主动推理研究机构和主动推理生态系统

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摘要

这份文件简要调查了主动推理研究所和主动推理生态系统的现状，并概述了我们未来的方向。它将被版本化为一般和局部生态系统的活表示(循环和更新),描述主动推理研究所的过去、现在和未来行动。

序文

主动推理是一种基于物理学的综合方法，将认知和行为建模为预测误差的主动最小化[1–3]。更确切地说，它用数学术语描述了复杂适应系统自组织以保持低惊奇状态的趋势(形式上，通过最小化变化自由能的统计量)。主动推理将这种趋势视为基本过程，能够对包括人类在内的各种认知主体的感知和行为进行建模[4–6]。主动推理的一般性和行动导向使其成为认知的描述性方法(例如生物学)和人工智能(例如机器学习)和设计(例如用户体验、交流)的实施的规定性方法之间的天然桥梁。因此，在复杂的适应性系统中，主动推理能够对合成与分解、构建与解构进行原则性的解释。这种一般性提供了一种统一的概念和实用的方法，为跨规模、学科和环境的各种系统的建模、设计和实现奠定了基础。

虽然主动推理是作为应用于生物系统的理论和描述性分析框架而开发的，但它在指导跨各种领域的异构信息系统(被视为智能代理)的集成和管理方面显示出早期的前景。主动推理的跨学科性质和灵活性使该框架成为跨无数用例的实践、理论和互操作工作的理想框架，包括(I)认知神经科学和哲学[1,2,7–27](二)人工智能和人工智能的可解释性[2,4,9,28–34]㈢机器人技术[35,36]㈣人类健康和临床精神病学[37–49](五)发展心理学[5,35,46,50–54]㈥社会科学和经济学[6,52,55–61](七)数学物理[59,62–70](八)生命物理学[15,69–75]㈨意识研究和现象学[41,48,76–81](十)进化、生态和发展[3,42,69,82,83](xi)网络和认知安全[84](十二)信息生态系统的制图和建模[6,85–87](十三)本体建模和维护[85,88],

(xiv)修辞分析[89](十五)物流和商业智能[90,91](十六)理论和应用生物学和生态学[3,69,92,93](十七)项目管理和团队科学[94–96]，(十七)集体行为[42,97,98](十九)信任、审美和幸福[99,100]，(xx)军事科学[101,102]，以及(二十一)气候科学[103,104]。

主动推理研究的进一步发展和正规化有可能促进各种有社会价值的成果，并直接解决许多特定领域“研究到实践”的差距[96,105,106]。因此，主动推理已经作为一种基于物理学的科学方法和一个新生的开源生态系统存在，它正在为一个新兴的人、工具、方法和实践网络形成一个互操作层。

积极推理研究所

截至2023年8月，主动推理研究所是一个注册的非营利组织，其任务是确定、建立和管理以下项目的可持续实施:

(i)为主动推理生态系统的组件提供一致的形式和可靠的通信渠道，

(ii)在生态系统内外建立社区产品的公开、公平使用和有效传播的发布和许可协议，

(iii)个人和整个社区规模的服务，以保护稳定性，同时将生态系统中的风险和不确定性降至最低，以及

(iv)组织和运行网络和认知安全系统，确保对话和协作的生产力、包容性、可访问性和安全性，

图1显示了研究所的结构以及与生态系统的关系。

图一。主动推理研究所&主动推理生态系统。

迄今为止，该研究所已经托管或促进了数百种开源许可产品的开发，这些产品在生态系统中提供各种功能，包括意识、教育、公共资源、支持和治理(图2，有关直播、课程、研究论文、游戏、工具等的详细信息，请参见附录)。).

尽管只有志愿者工作人员的预算很少，但该研究所的社区参与水平和生产产出与一些资源丰富的研究智库和卓越中心相比毫不逊色。与此同时，积极推理社区的快速发展，使人们开始关注为作为一个组织的研究所和作为一个整体的开源生态系统构建可持续发展的途径。

图二。研究所的开源产品(左侧)支持主动推理生态系统(右侧)中的各种功能。

我们的愿景

主动推理研究所(以下简称“研究所”)作为一个支架，围绕着一个叫做“主动推理”的中心传统和方法，稳定和连接着无数的领域。该研究所旨在使主动推理框架和我们所服务的生态系统更易访问、更适用、更严谨和更完整。我们通过积极的推理促进理论和应用的参与，促进外行、学术界、公共部门和专业团体对该领域的认识。我们设想在未来，术语“主动推理”会像“机器学习”一样被广泛使用，因为它在各种领域都表现出了效用和影响。

