Você já se perguntou por que o refrão de uma música é tão memorável? @InferenceActive (KB5) e @jakub_smekal (KB7) são ambos PhDs de Stanford que procuram nas músicas os princípios universais da aprendizagem. Daniel estudou ecologia e evolução, e Jakub está atualmente estudando IA, física e neurociência. Eles se conheceram em Kernel e co-escreveram dois artigos explorando a 'Inferência Ativa', uma disciplina focada no estudo unificado de como 'receber informações sensoriais por meio da ação' e 'atualizar seu modelo interno do mundo' podem ser entendidos simultaneamente. Eles quebram a matemática por trás da 'surpresa familiar'. Eles saltam entre a inferência ativa, o princípio da energia livre, quantificando a incerteza em modelos de aprendizado profundo e a ideia de 'desescolarização' de Ivan Illich. Esperamos que você goste da história ativa e contínua de dois pesquisadores talentosos e seu trabalho. 00:01:00 – Apresentações e antecedentes 00:02:00 – Como Daniel e Jakub se conheceram através do DeSci 00:03:00 - O trabalho de Daniel sobre ecossistemas epistêmicos e estruturas de incentivo 00:04:00 – Definindo "inferência ativa" 00:05:00 – Jakub adiciona explicação da estrutura de inferência bayesiana 00:06:00 - Princípio da energia livre e minimização da surpresa 00:07:00 – Detalhes técnicos: aproximação de gradiente e limites de evidência 00:09:00 - Aplicando inferência ativa a blockchain e sistemas de comunicação 00:11:00- Bloqueio ativo e modelagem baseada em agente 00:13:00 – Contexto DeSchool e conexão do Kernel 00:15:00 - Origens do trabalho GNN (Notação Generalizada) e lacuna de prosa para código 00:18:00 - Fundação do Instituto de Inferência Ativa 00:20:00 - Inferência ativa aplicada à música / arte e "surpresa familiar" 00:22:00 - Expectativas culturais e filtragem de atenção na música 00:24:00 - Quantificando a surpresa musical e a dinâmica da base de fãs 00:26:00 - O "problema da sala escura" e o comportamento de busca de novidades 00:28:00 - Pesquisa de doutorado de Jakub sobre aprendizado profundo 00:31:00 – Desafios de calibração e quantificação de incerteza do modelo 00:33:00 - O envolvimento contínuo de Daniel com o Kernel/DeSchool e o foco na comunidade 00:34:00 - Visão e filosofia educacional da DeSchool 00:36:00 – Considerações finais