลังงานอิสระไปใช้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence