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脳は自由エネルギーを最小化するように設計されている──神経科学者フリストンが提唱し、脳の多様な機能を単一の原理で説明できるとして注目を集める「自由エネルギー原理」。難解な理論を初学者も理解できるよう丁寧に解説。どの節も概要を示してから数式を用いた説明に進む構成とし、原理の概略を把握しやすいように工夫した。

はじめに
変数記号一覧

第1章　自由エネルギー原理を理解するために
　1.1 神経回路の数理理論の発展
　1.2 環境の状態の推論機能からHelmholtz マシンまで
　1.3 神経細胞の基本特性と学習アルゴリズム
　1.4 脳の多層構造と双方向性結合の機能
　1.5 自由エネルギー原理

第2章　知覚過程のモデル化
　2.1 諸行無常の環境を記述する
　2.2 推論に必要な環境の生成モデル
　2.3 生成モデルの表現
　2.4 推論過程をモデル化する
　2.5 変分Bayes推定とHelmholtzの自由エネルギー
　2.6 自由エネルギーを具体的に書く
　2.7 自由エネルギーの最小解の求め方
　2.8 階層的動的モデルを階層的神経回路で解く
　2.9 階層的なメッセージパッシング

第3章　パラメータの学習
　3.1 パラメータの学習と平均場近似
　3.2 平均場近似の生理学的意味
　3.3 パラメータの学習とHebbの学習則

第4章　能動的推論と行動決定
　4.1 能動的推論とは
　4.2 生成過程と生成モデル
　4.3 腕の運動
　4.4 制御状態と行為選択
　4.5 能動的推論としてのホメオスタシス
　4.6 感覚減衰
　4.7 離散システムにおける能動的推論
　4.8 期待自由エネルギーの導出と行動決定
　4.9 行動の価値と主体感

第5章　離散系と連続系の統合
　5.1 読書過程の離散系意思決定モデル
　5.2 離散系における単語・文の処理
　5.3 離散系と連続系のインターフェースの詳細
　5.4 視線制御の神経回路による実装

第6章　運動制御と運動認識
　6.1 経時的処理切り替えの神経機構
　6.2 運動制御モデルの例1：ランプへの到達運動
　6.3 運動制御モデルの例2：系列的な運動
　6.4 運動制御モデルの例3：手書き文字の生成と認識

第7章　音声コミュニケーション機能
　7.1 環境のダイナミクスを予測できる生成モデル
　7.2 階層構造で異なる時間スケールのダイナミクスを作る
　7.3 コミュニケーション機能への応用
　7.4 鳥の歌の学習モデルとコミュニケーション
　7.5 Markovブランケットの意味と役割

参考文献
索　引

著：乾 敏郎
乾 敏郎(いぬい としお)
大阪大学大学院基礎工学研究科(生物工学専攻)修士課程修了。京都大学大学院文学研究科教授、情報学研究科教授、追手門学院大学心理学部教授などを経て、現在、追手門学院大学特別顧問。工学修士、文学博士。専門は認知神経科学、認知科学、計算論的神経科学。著書に『感情とはそもそも何なのか――現代科学で読み解く感情のしくみと障害』、『イメージ脳』など。阪口氏との共著に『脳の大統一理論――自由エネルギー原理とはなにか』がある。

著：阪口 豊
阪口 豊(さかぐち ゆたか)
東京大学大学院工学系研究科(計数工学専攻)修士課程修了。東京大学工学部助手、講師、電気通信大学大学院情報システム学研究科助教授などを経て、現在、電気通信大学大学院情報理工学研究科教授。博士(工学)。専門は感覚運動機能の計算理論、身体技能遂行・習得のメカニズム。共著に『脳の大統一理論――自由エネルギー原理とはなにか』、『ニューロコンピュータの基礎』、共編著に『脳の計算機構――ボトムアップ・トップダウンのダイナミクス』など。