我们的价值观和原则

我们致力于培养卓越、协作和创新的文化。我们的价值观和原则是塑造我们工作和定义我们组织特征的指导原则。

主动推理和探索。在学院，我们将积极推理和探索的原则作为基本的驱动力。我们积极培养好奇心和持续学习的文化。通过参与不同的研究努力和积极探索我们的环境，我们丰富了我们的理解并推动了有影响力的合作研究。

完整性和包容性。我们努力在研究所、生态系统和我们所服务的社区的成员中维护和促进诚实、负责、专业以及负责任的研究、教育和促进行为。我们通过社区参与促进多元化、尊重和包容。我们将视角和理解上的差异视为有价值的创造性和生产潜力的源泉，推动突破并加强合作研究成果。

动态内部建模:在研究所，我们利用基于建模的前沿方法来支持不同规模的共享信息利基，跨越生态系统、研究所、组织单位和项目。我们不断开发和改进层次模型，利用感官信息，利用数据，并收集反馈。我们的动态自建模支持高效的资源分配。

预期行为:学院对预期行为的承诺使我们能够在不确定的环境中脱颖而出。利用我们的内部模型，我们生成各种规模和时间范围的预测，使我们能够采取主动并相应地调整我们的政策。这种前瞻性思维方式使我们能够进行战略规划并做出明智的决策，从而保持在我们领域的最前沿。

持续发展:体现了开放性和技术进化的思想，我们全心全意地拥护研究所的持续发展原则。认识到我们环境的动态性和科学技术的不断进步，我们不断发展我们的内部模式和方法。这种永无止境的学习和进化使我们能够保持适应性并处于我们领域的前沿，推动对科学界做出重大贡献的有影响力的研究。

优先事项和挑战领域

我们在主动推理研究所应对以下挑战领域，使生态系统产生更广泛的影响:

教育:科学素养和劳动力发展。主动推理依赖于数学形式，并且充满了超越学科界限的抽象概念挑战。通过在主动推理框架中模拟教育学、能力评估和专业化等教育过程，该研究所促进了劳动力发展，寻求稳定“研究到实践”的差距，并为参与科学生态系统的更广泛项目做出了贡献。

研究:物理学中认知科学的基础。自然科学领域的研究缺乏理论整合和实践合作。主动推理框架为生物系统的重要特征提供了一个统一的第一性原理的解释，超越了学科界限。在学院，我们通过各种教育项目促进这种理论整合，支持各种背景的学习者。

信息科学与多元智能。现代信息环境比以往任何时候都更快、更复杂。在该研究所，我们将主动推理应用于理解、监控、评估、提炼和开发人工和合成(例如，人机界面、组织、群体)智能系统。这项工作是由目前与信息科学、本体论、数据质量控制、人工智能可解释性和知识工程相关的项目制定的。

用户体验、可访问性和社会技术设计。如何在数字系统中实现可持续参与仍然是一个公开的挑战。在该研究所，我们将认知框架映射到设计、用户体验、人体工程学和需求工程，为更广泛的专业人士和学者社区提供新的方法和工具。

网络和认知安全。如今，个人和组织都面临着数字和认知安全威胁的快速演变。在该研究所，我们致力于将认知框架与现有的网络安全和新兴的认知安全概念和框架统一起来，以便在多个层面上更有效地理解、衡量和应对本地和全球信息技术风险和影响。

扩展主动推理生态系统。主动推理生态系统的恶劣性使我们能够对各种考虑领域采取积极主动的方法。在该研究所，我们在应用于上述挑战领域的努力和主动推理生态系统的新兴需求之间建立了协同作用。这种方法创造了一个通过实践学习和接受融合研究的机会，在融合研究中，实现与理论并行开发，并得到从业者和研究人员之间定期信息共享和协作的支持。

运用主动推理。通过设计新项目或与设计和实施社会系统基础设施(如支持人类福祉的卫生基础设施和文化技术)的现有项目交流，将来自经验和理论主动推理研究的见解付诸实践[49]。支持生态系统中的项目，为我们面临的各种问题设计和实施解决方案，如气候变化或整体

多重危机[85,107–110]。

前进的道路

为了应对这些挑战领域，并确保在未来几年继续促进主动推理生态系统，该研究所将采取以下举措:

