Karl Friston é um neurocientista e teórico britânico do University College London. Ele é uma autoridade em neuroimagem e neurociência teórica, especialmente no uso de métodos estatísticos inspirados na física para modelar dados de neuroimagem e outros sistemas dinâmicos complexos.

Friston é mais conhecido por seu "princípio da energia livre" (FEP, na sigla em inglês), uma explicação unificadora da autoorganização que sugere que todos os sistemas biológicos, incluindo o cérebro, atuam para minimizar a incerteza.

A "energia livre" de Friston herda da formulação do integral de caminho de Feynman e é uma medida da teoria da informação (em oposição à energia livre termodinâmica, conforme definida por J. Willard Gibbs , que é a energia disponível para realizar trabalho em um sistema que está abaixo do equilíbrio térmico (desordem máxima)).

Friston define "inferência ativa" como uma aplicação de sua Teoria dos Elementos Finitos (FEP) à percepção, ação e aprendizagem, onde os sistemas tentam tornar sua entrada sensorial previsível. Em termos mais simples, é uma maneira de descrever como os seres vivos mantêm sua existência reduzindo ativamente a incerteza sobre seu ambiente. Assemelha-se ao "sistema antecipatório" de Robert Rosen e fundamenta o "processamento preditivo" do tipo discutido por Andy Clark e Jakob Hohwy.

A energia livre termodinâmica é a energia disponível para realizar trabalho. Um sistema em equilíbrio térmico (entropia máxima) não possui energia disponível. Os sistemas vivos têm um suprimento de energia livre proveniente de sua fonte de alimento.

Em contraste, a energia livre de Friston é um conceito matemático que compara a informação disponível de um agente ( conhecimento ) sobre o futuro com a forma como o futuro se desenrola.

A "energia livre" de Friston não é nem livre nem energia .

1. Energia Livre e Sistemas Biológicos:
• Energia livre, neste contexto, é uma grandeza matemática que fornece um limite variacional para surpresa, incerteza ou desordem.
• O princípio da energia livre propõe que os sistemas biológicos, de células a cérebros, minimizam
a energia livre variacional, atuando efetivamente para manter um estado interno estável apesar das mudanças externas.
• Essa minimização ocorre por meio da percepção (atualização das crenças sobre o ambiente) e da ação (alteração do ambiente para se adequar às previsões).

2. Inferência Bayesiana e Inferência Ativa:
• O princípio da energia livre está intimamente ligado à inferência Bayesiana, onde os agentes fazem previsões com base em conhecimento prévio e atualizam essas previsões com base em novas informações sensoriais.
• A inferência ativa é um aspecto fundamental do princípio, onde os agentes tentam ativamente tornar sua entrada sensorial mais previsível, alterando suas ações. Por exemplo, uma árvore que cresce em direção à luz minimiza a energia livre agindo para evitar a surpresa de se encontrar na sombra, dada a sua natureza.

3. Modelos Generativos:
• O princípio da energia livre invoca o conceito de um modelo generativo, que é um modelo do mundo que um agente usa para fazer previsões.
• Ao minimizar a energia livre, os agentes estão essencialmente otimizando seus modelos generativos internos para melhor refletir a estrutura do ambiente.

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