综述：主动推理人工智能与医学领域的空间网络：医学研究、治疗和教育的新范式

《The Cancer Journal》：Active Inference AI and the Spatial Web for Medicine: A New Paradigm for Medical Research, Treatment, and Education

Active Inference AI与Spatial Web结合重塑医疗知识创造与应用，通过小规模领域模型替代通用大模型，实现精准可解释的医疗研究加速、治疗优化和沉浸式教育。

　　```

摘要 通俗语言总结

---

一种名为“主动推理AI”（Active Inference AI）的新人工智能分支正在改变医学知识的创建、应用和教学方式。这种新型AI与一种被称为“空间网络”（Spatial Web）的全新互联网技术相结合，从而改变了医学知识的全球共享方式。主动推理AI与空间网络的结合为医学和科学领域的发展创造了强大的新环境，使其达到一个全新的水平。到目前为止，大型语言模型（LLMs）一直在人工智能市场中占据主导地位。但这些模型属于通用型AI，开发成本高昂、对数据需求巨大，且精度不高，也不适合医学等特定领域。相比之下，这种受神经科学启发的主动推理AI是专为医学及其他需要高精度和可解释结果的应用场景设计的。它不使用LLM技术，而是依赖于基于专家精选的知识图谱和因子图构建的小型领域特定模型。这种创新方法能够在明确的医学背景下实现推理、学习和决策，从而具备LLM所缺乏的精度、适应性和可解释性。本报告概述了主动推理AI如何：(1) 通过模拟假设和因果路径来加速医学研究；(2) 通过自适应的实时数字孪生技术和精准诊断来提升治疗效果；(3) 通过创建动态、交互式且语义准确的学习环境来革新医学教育。

通俗语言总结：受神经科学启发的主动推理AI通过使用小型领域特定模型而非大型通用型AI模型（如LLMs）来改变医学知识的创建和应用方式。结合空间网络，它提供了一种新的全球医学知识共享方式。与LLMs不同，主动推理AI利用专家精选的知识图谱来实现医学领域的高精度和可解释结果。它可以通过模拟假设来加速研究，通过实时数字孪生技术和精准诊断来改善治疗效果，并通过交互式学习环境革新医学教育。这种方法有望在医学领域带来更高的精度和适应性。

文本内容由机器生成，可能存在不准确之处。常见问题解答

```