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我们提出了一种规范的计算理论，说明神经回路如何在动态环境中支持视觉引导的目标导向动作。该模型建立在主动推理的基础上，通过动态最小化广义预测误差来推断感知和运动控制信号。后顶叶皮层 (PPC) 被认为可以保持对环境状态的不断更新的期望或信念，并通过灵活的意图操纵它们，参与动态生成目标导向动作。反过来，背侧视觉流 (DVS) 和本体感受通路实现了生成模型，将高级信念转化为感官级预测，以推断目标、姿势和运动命令。在目标到达任务中测试了一个包含视觉和本体感受传感器以及驱动上肢的概念验证代理。代理在各种条件下都表现正确，包括静态和动态目标、不同的感官反馈、感官精度、意图增益和运动策略；极限条件也是个性化的。因此，由动态和灵活意图驱动的主动推理可以支持不断变化的环境中的目标导向行为，而 PPC 则被认为是其核心意图机制的载体。更广泛地说，这项研究为端到端环境中的目标导向行为研究提供了规范基础，并进一步推进了主动生物系统的机制理论。
灵活意图：一种主动推理理论
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