予測符号化
予測符号化（Predictive Coding）は、脳が外部の世界を理解し、予測するための一つの理論です。この理論によれば、脳は常に外部の環境からの入力（感覚情報）を予測し、実際の入力と予測との差異（予測誤差）を最小化するように働いています。
予測符号化のプロセスは以下のように説明されます：
1. **予測の生成**: 脳は以前の経験に基づいて現在の状況を予測します。これには、過去のパターンを認識し、それを基に未来を予測するプロセスが含まれます。
2. **感覚入力の受信**: 脳は外部からの感覚情報を受け取ります。
3. **予測誤差の計算**: 脳は予測と実際の感覚入力との差異を計算します。この差異を予測誤差と呼びます。
4. **予測の更新**: 予測誤差が大きい場合、脳は予測を更新し、より正確な予測を生成するように努めます。
予測符号化は、知覚、学習、意思決定など、脳のさまざまな機能に関連しています。この理論は、脳が効率的に情報を処理し、不確実性を管理するために予測を利用していると提案しています。
> 感覚器官の低次なレベル（例えば網膜における信号処理）から脳の連合野における高次なレベル（例えば前頭前皮質における特定の物体を認識しようとする目標）まで階層的に行われていると考えられている。
> ヒトを含む生体は，そうした階層的に検出される予測誤差の和を最小化することで統一的で整合的な自己像と世界像を構築し，それらを維持しようと努める。
> この予測誤差の和は，これもヘルムホルツの熱力学理論になぞらえて，「自由エネルギー（free energy）」と呼ばれている（Friston, 2010; Friston, Kilner, & Har-rison, 2006）。
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> 予測誤差を最小化するためには，内的モデルの更新 と，外界への働きかけによる感覚信号の積極的な調整が行われる。
> 前者はヘルムホルツが言った「無意識の推論」と似た過程である。一方，後者の過程は「能動的推論（active inference）」と呼ばれる。
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> 例えば，視覚を調整するために体を移動させて対象との距離や見る角度を変えたり，対象に注意して凝視したりする行為がそれにあたる。
> 生体は，この両方の手段をダイナミックに用いることにより，全体として予測誤差を縮小するように振る舞うと想定され，これが脳の唯一の原理であるとして「自由エネルギー原理」と呼ばれる 。この考え方は今のところ仮説的な理論であるが，現代の認知神経科学において影響力を増しつつある。
自由エネルギー原理
脳のような非平衡閉鎖系は自由エネルギーを最小化する変分ベイズ推論によって、外界の推論を行うという原理。
神経細胞一個もそれに従うが、脳全体でみても同じことが言える。
ベイズ脳仮説を指示していると言える
予測誤差を最小化するためには，内的モデルの更新 と、
外界への働きかけによる感覚信号の積極的な調整が行われる。
能動的推論のこと
この変分ベイズ推論は、外界の情報を予測符号化することによって実現されている。
自由エネルギー原理に基づく予測符号化→ベイズ脳を支持
どうやって予測誤差を最小化するか⁉
・予測符号化 自由エネルギー原理に基づく認識のモデル。外界の予測を行うというもの。ベイズ脳仮説を支持する内容
・能動的推論 自分が動くことで予測誤差を減らす
・学習 モデルを書き換えることで予測誤差をへらす
reira — 2024/05/02 20:24
つまりベイズ脳はそういう状態を表す言葉ね
手法ではなくて
ベイズ脳仮説は、自由エネルギー原理に基づく予測符号化（能動的推論）や学習によって導き出されたものって感じか。
miyabi — 2024/05/02 20:27
基本的には全部同じプロセスの別の箇所を指しているという認識で合っていると思う。そうそう。
なんでベイズ脳なのか⁉
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自由エネルギー(非平衡閉鎖系はエントロピーがあーだこーだ)
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認識は予測符号化で説明
↓
運動は能動的推論で説明
↓
学習は予測符号化におけるモデルや信念の書き換えで説明