中国科学院哲学研究所（CASIP）和复旦⼤学智能科学与智能哲学研究中⼼（Fudan PSI）将于2022年9⽉30⽇联合邀请著名理论神经科学家卡尔·弗⾥斯顿（Karl Friston）作报告。弗⾥斯顿教授是英国伦敦⼤学学院神经学学院维康信托基⾦会神经影像中⼼的科学主任，也是脑成像领域的权威。他还是北京智源⼈⼯智能研究院学术顾问。
弗⾥斯顿教授的重要贡献是以⾃由能原理为理解⼤脑提供了⼀个统⼀框架，他将在本次讲座中介绍他对最⼩⾃由能原理与能动推理的思考。《返朴》将在微信视频号、新浪微博和B站提供独家直播。
CASIP与Fudan PSI讲座我和我的马尔可夫毯：能动推理和最⼩⾃由能原理主讲⼈：Karl J. Friston（伦敦⼤学学院）主持⼈：刘闯（复旦⼤学/中国科学院哲学研究所）评论⼈：吴东颖（中国科学院哲学研究所）⻙南昕（帝国理⼯学院）徐英瑾（复旦⼤学）Deniz Vatansever（复旦⼤学）时间：2022年9⽉30⽇ 19:00-21:00（北京时间）讲座⼯作语⾔为英语主办单位：中国科学院哲学研究所（CASIP）复旦⼤学智能科学与智能哲学研究中⼼（PSI中⼼）
讲座摘要我们如何能理解作为有知觉⽣物的我们⾃⼰？在知觉⾏为之下隐藏的原则是什么？本报告将⽤最⼩⾃由能原理在能动推理⽅⾯作出说明。⾸先，我们将从物理的⻆度试图去理解知觉，即将其本身与所处的环境区别开来的⾃组织系统的属性必须存在。接下来我们从神经⽣物学家的⻆度重新叙述这⼀个故事，试图去理解⼤脑的功能结构。
故事将从⼀个启发式的证明（和对原始汤的模拟）开始，它（们）揭示了⽣命，或者称之为⽣物学⾃组织，是具有⻢尔可夫毯的任何动⼒学系统所具有的必然的涌现性质。这个结论基于以下论证：如果⼀个系统可以与它的环境背景区别开来，它的内部状态和外部状态必然是条件独⽴的。这样的独⽴性导出区分内部状态和外部状态的⻢尔可夫毯。关键在于，这给予了内部状态以⼀种信息⼏何学，适⽤于对被称为外界状态的概率信念。
这种⾃由能也是在⻉叶斯推理和机器学习中被最优化的量（在机器学习中被称为证据下界（ELBO））。简⽽⾔之，内部状态会表现出推断外部世界并⾏动作⽤于外部世界以保持其完整性。这导出了⼀种⻉叶斯机制，它可以简洁地被总结为⾃证性。在报告的第⼆部分，我们将会⽤模拟⼤脑中的⻉叶斯信念更新来剖析这些概念并将它们与预测处理和知觉⾏为联系起来。
主讲⼈简介卡尔·弗⾥斯顿（Karl Friston）是⼀位理论神经科学家，也是脑成像领域的权威。他发明了统计参数映射(SPM)、基于体素的形态测量 (VBM)和动态因果建模 (DCM)。这些贡献源于对精神分裂症研究和被表述为精神分裂症的失联假说的价值学习理论的研究。数学贡献包括变分拉普拉斯程序和分层⻉叶斯模型反演的⼴义滤波。弗⾥斯顿⽬前致⼒于⼈脑功能整合模型和神经元相互作⽤的基本原理。
他对理论神经⽣物学的主要贡献是⾏动和感知的⾃由能原理（能动推理）。1996年，弗⾥斯顿获得了⾸届⼈脑图谱⻘年研究者奖，并于1999年被选为英国医学科学院院⼠。2000年，他担任国际⼈脑图谱组织主席。2003年，他被授予密涅瓦⾦脑奖，并于2006年被选为皇家学会会员。2008年，他获得了法兰⻄学院奖章，并于2011年获得约克⼤学的荣誉博⼠学位。
他于2012年成为英国皇家⽣物学会院⼠，2013年因对数学⽣物学的贡献获得⻙尔登纪念奖和奖章，并于2014年当选为EMBO（⽣命科学卓越）成员，2015年当选为欧洲学术界成员。2016年，他因在脑研究⽅⾯的⽆与伦⽐的突破⽽获得查尔斯·布兰奇奖，并获得⼈类脑图谱领域的终身成就奖——玻璃脑奖。他拥有苏黎世⼤学和拉德布德⼤学的荣誉博⼠学位。