予測と学習
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人間とは確率的推論マシンである。
生成モデルに基づいて絶えず予測を繰り返すからだ。
自己証明する生き物、つまりは人間は予測を2つの方法で利用する。まず予測と入力データを比較して仮説を検証し（予測の符号化）、より遅い時間スケールでモデルを修正する（学習）方法である。
予測を行為によって実現する方法が能動的推論である。
認識的要請 不確実性を解消するため視覚的に検索すること。
実利的要請 報酬など好ましいデータを獲得できる場所に移動すること。
認識的要請は知覚と学習の両方を能動的なプロセスにするものであり、実利的要請は行動を目的指向にするもである。
脳はこの予測中心とした観点（予測脳、予測する心）という概念を打ち出している。
「能動的推論」(トーマス・パー・ジョバンニス・ペッツーロ、カール・フリストン（乾 敏郎［訳］2022)
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この予測推論は 人の行動理解に革命を起こすことであろう