行政和财政支持。寻找和分配必要的种子资源，为研究所建立专门的行政支持和必要的基础设施(如会计、法律、数字资源、材料)，请求和接受捐助者和赞助者的支持，并向研究人员和合作者提供和发放小额赠款和财政支持。

发布和许可支持。开发出版资源和出版便利系统，以帮助贡献者识别和应用正确的许可，减少研究和教育产品的影响时间，并增强其他生态系统参与者对知识的访问。

促进、研究和项目支持。为新兴的专业和研究团队提供直接和基于工具的支持和协调，以扩大他们的影响并减少组织间协作的不确定性；例如，通过提供对通用数字存储和工作空间、研究和建模工具、通用信息共享和许可模型以及拨款和项目管理系统的访问。

人力资源开发。实例化必要的人力资源和学习管理系统，以支持研究所的志愿者和工作人员在对话和协作中提高生产力、包容性、连通性和安全性。

社区参与。创建并在适用的情况下自动化反馈机制，以确保社区保持富有成效的参与。提供高质量的内容更新，调节社区话语以确保符合我们的文化和价值观，并对社区反馈做出回应。

社区用户体验、人体工程学和设计系统。将主动推理与用户体验、人体工程学和设计社区联系起来，以更好地识别和理解相关的最佳实践，并在生态系统和研究所内应用这些实践。为一致的沟通、反馈机制和符号学建立设计模式，并为主动推理和衍生工具、方法和材料的新老用户改善入职和工作体验。

传播和公共关系规划。与沟通专业人员合作，制定沟通计划和必要的支持工具，以便为这种规模和多样性的社区提供必要的定期、专业和定制的沟通，着眼于支持新合作伙伴和用户的快速增长，并响应和整合社区反馈。

研究所的历史

主动推理研究所的起源在于围绕一个共同兴趣的联合创始人团队会议:主动推理框架。这导致了富有成效的合作，并于2020年9月出版了《团队的主动推理和行为工程》[94]。出版后，讨论转向探索可以促进主动推理的可访问性、严密性和适用性的方法，以及如何将开发框架与系统工程和开放科学相结合。在这些讨论的基础上，一个“主动推理实验室”(或ActInfLab)成立了，并于2021年开始运作。在接下来的几个月里，来自世界各地的几十个人将通过各种项目与ActInfLab合作，如教育直播、开源出版、合作研究项目、重点学习小组和主动推理本体的早期开发。从运营的第一个季度开始，ActInfLab就主持季度圆桌直播，向社区传达季度期望和结果[111]，这是该学院延续至今的传统。

从2022年开始，一个基于群组的科学咨询委员会(SAB)成立，将ActInfLab与前沿理论工作以及各种特定领域的应用联系起来。随着对actin lab的活动和主动推理本身的兴趣开始增长，actin lab很快成为当时主要从事主动推理的基础理论和潜在影响的学术团体中的一个关键促进组织。2022年，ActInfLab实现了发展飞跃，成为了一家在美国特拉华州成立的非营利性机构“积极推理研究所”(截至本文撰写之时，我们正在寻求美国国税局对其501c3免税组织的认可)，旨在使其在社区中的促进作用可持续、可扩展。

随着时间的推移，主动推理作为一种定量和认知框架，已经吸引了越来越多的关注，能够在各个领域之间充当公共桥梁或罗塞塔石碑，并迅速获得跨领域的支持(图3)，这反映在该研究所日益多样化的成员(图4)和我们在2022年底进行的文献综述中[112]。主动推理的跨学科性质和灵活性使其成为跨越无数学科、部门和用例的实践、理论和互操作集成的理想候选。主动推理框架在这些不同领域的应用有望在各种跨学科背景下培养新的研究前沿和具有社会影响力的解决方案。

图3。NCBI PubMed上“主动推理”(蓝线)每100，000人被引用的比例2006年至2023年7月31日。在最近一年(2022年)，总共1，772，674篇出版物中有103篇引用了“主动推理”。

图4。从该研究所的名册中出现或被邀请加入直播的人的附属机构中收集关键字。只有29.15%的名单有从属关系，这份名单没有涵盖教科书小组和课程的大多数参与者，因此它代表了一个初步和部分样本，低估了兴趣和背景的多样性。

