主动推理与人机交互

《ACM Transactions on Computer-Human Interaction》：Active Inference and Human–Computer Interaction

主动推理为理解行为提供闭环计算理论，基于智能体内部概率生成模型，编码环境隐藏状态对感官的影响。该理论应用于人机交互，管理人类、环境、传感器及界面组件的生成模型，支持离线设计和实时适应，解释交互行为并提供测量代理和参与度的工具，讨论实施挑战。

　　

摘要

主动推理（Active Inference）是一种基于闭环计算理论的框架，用于理解人类行为。该理论认为人类主体内部拥有概率生成模型，这些模型能够表达他们对环境中隐藏状态如何影响自身感知的认知。本文回顾了主动推理的基本原理，并探讨了如何将其应用于模拟人机交互过程。主动推理为管理人类主体、其所在环境、传感器以及界面组件的生成模型提供了一个连贯的框架。它不仅为离线设计提供了理论支持，还能实现实时的在线适应。该理论能够基于模型解释人机交互中的各种行为，并提供新的概念工具，用于量化诸如主体性（agency）和交互参与度（engagement）等重要指标。我们进一步讨论了主动推理如何为人机交互理论奠定新的基础，如何为现代复杂传感器系统的设计提供支持，以及如何整合人工智能技术，以应对不同用户和情境的多样性。同时，我们也分析了实现基于主动推理的系统所面临的实际挑战。