引言：打破传统AI的局限，拥抱主动推理

传统的AI模型，尤其是强化学习系统，在奖励明确、反馈直接的环境中表现出色。然而，现实世界充满不确定性，人类大脑的学习方式并非单纯依赖外部奖励。Axiom，一种基于主动推理理论的新型人工智能代理，正试图打破这一局限，它模拟大脑的运作方式，通过预测世界、最小化“惊奇”（surprise）和主动寻求信息来学习。这种基于主动推理的AI模型有望成为通往通用人工智能（AGI）的关键一步。

核心概念：什么是主动推理？

主动推理 (Active Inference) 并非机器学习领域的新名词，其核心在于模拟人类大脑运作机制。与被动接收环境反馈不同，主动推理强调智能体构建内部世界模型，并以此模型预测感官输入。大脑（或AI智能体）不断地进行以下活动：

• 预测 (Predict)：主动预测感官输入，构建对未来事件的预期。例如，我们预期拿起水杯会感受到一定的重量，听到特定的声音。
• 最小化“惊奇” (Minimize Surprise)： “惊奇” (surprise) 在此指预测与实际感官输入的差异，也被称为自由能 (Free Energy)。大脑的目标是最小化这种差异，即努力使预测更准确。 这就像是我们行走时，大脑会预测下一步的动作以及相应的身体感觉。如果预测与实际情况不符（例如，踩到坑导致失去平衡），大脑就会迅速调整模型，以便更好地适应环境。
• 主动行动 (Act)：采取行动来验证或修正内部模型，减少不确定性。例如，如果对某个陌生食物感到好奇，我们会主动去闻它的气味、观察它的颜色和形状，甚至尝试品尝，从而获得更多信息，减少对该食物的“惊奇”。

在AI领域，这意味着智能体：

• 构建内部生成模型 (Generative Model)： 创建对世界的内部表示，模拟世界的动态变化。
• 选择行动以降低不确定性： 智能体选择能够提供最多信息的行动，以验证或更新其内部模型。
• 学习事物运作的“原因”： 不仅仅学习“什么有效”，更重要的是理解“为什么有效”，从而提高泛化能力。

Axiom的实际应用：超越传统强化学习

Axiom利用主动推理来构建具有以下特点的智能体：

• 基于模型 (Model-based)： Axiom并非仅仅学习一套“策略”，而是学习世界的动态规律，这意味着它能够更好地适应新的情境。这与强化学习中常用的“模型无关 (Model-free)”方法形成对比。
• 目标导向 (Goal-directed)： 通过最小化预期的未来“惊奇”，Axiom能够进行智能探索，寻找达成目标的最佳路径。 例如，在迷宫游戏中，一个Axiom智能体不会仅仅依靠尝试错误来找到出口，而是会构建迷宫的内部模型，并根据模型预测下一步的行动，从而更快地找到出口。
• 高效 (Efficient)： 与需要数百万次样本的强化学习不同，Axiom只需要较少的训练数据就能达到良好的性能，这得益于其基于模型的学习方式。 这就像学习驾驶汽车，如果只依靠大量的重复练习，可能需要很长时间才能掌握技巧。但如果理解了汽车的运作原理，学习过程就会大大加快。

在Atari游戏等测试中，Axiom的表现超越了传统的强化学习智能体，实现了：

• 高样本效率 (High Sample Efficiency)： 使用更少的训练数据，达到更高的性能。
• 强大的泛化能力 (Robust Generalization)： 能够适应新的、未见过的环境。
• 更像人类的探索行为 (More Human-like Exploration Behavior)： 展现出更加自然和灵活的探索方式。

例如，在经典的Atari游戏“Pong”中，传统的强化学习智能体可能需要数百万次训练才能学会击球。而Axiom智能体由于能够构建对游戏规则的内部模型（例如，球的运动轨迹、挡板的控制方式），因此只需要较少的训练就能掌握技巧，并且能够更好地适应对手的变化。