可能性

与其他现代技术领域一样，主动推理面临并解决了广泛相关的挑战，如(I)远程教育、劳动力发展和能力评估，(ii)现代全球背景下的用户体验、人机工程学和可访问性，(iii)开源生态系统、实用性、可靠性和安全性，(iv)参与研究和实践导向的活动，(v)网络和认知安全，(vi)人工智能可解释性和安全性的理论和实践方面，(vii)社会和经济政策整合和管理。

以主动推理为特征的整合越来越多地出现在公共和私营部门。在这样的环境中，框架的使用支持信息和技术共享，有助于公共工具和工件，并支持最佳实践、协议和过程的文档化。这些应用是通过围绕主动推理主题、概念、技能、实践和工具的普通教育实现的。

因此，研究所有潜力在众多部门和学科内促进主动推理的研究(理论和研究)和专业化(实践和实施),并通过以与我们的愿景、价值观和原则一致的方式积极面对这些挑战，发展初始的主动推理生态系统和对主动推理的认识..

主动推理如此迅速地被采用的核心原因是它提供了一个中立的、面向行动的本体，描述了大量复杂的适应性系统，包括人类社会认知[85,88]。主动推理框架可以用来描述不同嵌套尺度的系统。主动推理对多尺度复杂适应系统的适用性是巨大解释力的来源，也是对框架一致性的挑战。来自不同学科或领域的学者可能会以不同的方式阅读主动推理概念或结构，并在不知不觉中在他们的研究生态中建立一个错误，该错误随后传播，从而阻碍该领域的整体进步。据我们所知，主动推理研究所通过向所有背景的学习者提供主动推理教育，并通过努力指定一个既专门针对主动推理又可广泛访问的本体论，首次大规模尝试直接解决这一风险。

挑战

快速增长带来了新的挑战和对可持续性的更高要求。为了支持主动推理生态系统的进一步繁荣，以下挑战被确定为主动推理研究所需要应对的最重要挑战:

入职和采用。由于各种原因，学习和应用主动推理以及融入生态系统可能会很有挑战性。主动推理涉及抽象概念、数学形式和特定术语，使得新手主动参与框架很有挑战性。鉴于主动推理的跨学科性质，学习资源必须适合主动推理和各种其他领域的边缘(如社区产生的沉浸式学习体验[113]).

社区工具和资源的可用性。除了加入主动推理时面临的概念挑战，还有一个熟悉社区工具和工作方式的学习过程(例如知识或项目管理软件[94,96])，这可能会在社区加入的实践方面导致用户体验摩擦。该机构提供资源和支持功能，以促进社区工具和资源的可用性(见附录)，并计划在未来改进此类服务。研究所将建立用户体验审计和通用设计模式，以确保令人满意、平静和可靠的用户体验，以及bug报告和反馈的顺利交付。

支持职能的可持续性和可扩展性。为研究所和整个生态系统增加价值的支持功能包括出版和许可支持、赠款和项目管理工具以及学习管理系统。使支持功能可用和可扩展是一个优先事项。

通信。根据我们的内部和外部沟通计划(见下文)，该机构目前以半自动方式管理跨多个平台和渠道与各种受众和潜在利益相关方的沟通。扩大和完全自动化我们的沟通工作将需要财政和人力支持。

行政和财政支持。为了应对这里所述的许多挑战，训研所将需要专门的行政支持以及与记录保存、伙伴关系管理、人力资源、财务合规和其他业务方面有关的协议和程序的标准化。

后续步骤

考虑到这些挑战，研究所寻求财政和业务支持，以扩大我们在未来几年的影响，并追求可持续性。在本文件中，我们(I)正式确定我们的组织模式(参见标题为“协会组织模式”的部分)，(ii)提供一个社区发展和沟通计划，考虑测量和评估(参见标题为“社区增长和发展模式”的部分)，以及(iii)提出以下计划来解决这里的挑战领域，着眼于获得支持以维持正在进行的活动(附录)并在未来几年部署新的计划。

行政和财政支持。我们将制定一个可持续的资助战略，包括赠款、捐款、赞助和合作伙伴关系的组合，以支持该研究所。我们将寻求各种资助计划来获得必要的资源，以启动许多管理和支持功能的系统化。我们将建立基础设施(如会计、法律、合规、安全)来请求、接收和提供财务支持。

发布和许可支持。关于许可、发布地点的决定可能是复杂的，并且可能极大地延迟一些工作产品的影响时间，并且阻止其他工作产品的实现。我们将继续开发发布资源和发布促进系统，以帮助贡献者应用开源许可，从而利用他们工作的可见性，并减少研究和教育产品的影响时间。

