Free Energy Principle
Strategy: Khi một hệ thống có vẻ hành xử vô lý, hỏi nó đang cố giảm bất ngờ nào — thường hành vi hợp lý khi nhìn từ mô hình nội tại của chính nó.
Free energy principle là một nỗ lực đưa tri giác, học tập và hành động về cùng một đại lượng phải tối thiểu hoá. Lập luận nền bắt đầu từ một quan sát về sự tồn tại: một hệ sống muốn duy trì được ranh giới của mình phải giữ các biến trạng thái trong một khoảng hẹp, tức là phải liên tục ở trong những trạng thái mà nó dự kiến. Nói cách khác, sinh vật tồn tại là sinh vật ít bị bất ngờ về lâu dài. Vì mức bất ngờ thật không tính trực tiếp được, hệ thống tối thiểu hoá một cận trên của nó — đại lượng mượn tên từ nhiệt động lực học và gọi là năng lượng tự do.
Karl Friston phát triển khung này từ giữa những năm 2000. Điểm mạnh của nó là gộp được hai chiến lược vốn được nghiên cứu tách rời. Chiến lược thứ nhất là đổi mô hình nội tại cho khớp với thế giới — đây chính là predictive-processing, tức là tri giác và học tập. Chiến lược thứ hai là đổi thế giới cho khớp mô hình bằng cách hành động, gọi là active inference. Một sinh vật lạnh có thể cập nhật niềm tin về nhiệt độ, hoặc di chuyển tới chỗ ấm; cả hai đều làm giảm cùng một đại lượng.
Hệ quả đáng chú ý là hành vi tìm kiếm thông tin xuất hiện tự nhiên trong khung. Nếu chỉ tối thiểu hoá bất ngờ tức thời, sinh vật lý tưởng sẽ nằm im trong phòng tối — một phản biện quen thuộc gọi là dark room problem. Lời đáp là đại lượng cần tối thiểu hoá được tính trên chuỗi kỳ vọng dài hạn, nên việc chủ động khám phá để giảm bất định về mô hình cũng là một cách giảm bất ngờ tương lai. Tò mò, dưới góc nhìn này, không phải ngoại lệ mà là hệ quả.
Đây cũng là điểm gây tranh luận nhiều nhất. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng nguyên lý quá tổng quát để bác bỏ được: nếu mọi hành vi đều diễn giải được là tối thiểu hoá năng lượng tự do thì nó gần với một khuôn khổ toán học hơn là một giả thuyết thực nghiệm. Cách đọc thận trọng là coi nó như một ngôn ngữ thống nhất để mô hình hoá, có giá trị sinh ra giả thuyết cụ thể ở từng hệ thống, chứ không phải một tuyên bố đã được kiểm chứng về toàn bộ nhận thức.
Đặt cạnh các lý thuyết nền khác, nó bổ sung một góc kinh tế cho bounded-rationality: giới hạn không chỉ là năng lực tính toán mà còn là chi phí duy trì một mô hình đủ tốt về thế giới. Nó cung cấp cơ sở hình thức cho việc dịch ngưỡng trong signal-detection-theory, khi tiên nghiệm và chi phí sai lầm được gộp vào cùng một phép tối ưu. Và nó là phát biểu triệt để nhất của map-is-not-the-territory: sinh vật không tiếp cận lãnh thổ, nó chỉ có bản đồ và một áp lực thường trực phải giữ bản đồ đừng sai quá xa.