論文の概要: Brain in the Dark: Design Principles for Neuromimetic Inference under the Free Energy Principle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08860v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 00:18:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:50:00.165996
• Title: Brain in the Dark: Design Principles for Neuromimetic Inference under the Free Energy Principle
• Title（参考訳）: 暗黒の脳:自由エネルギー原理に基づく神経模倣推論の設計原理
• Authors: Mehran H. Bazargani, Szymon Urbas, Karl Friston,
• Abstract要約: 自由エネルギー原則(FEP)はAIで理解し実装するには複雑すぎると考えられていることが多い。 FEPはAIを理解し実装するには複雑すぎると考えられがちだ。 本稿では、FEPのデミスティフィケーションと、人間のような知覚能力を持つニューロミメティクスモデルを設計するための包括的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Deep learning has revolutionised artificial intelligence (AI) by enabling automatic feature extraction and function approximation from raw data. However, it faces challenges such as a lack of out-of-distribution generalisation, catastrophic forgetting and poor interpretability. In contrast, biological neural networks, such as those in the human brain, do not suffer from these issues, inspiring AI researchers to explore neuromimetic deep learning, which aims to replicate brain mechanisms within AI models. A foundational theory for this approach is the Free Energy Principle (FEP), which despite its potential, is often considered too complex to understand and implement in AI as it requires an interdisciplinary understanding across a variety of fields. This paper seeks to demystify the FEP and provide a comprehensive framework for designing neuromimetic models with human-like perception capabilities. We present a roadmap for implementing these models and a Pytorch code repository for applying FEP in a predictive coding network.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、生データから自動特徴抽出と関数近似を可能にすることによって、人工知能(AI)に革命をもたらした。 しかし、アウト・オブ・ディストリビューションの一般化の欠如、破滅的な忘れ込み、解釈可能性の低下といった課題に直面している。 対照的に、人間の脳のような生物学的ニューラルネットワークは、これらの問題に苦しめられず、AI研究者に、AIモデル内で脳のメカニズムを再現することを目的とした、神経模倣的な深層学習を探求するよう促す。 このアプローチの基本的な理論は自由エネルギー原理(FEP)であり、そのポテンシャルにもかかわらず、様々な分野の学際的理解を必要とするため、AIにおいて理解し実装するには複雑すぎると考えられている。 本稿では、FEPのデミスティフィケーションと、人間のような知覚能力を持つニューロミメティクスモデルを設計するための包括的枠組みを提案する。 本稿では、これらのモデルを実装するためのロードマップと、予測符号化ネットワークにFEPを適用するためのPytorchコードリポジトリを示す。

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