XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFriston
预测编码和主动推理的大脑结构的演变 Giovanni Pezzulo 1、Thomas Parr 2、Karl Friston 2 1. 国家研究
摘要 本文探讨了预测处理的大脑结构的进化。我们认为，预测感知和行动的大脑机制不是我们这些高级生物在进化后期添加的。相反，它们是从简单的预测回路（如自主神经反射和运动反射）逐渐发展而来的，这些预测回路是我们早期进化祖先的遗产，也是解决其自适应调节基本问题的关键。我们用包含不断增加的层次宽度和深度的预测回路的生成模型来正式描述从简单到复杂的大脑。这些可能从一个简单的稳态主题开始，并在进化过程中以四种主要方式进行阐述：包括预测控制多模态扩展为异质回路；其复制形成多个感觉运动回路，从而扩展了动物的行为范围；并逐渐赋予生成模型层次深度（以处理在不同空间尺度上展开的世界的各个方面）和时间深度（以面向未来的方式选择计划）。反过来，这些阐述为解决日益复杂的动物所面临的生物调控问题提供了保障。我们的提议将有关预测处理的神经科学理论与不同动物物种大脑结构的进化和比较数据结合起来。关键词：预测处理；主动推理；大脑进化；大脑结构；模型选择；自然选择。
所有量子系统都是奇怪的：对 Friston、Da Costa、Sakthivadivel、Heins、Pa 的“路径积分、特殊种类和奇怪的事物”的评论
等，2022）由自由能原理（FEP）诱导。除了是一项数学和物理上丰富的努力之外，该演讲还强调了 FEP 是一项重要的科学原理。我们将只关注这些含义之一，即 Friston 等人（2023）图 2 中呈现的定性不同系统类别的类型学。我们首先回顾所呈现的相关区别，即马尔可夫毯（MB）的感知和活动状态与内部和外部状态（即感兴趣的系统 A 的状态及其物理环境 B ）之间的因果关系。然后，我们考虑当经典 MB 被全息屏幕取代时会发生什么，全息屏幕在 FEP 的量子信息理论公式中充当 MB 的功能（Fields、Friston、Glazebrook & Levin，2022；Fields 等，2023）。经典 MB 与全息屏幕之间最明显的区别在于，MB 的状态是“宇宙”状态空间的元素，A 和 B 是其组成部分，而全息屏幕的状态是该空间的附属状态。我们将展示这种差异在质量上区分了 FEP 的经典和量子公式。特别是，当经典 MB 被全息屏幕取代时，Friston 等人 (2023) 的图 2 中所示的系统类别之间的区别就会消失。不仅所有量子系统都以图 2 中定义的意义活跃，而且所有量子系统都是奇异的，并且可以被视为“推断”自己的行为，我们将继续解释。
主动推理对习惯剂的目标指导计划
[1] K. Friston，J。Kilner和L. Harrison。大脑的自由能原理。生理学杂志，100（1-3）：70–87，2006 [2] K. Friston。预测性编码有未来吗？自然神经科学，21：1019–1021，2018 [3] G. Oliver，P。Lanillos和G. Cheng。主动推理的身体感知和人形机器人的作用。arxiv：1906.03022，2019 [4] A. Ahmadi和J. Tani。用于在线预测和识别的新型预测编码启发的变异RNN模型。神经计算，31（11）：2025–2074，2019 [5] M. Kawato。用于运动控制和轨迹计划的内部模型。神经生物学中的当前意见，9（6）：718–727，1999 [6] M. Jung，T。Matsumoto和J. Tani。在变化预测编码下的目标指导行为：视觉注意和工作记忆的动态组织。IROS 2019，1040–1047
人类连接组的定向连通性的全脑估计
了解人脑是我们这个时代的主要科学挑战。来自非侵入性神经技术数据的分析方法的进步为研究人脑提供了前所未有的机会（Friston，2009； Poldrack和Farah，2015）。尤其是，针对功能磁共振成像（fMRI）数据量身定制的系统模型使研究人类大脑作为互连神经元种群的动态系统（Park and Friston，2013）。这助长了全脑连接学的出现，这是一门年轻的学科，这对于理解大脑的组织原理并在网络神经科学中起着核心作用至关重要（Bassett and Sporns，2017年）。自“ Connectome”一词最初是引入的（Hagmann，2005; Sporns等，2005），因此该领域的发展迅速，现在是Neuroscience中最充满活力的学科之一（Craddock等，2013）。连接组学的目标之一是涵盖整个神经系统的神经元连接的综合图。开创性成就包括秀丽隐杆线虫（White等，1986）或
教练和迷幻技术：有益的伙伴关系？
迷幻药产生其作用的特定机制尚未完全理解。但是，一些研究表明它们增强了神经可塑性，这是大脑适应和改变经验的能力（Grieco等，2022）。迷幻药还可以减少默认模式网络（DMN）的活性，这是一组大脑区域，当从事自指思维和自省时，它们是活跃的。根据Rebus（在迷幻药下的宽松信念）假设，DMN中央皮质节点的时间同步使高级信念在我们持续的经验中的预测功能中的精确度（Carhart-Harris＆Friston，2019年）。结果，信念层次结构被扁平化，并自上而下地抑制了高级信念，从而导致所谓的无政府状态大脑。
预测误差在语言学习和记忆发展中的作用
人类适应行为的综合解释越来越多地将预测作为解释个人目标（通过预测编码）和学习（通过预测误差）的核心组成部分。这些解释认为，人类大脑通过不断更新和整合来自外部和内部环境的自下而上的信息以及由个人目标决定或由先前经验塑造的自上而下的期望来对未来事件进行预测（Clark，2013）。在神经认知学习理论中，预测编码或预测误差被定义为一种基本机制，它将目标的内部表征与感知事件相一致，以指导感知和行动（Friston，2010）。预测的概念也影响了人类语言理解的理论模型，这些模型假设个体在语义、形态句法、词汇和话语层面不断形成对即将到来的语言内容的期望。因此，预测促进语言理解，
向护理学生教英语说话技巧
背景神经教育是教育的新趋势之一，它涉及大脑自然学习和最大化的教学和学习素质。在过去的二十年中，大脑研究领域已经从关注不同大脑区域的区域功能和心理处理转变为关注被称为网络连通性的大脑区域之间的相互关系。因此，一个整体观点，即使是简单的任务也是大脑区域重叠集的结果的结果，例如Ganis，Thompson（1），Sporns，Tononi（2）和Friston（3）。同样，Connectome理论 - 这项研究的理论框架 - 由Sporns，Tononi（2）以及后来由美国国家卫生研究院（National Institute of Health）（2016）发起，试图解释基于大脑神经，解剖学和功能连接的人类认知活动之间的现有关系。另一种基于大脑的学习（BBL）理论是适应性，重点是大脑如何经历因学习新能力，技能和经验以及其他