促进、研究和项目支持。组织间和跨学科的合作是有益的，但由于本体论和工作规范的差异，可能是危险的。我们将系统化促进工具(如项目管理工具、资助促进工具)，以减少新兴专业和研究团队中的冲突和不确定性。此外，我们还打算简化其他支持功能，例如访问公共数字存储和工作区，以及研究建模工具。

人力资源和社区发展。在这种规模的社区中，需要专门的人力资源和社区管理角色，以及教育课程的系统化，以便于获取。我们将优先实例化必要的人力资源、社区和学习管理系统，以支持研究所的志愿者和工作人员在讨论和合作中促进生产力、包容性、完整性和安全性。

社区用户体验、人体工程学和设计系统。我们将利用用户体验和人机工程学专家的专业知识来审核和改善主动推理社区中的用户体验。将优先考虑一致的用户体验和反馈的设计模式，重点是改善主动推理和基础工具、方法和材料的用户的入职和工作体验。

传播和公共关系规划。为了维持社区，研究所需要与各种社区和利益相关者进行互动。除了为维护和发展合作伙伴关系以及资金支持建立管理职能外，我们还计划与传播专业人士合作，完善和简化我们现有的传播计划(参见下文的传播计划)。随着主动推理生态系统的规模和多样性的增加，这将允许我们扩展我们的常规、专业和定制的通信。

研究所组织模式

学会治理和领导

成员

该研究所的法定创始成员是亚历山大·维亚特金、弗吉尼亚·奈特、伊万·梅特尔金、丹尼尔·弗里德曼和卡尔·弗里斯顿。

董事会

第一批董事会自2022年底开始运营[114]。董事会由在主动推理、治理、筹款和其他各种领域拥有专业知识的个人组成。他们每季度召开一次会议，负责制定组织的战略目标，提供监督，并确保合规性。2023年的现任董事会是:拉斐尔·考夫曼,约翰·克利平格尔,丹尼尔·弗里德曼,迪恩挠痒,蓝色骑士，以及麦克·史密斯。

科学咨询委员会

这科学咨询委员会由活跃推理和相关研究领域的外部专家组成，他们提供指导，审查资助提案，并就科学完整性提供建议[115]。第一个科学顾问委员会在2022年开展活动，目前我们正在与2023年的第二批成员合作:布拉德利·阿利恰,John Boik,哑光棕色,斯科特·大卫,Shady El Damaty,杰夫·埃米特,克里斯·菲尔茨,卡尔·弗里斯顿,霍利·格林,莎拉汉堡,维克多·卡柳基,阿纳托利·莱文丘克,麦克斯韦法学博士。Ramstead,阿德勒·拉齐，以及迈克尔·扎格姆。

军官

第一批军官于2022年底就职，职位如下:

丹尼尔·弗里德曼(总裁兼财务主管)

作为总裁，负责组织的全面领导、方向和活动。作为司库，负责管理研究所的财务活动。

亚历山大·维亚特金(副总统)

支持总裁的目标，并在必要时承担这些责任。专注于定义和实施机构/单位/项目规模的有效工作方式，整合最先进的方法、实践和

技术转化为运营。负责组织设计，确保服务和组织功能的持续发展。

布鲁·奈特(秘书)

监督物流和运营项目。监督组织过程，如正式会议和投票。监督财务和人力资源合规工作。

机构单位(支持、项目和计划)

行政单位

研究所行政股将在收到支持业务的必要资金后成立。行政单位的成员将是受薪分包商和雇员，协助并执行研究所和更广泛的生态系统内的行政和支持任务，如记录保存、图形设计、数据输入、格式化、文案撰写、赠款提案提交、准备和合规，以及其他各种行政和支持活动。他们还将促进核心基础设施的发展，以提供这种支持并使任务自动化或系统化和标准化，并成为财务、人力资源、实习、志愿者、安保、社区调节和管理以及相关活动和组织组成部分的组织保护伞。这些任务目前由该研究所的干事承担，随着该股的正式发展，他们将继续提供监督。

教育单位

学院的教育部门促进(I)教材组，(ii)课程开发，(iii)教育材料的制作、编辑和审查，以及(iv)外部教育材料的审查、反馈和整合。

教育部门的项目说明见表A1。输出示例:

