Active inference

Está como contexto, y se discute: es la inferencia activa, que explica percepción, acción y aprendizaje con una sola magnitud, la energía libre, y muestra cómo la neurociencia actual formaliza el cerebro como predictor. Es un artículo científico, no un libro, de Friston y cuatro coautores. Parte de que todo procesamiento neuronal, incluida la selección de acción, se explica maximizando la evidencia bayesiana del modelo, o minimizando la energía libre variacional. Con un modelo generativo estándar derivan la dinámica neuronal implícita y reproducen fenómenos descritos en la literatura, como la supresión por repetición, las respuestas de violación, la actividad de las células de lugar, el acoplamiento theta-gamma y las respuestas de dopamina, que interpretan como codificación de precisión. Las simulaciones usan como agente a una rata en un laberinto en T.