Alguma vez se perguntou por que o refrão de uma canção é tão memorável? @InferenceActive (KB5) e @jakub_smekal (KB7) são ambos doutores pela Stanford que buscam nas canções os princípios universais da aprendizagem. Daniel estudou ecologia e evolução, e Jakub está atualmente estudando IA, física e neurociência. Eles se conheceram no Kernel e co-escreveram dois artigos explorando a ‘Inferência Ativa’, uma disciplina focada no estudo unificado de como ‘receber input sensorial através da ação’ e ‘atualizar seu modelo interno do mundo’ podem ser compreendidos simultaneamente. Eles desvendam a matemática por trás da 'surpresa familiar'. Eles transitam entre a inferência ativa, o princípio da energia livre, a quantificação da incerteza em modelos de aprendizado profundo, e a ideia de ‘desescolarização’ de Ivan Illich. Esperamos que você aprecie a história ativa e contínua de dois pesquisadores talentosos e seu trabalho. 00:01:00 - Apresentações e contextos 00:02:00 - Como Daniel e Jakub se conheceram através do DeSci 00:03:00 - O trabalho de Daniel em ecossistemas epistêmicos e estruturas de incentivo 00:04:00 - Definindo “Inferência Ativa” 00:05:00 - Jakub adiciona explicação do quadro de inferência bayesiana 00:06:00 - Princípio da energia livre e minimização da surpresa 00:07:00 - Detalhes técnicos: aproximação de gradiente e limites de evidência 00:09:00 - Aplicando a inferência ativa a blockchain e sistemas de comunicação 00:11:00 - Active Blockference e modelagem baseada em agentes 00:13:00 - Contexto DeSchool e conexão com Kernel 00:15:00 - Origens do trabalho GNN (Notação Generalizada) e a lacuna entre prosa e código 00:18:00 - Fundação do Active Inference Institute 00:20:00 - Inferência ativa aplicada à música/arte e "surpresa familiar" 00:22:00 - Expectativas culturais e filtragem de atenção na música 00:24:00 - Quantificando a surpresa musical e dinâmicas de fãs 00:26:00 - O "problema da sala escura" e comportamento de busca por novidade 00:28:00 - Pesquisa de doutorado de Jakub em aprendizado profundo 00:31:00 - Desafios de calibração de modelos e quantificação de incerteza 00:33:00 - Envolvimento contínuo de Daniel com Kernel/DeSchool e foco na comunidade 00:34:00 - Visão e filosofia educacional do DeSchool 00:36:00 - Reflexões finais