●视频直播流

●主动推理杂志

●课程和教育团体

●事件

●标准和资格

●教育游戏持续举措:

●教育材料和文件。开发和传播教育材料、方法和工具文档及教程，为社区内的能力、能力和通用语言做出贡献。

●课程。开发教育课程和课程管理软件，以简化社区内容的托管、开发和请求。

●直播和活动。定期发布直播。为教育和持续专业发展计划和协调研讨会和其他活动。

●主动推理本体。将主动推理与形式本体(如公理驱动的建议上融合本体[60])相结合。在全球形式本体中对主动推理进行深入公理化的预期启示包括检测和纠正差距，识别特定领域约定的开发机会，以及促进跨人类和计算机语言的翻译和教育工作中的使用

●资格制度。开发一个积极的推理资格体系，集中和标准化可参考的技能和知识水平，以帮助个人适应和发展各种专业和个人环境。科学基础将确保该系统基于最新的研究和见解，使其能够保持有效性和相关性。此类系统还可能与现有的专业和资格认证系统(如心理学、学术界、法律、医学、工程)相集成(并在规范上相互参照)。

再强化单位

该研究所的再参考单位促进(I)形成适合功能的跨学科研究团队，(ii)制定和执行与该研究所的使命以及该研究所和整个生态系统所面临的挑战相一致的研究提案和项目。ReInference unit致力于在可行和适当的情况下，根据开源或类似的许可协议托管和共享所有相关数据、发现、出版物、工具和衍生产品。

有关钢筋单元中的项目描述，请参见表A2。输出示例:

●研究论文

●文献综述和荟萃分析

●软件和工具

●分布式促进

●标准制定和贡献正在进行的计划:

●计算和存储资源。简化对用于研究和教育目的的计算资源和工具的访问。

●项目促进工具和支持。待定资金，为新兴专业和研究团队提供直接和基于工具的项目管理和促进支持，以扩大其影响。

●志愿者和实习项目。为愿意致力于基于角色的贡献的个人提供多种多样的机会，尽可能适合他们的情况，提供实践学习和经验的机会。

●发布和许可支持。继续开发出版资源(如主动推理期刊)和出版促进系统，以帮助贡献者识别和应用正确的许可，减少对研究和教育产品产生影响的时间，并获得更多知识的其他人。

●通过联络建立特定于领域和系统的连接。促进域间联络关系。例如，在主动推理和机器人学的交叉领域，JF·克劳蒂埃正在进行的工作[116]在该研究所，应用主动推理原理在自主机器人中实现无监督的符号机器学习。

●探索同行评议的新形式。通过将分布式集体意义构建工具和协议整合到新颖的出版、评估和管理工作流程中，为分布式集体意义构建提供工具和协议，以应用于情境科学实践[85,117]。主动推理日志可以作为初始原型工作的测试平台，改进其存档、索引、翻译，

为某些类型的出版物策划、传播和实施同行评审制度。

●感官制造的应用。扩展和延伸本体和语义框架。科学的主动实体本体论(AEOS)[85]通过指定活动和信息实体以及它们之间的相关交互，可以扩展到更广泛地涵盖意义构建。建议的上层合并本体(SUMO)[118] [62]作为一个开源的上层本体框架，似乎提供了广泛覆盖和理论严密性的最佳结合。

●组织的认知建模。支持组织建模。然后，主动推理本体可以作为在cadCAD和主动块引用中构建集体意义生成的多代理模拟的支架[119]，也是指导数字传感工具和网络开发的协议规范的基础[120]。混合社会组织，无论是学术、企业还是其他组织，都可以利用这些模拟来预测其通信网络中的潜在中断或挑战。

志愿者计划

作为一个社区驱动的开放科学组织，有许多贡献的机会。欢迎并鼓励所有背景、时区、可用时间以及对主动推理的熟悉程度。志愿者是积极的学习者，他们希望为学院正在进行的项目做出贡献。志愿者有机会参与和领导各种各样的项目，而不受项目类型或数量的限制。这些项目包含一系列活动，如学习小组、直播、营销计划、出版物、研讨会和应用研究。

实习项目

积极推理研究所实习计划是一个1-6个月的计划(根据个人情况量身定制)，其中被接受的申请人参加学习小组，项目和研究所内的其他功能，发展团队和项目技能，熟悉积极推理。实习生接受一对一的指导，该指导通过共享文档和定期检查来促进他们的工作。成功完成后，实习生将获得承认和证书，并在适当的情况下获得下一步工作的推荐信。

