2024年3月15日发(作者：)

active inference in the brain 自由能原则(fep)概论

1. 引言

1.1 概述

在认知神经科学领域，自由能原则（Free Energy Principle, FEP）是一种理论

框架，旨在解释大脑如何进行感知、决策和认知过程。该原则提出了活跃推理

（Active Inference）的概念，即大脑通过生成和更新内部模型来预测外部世界，

并通过感知和行动来减少自由能（Free Energy），以最大程度地适应环境。

1.2 文章结构

本文将按照以下结构进行介绍和讨论。首先，我们将回顾自由能原则和与之相关

的基础概念，为读者提供必要的背景知识。接着，我们将探讨神经科学和认知科

学中的关键概念与方法，以便更好地理解活跃推理在大脑中的机制。随后，我们

将综述前人对活跃推理的研究成果，并深入探讨其机制在感知、决策和认知过程

中的应用。最后，我们将对文章进行总结，并展望未来研究方向与挑战。

1.3 目的

本文旨在介绍活跃推理在大脑中的机制，并阐述其在认知过程中的应用。通过深

入探讨自由能原则和活跃推理的概念，我们希望读者能够更好地理解大脑如何生

成预测并进行决策，以及这一过程对感知、认知和行为的重要性。同时，我们将

回顾前人的研究成果，并指出未来研究的方向与挑战，以促进该领域的进一步发

展。

以上是“1. 引言”部分的详细内容，旨在提供关于文章概述、结构和目的的清

晰说明。

2. 背景知识：

2.1 关于自由能原则(FEP):

自由能原则(FEP)是一种用来解释认知系统如何从环境中提取有用信息，并进行

感知、决策和行为的理论框架。它基于贝叶斯推理和信息论的概念，旨在描述大

脑是如何通过持续更新自身内部模型来适应外界环境并减少不确定性的。

2.2 神经科学和认知科学中的概念与方法:

神经科学是研究神经系统结构与功能之间关系的学科。它使用各种技术手段来探

索大脑各个层次的组织和功能，例如电生理记录、脑成像、神经解剖学等。而认

知科学则聚焦于人类思维过程、记忆、知觉以及决策等高级智能活动的研究，并

借鉴了心理学、计算机科学和哲学等多个领域的理论和方法。

2.3 前人研究综述:

许多前人研究已经探索了活跃推理在大脑中的机制以及其在认知过程中的应用。

其中一些研究聚焦于感知与决策的关系，揭示了活跃推理在帮助我们解释环境并