关键词：自由能原理，神经元网络，因果推断，贝叶斯信念，生成模型，突触连接性



论文题目：Experimental validation of the free-energy principle with in vitro neural networks
斑图地址：https://pattern.swarma.org/paper/5a715728-3576-11ee-b6ce-0242ac17000d
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41467-023-40141-z

自由能原理（free-energy principle）的实证应用并不直接，因为这需要一种特定的过程理论，特别是在细胞和突触水平上。这项研究利用一种最近建立的逆向工程技术，使用体外大鼠皮层神经元网络进行因果推断，验证了自由能原理的定量预测。

在接收（由两个隐藏的源混合生成的）电刺激后，神经元自组织地选择性地编码这两个源。通过药理上调和下调网络兴奋性干扰随后的推断，与关于隐藏源的先验信念变化一致。如预测所示，有效突触连接性的变化减少变分自由能，其中连接强度编码了生成模型的参数。

简而言之，这项研究表明，变分自由能最小化可以根据神经元网络的响应和可塑性，来定量预测其自组织。这些结果证明了自由能原理在体外神经网络中的适用性。

图1. 从实证数据到生成模型的逆向工程。

图2. 神经网络执行盲源分离，与贝叶斯信念更新一致。

图3. 体外神经网络对自由能原理的预测可靠性进行验证。


编译｜梁金

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