主動推理：心智、大腦與行為的自由能原理

定　價：￥108.00

作　者：	【英】托馬斯·帕爾【意】喬瓦尼·佩祖洛【英】卡爾·J.弗里斯頓
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111750192	出版時間：	2024-06-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	128開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　主動推理架構(gòu)是對感知行為的一種理解，旨在以概率推理描述知覺、計劃和行動。該架構(gòu)為理論神經(jīng)科學(xué)家卡爾·J.弗里斯頓多年來開創(chuàng)性研究的成果，提供了一個關(guān)于大腦、認知和行為的整合性的視角，越來越多地應(yīng)用于神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)和哲學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域。主動推理架構(gòu)將行動寓于知覺之中。本書首次全面介紹了主動推理架構(gòu)，涵蓋理論基礎(chǔ)和實踐應(yīng)用。作為理解行為與大腦的“第一原則”方法，主動推理架構(gòu)以最小化自由能為綱。本書強調(diào)了自由能原理對理解大腦運行方式的重大意義，介紹了主動推理架構(gòu)的相關(guān)概念和形式體系，并將其置于當前認知科學(xué)理論的語境之中，而后以具體實例展示了如何使用基于主動推理的計算模型來解釋知覺、注意、記憶和計劃等認知現(xiàn)象。

作者簡介

　　托馬斯·帕爾（Thomas Parr）倫敦大學(xué)學(xué)院Queen Square神經(jīng)病學(xué)研究所研究員喬瓦尼·佩祖洛（Giovanni Pezzulo）意大利國家研究委員會認知科學(xué)與技術(shù)研究所研究員卡爾·J.弗里斯頓（Karl J. Friston）倫敦大學(xué)學(xué)院Queen Square神經(jīng)病學(xué)研究所教授Wellcome人類神經(jīng)成像中心科學(xué)主任英國皇家學(xué)會院士，歐洲科學(xué)院院士2016年Semantic Scholar“全球十大最具影響力神經(jīng)科學(xué)家”之首2017年科瑞唯安諾貝爾生理/醫(yī)學(xué)獎熱門候選人

圖書目錄

致謝
前言
第一部分
1 概論
1.1 介紹
1.2 生命有機體的持存與適應(yīng)
1.3 主動推理：基于第一原則的行為
1.4 全書結(jié)構(gòu)
1.5 總結(jié)
2 主動推理的底層邏輯
2.1 介紹
2.2 作為推理的知覺
2.3 生物的推理和優(yōu)化
2.4 作為推理的行動
2.5 最小化模型與世界的差異
2.6 最小化變分自由能
2.7 預(yù)期自由能和作為推理的計劃
2.8 何謂預(yù)期自由能
2.9 關(guān)于主動推理的底層邏輯
2.10 總結(jié)
3 主動推理的頂層邏輯
3.1 介紹
3.2 馬爾科夫毯
3.3 驚異最小化與自證
3.4 推理、認知與隨機動力學(xué)
3.5 主動推理架構(gòu)：理解行為與認知的新基礎(chǔ)
3.6 模型、策略與軌跡
3.7 在主動推理架構(gòu)下協(xié)調(diào)生成論、控制論和預(yù)測理論
3.8 主動推理：從生命的涌現(xiàn)到能動性的產(chǎn)生
3.9 總結(jié)
4 主動推理的生成模型
4.1 介紹
4.2 從貝葉斯推理到自由能
4.3 生成模型
4.4 對應(yīng)離散時間任務(wù)的主動推理
4.5 連續(xù)時間的主動推理
4.6 總結(jié)
5 消息傳遞和神經(jīng)生物學(xué)
5.1 介紹
5.2 微觀回路與消息
5.3 運動指令
5.4 皮質(zhì)下結(jié)構(gòu)
5.5 神經(jīng)調(diào)節(jié)與學(xué)習(xí)
5.6 表征離散變量與連續(xù)變量的層級
5.7 總結(jié)
第二部分
6 主動推理模型的設(shè)計指南
6.1 介紹
6.2 主動推理模型：四步設(shè)計指南
6.3 我們在為什么系統(tǒng)建模？
6.4 生成模型最恰當?shù)男问绞窃鯓拥模?br />6.5 如何創(chuàng)建生成模型？
6.6 怎樣理解生成過程？
6.7 基于主動推理架構(gòu)執(zhí)行數(shù)據(jù)的模擬、可視化、分析和擬合
6.8 總結(jié)
7 離散時間的主動推理
7.1 介紹
7.2 知覺推理
7.3 作為推理的決策與計劃
7.4 信息搜集
7.5 學(xué)習(xí)與求新
7.6 多層（深度）推理
7.7 總結(jié)
8 連續(xù)時間的主動推理
8.1 介紹
8.2 運動控制
8.3 動力系統(tǒng)
8.4 廣義同步
8.5 混合（離散連續(xù)）模型
8.6 總結(jié)
9 基于模型的數(shù)據(jù)分析
9.1 介紹
9.2 元貝葉斯方法
9.3 變分拉普拉斯
9.4 參數(shù)經(jīng)驗貝葉斯（PEB）
9.5 基于模型的數(shù)據(jù)分析指南
9.6 生成模型舉例
9.7 錯誤推理的模型
9.8 總結(jié)
10 作為感知行為之統(tǒng)一理論的主動推理
10.1 介紹
10.2 完整梳理
10.3 融會貫通：以整合水平理解主動推理架構(gòu)
10.4 預(yù)測性的大腦、心智和預(yù)測加工理論
10.5 知覺
10.6 行動控制
10.7 效用與決策
10.8 行為與有限理性
10.9 效價、情緒與動機
10.10 穩(wěn)態(tài)、穩(wěn)態(tài)應(yīng)變與內(nèi)感覺加工
10.11 注意、顯著性與認識活動的動力學(xué)
10.12 規(guī)則學(xué)習(xí)、因果推理與快速泛化
10.13 在其他領(lǐng)域應(yīng)用主動推理：一些可能的方向
10.14 總結(jié)
附錄
附錄A 相關(guān)數(shù)學(xué)背景
附錄B 主動推理的數(shù)學(xué)方程
附錄C Matlab代碼：一個帶注釋的例子
注釋
參考文獻
索引