なぜ曲のコーラスがこれほど記憶に残るのか疑問に思ったことはありませんか? @InferenceActive (KB5) と @jakub_smekal (KB7) はどちらもスタンフォード大学の博士号を取得しており、学習の普遍的な原則を歌で探しています。ダニエルは生態学と進化を研究し、ヤクブは現在AI、物理学、神経科学を研究しています。 彼らはカーネルで出会い、「行動を通じて感覚入力を受け取る」ことと「世界の内部モデルを更新する」という統一研究に焦点を当てた分野である「アクティブ推論」を探求する2つの論文を共同執筆しました。 彼らは「おなじみの驚き」の背後にある数学を分解します。それらは、能動推論、自由エネルギー原理、深層学習モデルの不確実性の定量化、および Ivan Illich の「デスクール」アイデアの間を行き来します。 2人の才能ある研究者とその研究の活発で継続的な物語を楽しんでいただければ幸いです。 00:01:00 - はじめにと背景 00:02:00 - ダニエルとヤクブがDeSciを通じて出会った経緯 00:03:00 - 認識論的生態系とインセンティブ構造に関するダニエルの研究 00:04:00 - "アクティブ推論" の定義 00:05:00 - Jakub がベイズ推論フレームワークの説明を追加 00:06:00 - 自由エネルギーの原理と驚きの最小化 00:07:00 - 技術的な詳細: 勾配近似と証拠の境界 00:09:00 - ブロックチェーンと通信システムへのアクティブ推論の適用 00:11:00- アクティブブロックフェレンスとエージェントベースのモデリング 00:13:00 - DeSchool コンテキストとカーネル接続 00:15:00 - GNN(Generalized Notation)の作品の起源と散文とコード間のギャップ 00:18:00 - アクティブ推論研究所設立 00:20:00 - 音楽・アートに応用した能動的推論と「身近な驚き」 00:22:00 - 音楽における文化的期待と注意のフィルタリング 00:24:00 - 音楽的驚きとファンベースのダイナミクスを定量化する 00:26:00 - 「暗室問題」と目新しさを求める行動 00:28:00 - Jakubのディープラーニングに関する博士課程の研究 00:31:00 - モデルのキャリブレーションと不確かさの定量化の課題 00:33:00 - ダニエルの継続的なカーネル/DeSchool への関与とコミュニティへの取り組み 00:34:00 - DeSchoolのビジョンと教育理念 00:36:00 - 閉じる感想