Active Inference: Ein neuer Ansatz für skalierbare Entscheidungsfindung
Automatisierte Entscheidungen in unsicheren Umgebungen erfordern ein feines Gleichgewicht zwischen Ausnutzung vorhandener Informationen und der Erkundung neuer Möglichkeiten. Traditionelle Verfahren behandeln diese beid…
- Automatisierte Entscheidungen in unsicheren Umgebungen erfordern ein feines Gleichgewicht zwischen Ausnutzung vorhandener Informationen und der Erkundung neuer Möglichke…
- Traditionelle Verfahren behandeln diese beiden Aspekte getrennt und greifen dabei auf heuristische Regeln zurück.
- Active Inference hingegen vereint sie in einem einzigen Optimierungsproblem, dem Minimieren der Expected Free Energy (EFE).
Automatisierte Entscheidungen in unsicheren Umgebungen erfordern ein feines Gleichgewicht zwischen Ausnutzung vorhandener Informationen und der Erkundung neuer Möglichkeiten. Traditionelle Verfahren behandeln diese beiden Aspekte getrennt und greifen dabei auf heuristische Regeln zurück. Active Inference hingegen vereint sie in einem einzigen Optimierungsproblem, dem Minimieren der Expected Free Energy (EFE).
Die neueste Forschung zeigt, dass die EFE-Minimierung nicht mehr als eigenständige Methode betrachtet werden muss, sondern als Teil der Variationalen Inferenz. Durch diese Umdeutung wird Active Inference formal mit dem Konzept „Planning-as-Inference“ verbunden und der epistemische Antrieb als eigenständiger, entropischer Beitrag hervorgehoben.
Der Kernbeitrag der Arbeit ist ein innovatives Nachrichtenübertragungsschema, das dieses vereinte Ziel effizient umsetzt. Damit wird Active Inference skalierbar für faktorisierte Zustands-MDPs und überwindet die bisherige Intransparenz bei hochdimensionalen Planungsaufgaben.
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