Axiom的技术架构：大脑的数学模拟

一个典型的基于Axiom的智能体包含以下关键组件：

• 变分推理模块 (Variational Inference Module)： 学习世界的潜在表征，类似于大脑的内部模型。这个模块将原始的感官输入转化为抽象的、结构化的信息，方便后续的处理和推理。
• 生成世界模型 (Generative World Model)： 根据假设的行动预测未来的观察结果。这个模型能够模拟世界的动态变化，并预测不同行动可能带来的后果。
• 策略引擎 (ePolicy Engine)： 选择能够最小化预期自由能（不确定性或“惊奇”）的行动。这个引擎负责根据当前的世界模型和目标，选择最佳的行动方案。
• 贝叶斯信念更新 (Bayesian Belief Updating)： 根据新的数据不断完善其内部模型。这个模块利用贝叶斯推理，将新的观察结果整合到现有的模型中，从而不断提高模型的准确性。

从数学角度看，Axiom的目标是：

π∗=arg⁡min⁡πE[F(π)]

其中 F(π) 是预期的自由能，智能体的目标是采取行动 π，使得预期的自由能最小化。 这个公式体现了主动推理的核心思想：智能体通过采取行动来最小化对世界的“惊奇”，从而不断提高对世界的理解和控制能力。

Axiom的重要性：通往通用人工智能的阶梯

Axiom代表了通往通用人工智能 (AGI) 的重要一步，原因如下：

• 更贴近人类认知 (Closer to Human Cognition)： 主动推理 模拟了人类大脑的学习方式，这使得Axiom智能体能够更好地理解和适应复杂的环境。
• 优雅地平衡探索与利用 (Balances Exploration and Exploitation)： Axiom既能够积极地探索新的可能性，又能够有效地利用已有的知识，从而在探索与利用之间取得平衡。这与传统的强化学习方法中需要在探索和利用之间进行权衡不同。
• 无需大规模标记数据集或蛮力计算 (No Need for Massive Labeled Datasets or Brute-Force Computation)： 由于Axiom基于模型学习，因此它不需要像深度学习那样依赖大规模的标记数据集。这大大降低了训练成本，并提高了模型的泛化能力。

Axiom的未来应用：无限的可能性

主动推理和Axiom为人工智能开辟了新的应用领域，例如：

• 医疗保健AI (Healthcare AI)： 能够建立更准确的患者轨迹模型，并在不确定性下做出更好的决策。例如，Axiom可以帮助医生根据患者的病史、症状和检查结果，预测患者的病情发展趋势，并制定个性化的治疗方案。
• 机器人 (Robotics)： 能够自主适应并在复杂环境中进行探索的智能体。例如，Axiom可以用于开发能够在未知环境中自主导航、操作和学习的机器人，从而应用于物流、救援和探索等领域。
• 神经科学-AI融合 (Neuroscience-AI Convergence)： 能够连接人工和生物智能，从而更好地理解大脑的运作机制。例如，通过比较Axiom智能体和人类大脑在执行相同任务时的行为，可以深入了解人类认知的底层机制。

例如，在医疗保健领域，传统的AI模型可能需要大量的患者数据才能学会诊断某种疾病。而基于主动推理的AI模型可以通过构建对疾病的内部模型，并主动地向医生提问、查阅文献，从而更快地掌握疾病的诊断方法。

在机器人领域，传统的机器人通常需要人工进行精细的编程才能完成特定的任务。而基于主动推理的机器人可以通过自主地探索环境、学习任务的规则，从而在没有人工干预的情况下完成任务。

结论：拥抱主动推理的未来

Axiom和主动推理开启了AI的新纪元——在这个纪元里，智能体是充满好奇心、模型驱动和受大脑启发的。这可能是构建能够理解而不仅仅是做出反应的机器的基础。主动推理技术预示着人工智能领域的一场变革，它将推动我们朝着更智能、更灵活、更接近人类认知的AI系统前进。 这不仅仅是技术上的进步，更是对智能本质的重新思考。