A Inferência Ativa propõe que organismos não apenas percebem o mundo para reduzir incerteza, mas também agem para alinhar o ambiente às suas expectativas. Percepção e ação são dois lados do mesmo processo: minimizar o erro de previsão para manter a estabilidade do organismo.
A teoria surge no início dos anos 2010 como desdobramento do Princípio da Energia Livre formulado por Karl Friston. Enquanto a codificação preditiva descrevia a percepção como comparação entre previsões e estímulos, a inferência ativa ampliou esse raciocínio para incluir a ação.
O ponto central é que não basta ajustar internamente os modelos do mundo: organismos também intervêm ativamente no ambiente para reduzir discrepâncias entre previsão e realidade. Essa formulação conecta neurociência, estatística bayesiana e teoria do controle, e tem raízes filosóficas em concepções enativas e embodied cognition, que veem a cognição como inseparável do corpo e da ação no mundo.
Na inferência ativa, o cérebro gera previsões não apenas sobre percepções, mas também sobre os resultados das ações. O organismo age para confirmar suas expectativas, alterando o ambiente de forma a torná-lo mais previsível. Assim, percepção corresponde ao ajuste interno do modelo para explicar sinais sensoriais, enquanto ação corresponde ao ajuste do mundo para satisfazer o modelo.
Por exemplo, quando sentimos frio, não apenas percebemos o estado corporal, mas agimos (colocamos um casaco) para reduzir o erro entre previsão de conforto e sensação real. A teoria integra esse ciclo percepção-ação em um único mecanismo de minimização da energia livre, transformando a cognição em um processo ativo de acoplamento dinâmico com o mundo.
Neurociência e psicologia: oferece um modelo unificado para percepção, ação e atenção como processos de inferência estatística.
Psiquiatria: aplicado a distúrbios como esquizofrenia e autismo, onde o balanço entre previsão, percepção e ação pode estar desregulado.
Inteligência Artificial e robótica: inspira agentes artificiais que não apenas reagem a estímulos, mas exploram ativamente ambientes para reduzir incerteza.
Filosofia da mente: contribui ao debate sobre cognição incorporada e enativa, reforçando a ideia de que pensar é agir no mundo.
Ciências da vida: aplicado a modelos de comportamento animal, desde forrageamento até regulação homeostática.
A Inferência Ativa dialoga intensamente com o Thinking Lab, pois oferece um modelo conceitual que une percepção e ação em um mesmo ciclo. Isso orienta a criação de softwares conceituais que não apenas representem o mundo, mas intervenham nele de forma adaptativa.
Nos espelhos cognitivos, a teoria serve como inspiração para sistemas capazes de simular o movimento reflexivo humano: não apenas processar informações, mas testá-las por meio de ações no ambiente digital. Isso possibilita construir IAs cognitivas mais exploratórias, reflexivas e próximas do comportamento humano real.
Friston, K., Daunizeau, J., Kilner, J., Kiebel, S. J. (2010). Action and behavior: a free-energy formulation. Biological Cybernetics, 102, 227–260. Artigo seminal sobre inferência ativa.
Friston, K., FitzGerald, T., Rigoli, F., Schwartenbeck, P., Pezzulo, G. (2017). Active Inference: A Process Theory. Neural Computation, 29(1), 1–49. Explicação detalhada da teoria.
Pezzulo, G., Rigoli, F., Friston, K. (2015). Active Inference, homeostatic regulation and adaptive behaviour. Journal of Theoretical Biology, 376, 17–29. Aplicação em comportamento adaptativo.
Clark, A. (2015). Surfing Uncertainty: Prediction, Action, and the Embodied Mind. Oxford University Press. – Discussão filosófica que conecta inferência ativa à mente incorporada.
A Inferência Ativa radicaliza a visão de mente como sistema preditivo: não basta perceber, é preciso agir para confirmar e ajustar previsões. Isso significa que cognição não é contemplação, mas interação, negociação constante com o mundo. Essa ideia desafia a fronteira entre pensamento e comportamento, mostrando que raciocinar já é uma forma de agir.
Para a inteligência artificial cognitiva, o modelo abre espaço para sistemas mais criativos e autônomos, capazes de explorar e transformar seu ambiente em busca de sentido. A grande provocação é ética e filosófica: se ação e percepção são indissociáveis, até que ponto máquinas ativamente inferentes poderiam desenvolver formas próprias de “viver” o mundo?
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