在每种情况下,系统必须实例化许多结构:对世界状态的“先验”信念的选择;一种基于这种信念产生感知数据预测的机制,称为“随机通道”;和(典型地近似)该通道的贝叶斯反演,通过该反演根据感官观察来更新那些信念。...先验与随机渠道的配对对应于非正式文献中所说的生成模型,通常假设这些模型是分层的 :即随机渠道因素是某种复合的;人们想象每一个因素都对应于某个细节层次上的预测,例如从高级抽象向下级联到单个光感受器。...这个框架提供了许多可能性:我们可以在员工模型的基础上为公司构建一个生成模型;我们给出了生命基本过程的组成描述,如体内平衡和形态发生,并指出对自生的解释;我们勾画了生命系统内化其环境结构的过程,并据此导航...当然,必须注意不要选择精度过高的先验(如狄拉克 δ 分布),因为这将导致系统放弃任何信念更新,从而使其行为独立于“实际”外部状态。
例 5.2。...我们可以将前面的例子扩展到一个具有多个(多项式)组件的系统,每个组件都配备了一个“稳态游戏”,以便对形态发生进行建模。