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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-FEPP-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.92
tags: [auto-reinforced, free-energy-principle, neuroscience, karl-friston, active-inference, perception]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Free-Energy-Principle|Free-Energy-Principle]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "놀라움을 줄이려는 생명의 몸부림: 모든 지능체는 외부 세상을 예측하고, 실제 감각 데이터와의 차이(Free Energy/Surprise)를 최소화하려는 방향으로 끊임없이 인식과 행동을 수정하며 항상성을 유지한다는 우주적 통찰."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
자유 에너지 원리(Free-Energy-Principle)는 신경과학자 칼 프리스턴(Karl Friston)이 제안한, 생명체와 지능의 작동 원리에 대한 대통합 이론입니다.

1.  **핵심 메커니즘 - Active Inference**:
    *   **인식 수정**: 세상에 대한 나의 예측이 틀렸다면, 내 생각을 바꿈 (학습).
    *   **행동 수행**: 세상을 내 예측에 맞게 바꿈 (예: 배고프면 음식을 찾아 먹어 예측된 영양 상태 실현).
2.  **왜 중요한가?**:
    *   에너지 소모를 최소화하면서도 복잡한 환경에서 살아남는 생명 지능의 '경제성'을 설명하며, 차세대 AI 아키텍처의 설계 영감이 됨. ([[Dopamine-Modeling|Dopamine-Modeling]]과 연결)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 뇌가 외부 자극을 수동적으로 처리하는 '연산 장치 정책'으로 보았으나, 자유 에너지 원리 정책은 뇌를 적극적으로 가설을 던지고 검증하는 '예측 기계 정책'으로 재정의함(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 단순히 보상만 쫓는 강화학습 정책을 넘어, 세상을 더 잘 알기 위해(Surprise 감소) 정보를 수집하려는 동기가 부여된 '호기심 기반 에이전트 정책'의 수학적 수식으로 사용됨.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Neurobiology, [[Dopamine-Modeling|Dopamine-Modeling]], [[Exploration vs Exploitation|Exploration vs Exploitation]], [[Homeostasis (항상성)|Homeostasis (항상성)]], [[Cybernetics|Cybernetics]]
- **Modern Tech/Tools**: Active Inference frameworks, Predictive coding models, Bio-inspired AI.
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