O que é Inferência Ativa?
A inferência ativa é uma teoria que explica como os seres vivos se mantêm vivos minimizando a surpresa. Para isso, eles usam a percepção e a ação, duas faces da mesma moeda inferencial.
- Percepção: Ajustamos nossa percepção do mundo para reduzir a discrepância entre o que observamos e o que esperamos.
- Ação: Agimos no mundo para torná-lo mais alinhado com nossas expectativas.
Imagine que você está em uma sala e ouve um barulho alto e repentino. A surpresa que você sente é um sinal de que seu modelo mental do mundo precisa ser atualizado. Você pode optar por perceber o ambiente procurando a fonte do barulho para entender o que aconteceu, minimizando a surpresa ao ajustar seu modelo mental. Ou você pode optar por agir saindo da sala para evitar potenciais perigos, minimizando a surpresa ao moldar o mundo (a sala) de acordo com sua expectativa de segurança.
No cerne da inferência ativa está a energia livre, um conceito da física estatística que representa o quão bem nosso modelo mental se ajusta ao mundo. Os seres vivos buscam minimizar a energia livre para garantir sua sobrevivência. Uma maneira de minimizar a energia livre é através da ação, ou seja, mudando o mundo para que se alinhe com nossas crenças.
Para planejar ações futuras, os seres vivos também minimizam a energia livre esperada, que leva em consideração as possíveis consequências de diferentes ações. Ao escolher ações que minimizam a energia livre esperada, os seres vivos podem agir de forma a alcançar seus objetivos, que são definidos por suas crenças anteriores, ou seja, suas expectativas sobre o mundo. Essas crenças anteriores refletem as condições necessárias para a sobrevivência do organismo, como um peixe precisar estar na água. Na inferência ativa, a própria identidade de um agente está ligada a essas crenças anteriores.
A inferência ativa também aborda a aprendizagem. Aprender, nesse contexto, significa atualizar as crenças que temos sobre os parâmetros do nosso modelo mental. Essas crenças são representadas por distribuições de probabilidade, e o aprendizado envolve ajustar os parâmetros dessas distribuições para que se adaptem melhor aos dados que observamos.
Um conceito central nesse processo de aprendizado é a profundidade temporal do nosso modelo mental. Modelos com maior profundidade temporal são capazes de prever as consequências de ações em um futuro mais distante, o que permite um planejamento mais eficaz. A capacidade de planejar o futuro exige uma forma primitiva de atuação, que diferencia os seres vivos de sistemas adaptativos mais simples.
Por fim, a inferência ativa fornece uma estrutura poderosa para analisar dados empíricos, especialmente no contexto da psicologia e da neurociência. Ao modelar o comportamento humano como resultado da inferência ativa, podemos inferir os processos mentais subjacentes, como crenças, objetivos e mecanismos de aprendizado.
Em resumo, a inferência ativa é uma teoria abrangente que conecta a biologia, a psicologia e a neurociência, fornecendo uma estrutura unificada para entender o comportamento, a cognição e a consciência.
