自由能原理被认为是“自达尔文自然选择理论后最包罗万象的思想”，它试图从物理、生物和心智的角度提供智能体感知和行动的统一性原理，也被认为是一种通往 AGI 的可能路径，但同时也面临诸多质疑，争论主要集中在马尔科夫毯（Markov blanket）这一核心概念。「自由能原理与强化学习」读书会的前几期对自由能原理的基础理论、前沿进展做了介绍，此次读书会将由日本小冰公司前首席执行官、长期在人工智能前沿探索的陈湛分享对自由能原理的一些批评文章，以及自由能原理在日本学术界、工业界等不同领域的发展。欢迎感兴趣的朋友参与读书会，和我们一起讨论交流！
当下的通用人工智能（AGI）主要由大模型方法驱动，这些方法使用类似的技术，比如 transformer 架构。人们普遍的共识是，实现 AGI 需要探索其他可能的路径。自由能原理主动推理被认为是一种通往 AGI 的路径。主动推理模型展示了我们的大脑如何感知世界、更新信念并做出决策。这是通向创造更加自主和适应的人工智能主体的颇有前景的路径。当相互作用的智能体群体表现出超越其个体能力的总和时，集体智能（Collective intelligence）从中涌现。当认知、合作和复杂性交融，我们看到了实现 AGI 的可能性。
另一方面，自由能原理被认为是一种统一的大脑理论，是生物系统自组织的一般原则，甚至是一种“万物”理论（theory of every thing），主动推理则被提出作为由自由能原理所涉及的过程理论，能够模拟所有生物和认知事件，但也有研究者对此提出质疑，认为自由能原理并不是所宣称的一般性原理，主动推理也不是所宣称的包罗万象的过程理论。例如，文献 [1] 认为，自由能原理只是通过马尔可夫毯形式化将贝叶斯推理推广到所有领域的一种方法，而主动推理只是预设成功的感知和行动，而不是解释它们。
文献 [2] 的争论点同样集中在作为自由能原理的核心构造之一的马尔可夫毯，认为人们对马尔科夫毯的认识存在混淆：一方面是马尔科夫毯的形式用途，作为贝叶斯推理的认识论工具（被称为“Pearl blanket”）；另一方面是其在自由能框架中新的形而上用途，用于划定智能体与环境之间的物理边界（被称为“Friston blanket”）。文献 [4] 指出自由能原理的不同论文中对马尔可夫毯有的定义并不等价，并且自由能原理中涉及马尔科夫毯的关键推导步骤在一般情况下并不总是正确。Friston 等人在文献 [5] 中做了回应。
此次读书会主要分为两部分，第一部分将介绍几篇批评自由能原理的论文以及回应文章，第二部分介绍自由能原理在日本学术界、工业界等不同领域的发展。
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几篇批评自由能原理的论文
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一篇早期的批评和回应
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自由能原理在日本
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工业界：机器人公司和其他公司
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学术界：理化学研究所和京都大学
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陈湛，日本小冰公司前首席执行官，拥有15年微软必应全球搜索相关工作经验。2015年至2023年，陈湛带领日本小冰团队研究 AIGC 的各个方面，包括对话生成（2015）、歌声生成（2016）、舞蹈生成（2019）。2021年开源了基于日语的 GPT 模型，当年日本NLP大会中有6%的论文引用了该模型，2023年该系列模型被 Stability AI 评为日语榜单第一。2022年与Netflix合作，利用AI技术生成短篇动画等内容。2022年，陈湛和他的团队将研究重心转向集体智能（Collective Intelligence），2023年开始探索自由能原理（Free Energy Principle）及其在人工智能领域的应用。
时间：2024年4月7日（本周日）上午10:00-12:00
斑图地址：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/624
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[1] Raja, Vicente, et al. The Markov blanket trick: On the scope of the free energy principle and active inference. Physics of Life Reviews 39 (2021): 49-72. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1571064521000634
[2] Bruineberg, J.; Dolega, K.; Dewhurst, J.; Baltieri, M. The Emperor’s New Markov Blankets. Behavioral and Brain Sciences 45 (2022): e183. https://www.cambridge.org/core/journals/behavioral-and-brain-sciences/article/abs/emperors-new-markov-blankets/715C589A73DDF861DCF8997271DE0B8C
[3] Aguilera, M.; Millidge, B.; Tschantz, A.; Buckley, C.L. How particular is the physics of the Free Energy Principle? arXiv 2021, arXiv:2105.11203. Physics of Life Reviews 40 (2022): 24-50. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1571064521000749
[4] Biehl, M.; Pollock, F.; Kanai, R. A Technical Critique of Some Parts of the Free Energy Principle. Entropy 2021, 23, 293. Entropy 23.3 (2021): 293. https://www.mdpi.com/1099-4300/23/3/293
[5] K. Friston, L. Da Costa, T. Parr. Some interesting observations on the free energy principle. Entropy, 23 (8) (2021), p. 1076. https://www.mdpi.com/1099-4300/23/8/1076
自由能原理被认为是“自达尔文自然选择理论后最包罗万象的思想”，它试图从物理、生物和心智的角度提供智能体感知和行动的统一性规律，从第一性原理出发解释智能体更新认知、探索和改变世界的机制，从而对人工智能，特别是强化学习世界模型、通用人工智能研究具有重要启发意义。
集智俱乐部联合北京师范大学系统科学学院博士生牟牧云，南京航空航天大学副教授何真，以及骥智智能科技算法工程师、公众号 CreateAMind 主编张德祥，共同发起「自由能原理与强化学习读书会」，希望从自由能原理这个更底层的视角重新审视强化学习世界模型，探讨自由能原理、强化学习世界模型，以及脑与意识问题中的预测加工理论等前沿交叉问题，探索这些不同领域背后蕴含的感知和行动的统一原理。读书会从3月10日开始，每周日上午10:00-12:00，持续时间预计8-10周。欢迎感兴趣的朋友报名参与！
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