L'auteur explique comment son agent IA, doté d'un pipeline de perception à Inférence Active, a appris une règle de correction qui a entraîné une sur-correction, le faisant mal classer la parole humaine. Cet incident souligne le défi de construire des mécanismes de régulation robustes dans les systèmes IA pour éviter la sur-généralisation et suggère un besoin de contrôle plus métabolique.
Ceci est le Chapitre 7 de la série 'The Learn Arc', explorant l'Inférence Active, les POMDPs, la planification sophistiquée et l'apprentissage de Dirichlet. Il approfondit la compréhension des agents hiérarchiques et de la recherche arborescente propagée par la croyance, étant essentiel pour la série.
Cette étude présente un modèle computationnel d'inférence active, le « self-prior », où le comportement de reconnaissance de soi dans le miroir émerge spontanément sans récompense externe. Un nourrisson simulé, utilisant uniquement la vision et la proprioception, a retiré avec succès un autocollant de son visage dans 70 % des cas, confirmant que le self-prior agit comme un critère interne pour distinguer le familier du nouveau.
Ce contenu introduit le temps continu dans l'Inférence Active, soulignant que la croyance postérieure d'un agent sur l'état du monde évolue avec sa dynamique. Il relie l'Inférence Active à la théorie du contrôle et décrit le codage prédictif comme une descente de gradient littérale en coordonnées généralisées, incluant la position et la vitesse.
Cet article, partie de la série 'The Learn Arc', présente un modèle en six étapes pour concevoir et déployer votre premier agent d'Inférence Active. Il passe de la théorie à l'application pratique, aidant les utilisateurs à définir les états cachés, les observations et les actions de l'agent.
Cet article, faisant partie de la série 'The Learn Arc' sur l'Inférence Active, détaille comment les concepts mathématiques abstraits se traduisent en circuits neuronaux réels. Il postule que le cortex fonctionne comme un graphe factoriel physique, où les colonnes corticales sont des nœuds factoriels et les fibres de matière blanche agissent comme des messages dans un calcul de passage de messages.