社区成长和发展

在这里，我们展示了社区增长和发展模型(图2)，该模型基于以下5个核心组件:

i.意识。促进和培养对主动推理的认识和使用，并与合作良好的组织和社区发展伙伴关系。

ii.教育。开发和传播教育材料，促进社区内的能力和通用语言。

iii.公共论坛。提供和维护一个包容的、可访问的公共论坛，用于讨论、共享和托管相关工作和机会，寻找合作者和建立联系(即信息共享)。

iv.支持。为了创新和影响，为符合研究所使命的新兴团队和项目提供支持

v.治理。维护稳定的治理，以培养和维持合作伙伴关系、技术基础设施和赞助商。

生态系统结构

该研究所围绕主动推理的科学建模框架培养了一个积极参与的生态系统。这个充满活力的生态系统和社区推动了研究领域的创新，并在提供无障碍教育方面取得了重大进展。该研究所通过建立伙伴关系，与活跃的推理社区接触并使其发展壮大，确保在推进研究和教育以改善社会方面的努力协调一致、注重影响、相关且有意义。我们的社区发展模式强调促进而不是管理，并且是分布式的，而不是命令和控制策略。更重要的是，我们的模式超越了提供网络和讨论空间，支持紧急的协作工作。

与线性“漏斗”增长模式相反，该研究所将实施一种有机增长的循环模式，通过培养参与者的(I)自我效能感或个人能力感，(ii)支持感和安全感，以及(iii)投资感和对参与者的影响，作为形成社区感的基础，并通过积极的重复接触为社区内关系的发展提供基础[121]。这些感觉的支持导致了富有成效的、紧急的合作，这反过来又导致了紧急的社区叙事、规范、角色和“脚本”[94,122]。参与者在他们的

作为团队一部分的能力感，确保他们将在一个合理安全的环境中得到支持，并且结果将对他们的社区产生持久的、积极的影响。由此产生的研究和教育人工制品和文档构成了可共享的内容，这些内容可用于向非社区成员宣传主动推理和研究所。

在“漏斗增长”模式中，关注意识本身是发展用户群的基础，而我们的模式则关注教育、知识共享和工作演示，以及对团队的支持，允许各种背景和兴趣的非社区成员参与社区并为社区做出贡献，从而通过共享投资、影响和能力的意识来确认成员资格。此外，如果在线学习社区预期成员在完成课程后(或在材料中获得自我效能感后)终止参与，我们的模型提供的支持和与专业人员和学者分享工作的机会为那些认为自己已经相当熟悉所有可用教育材料的人提供了持续参与和参与的激励。

下面提供了关于(I)社区结构(即用户细分)，(ii)我们的信息存储和传播技术(“技术”)堆栈，

(iii)我们的沟通计划，(iv)我们作为该模式的一部分提供和/或打算提供的教育、支持、基础设施和治理功能，以及

(v)我们评估质量控制和发展的预期方法。

群落结构

参与者(成员和学员)

参与者包括主动推理生态系统的成员，或者那些参与和贡献于该研究所及其便利的工件、活动和交流的人。潜在的参与者包括学生、教育工作者、研究人员和专业人员，他们可能受益于对主动推理及其含义的认识，发展相关能力并有机会与这样做的个人建立网络和合作，或者受益于合作和分享对主动推理生态系统有价值的工作和见解的机会。

用户(采纳者和受益者)

该研究所的生产成果包括软件、工具和方法，包括作为开源产品的主动推理本身。因此，使用主动推理和相关开源产品的社区需要文档、关于更新的清晰消息以及公平和最佳的指导原则

实践。通过将主动推理的受益者视为“用户”，研究所可以利用来自其他领域的现有最佳实践，例如用户体验、需求工程和软件工程。潜在用户包括专业人员、研究人员、教育工作者和工程师。

研究伙伴(外部研究组织和工作组)

该研究所的再参考单位与外部研究伙伴、大学、机构和主题专家合作。这些伙伴关系包括联合研究项目、数据共享和知识交流，以提高研究工作的深度和广度。与研究伙伴的合作创造了丰富研究所研究能力和资源获取的机会，从而加速新知识的产生，帮助我们解决复杂的研究问题，验证研究结果，并扩大我们的研究影响范围。潜在的研究伙伴包括致力于或面临可以通过主动推理解决的问题的组织，以及致力于或解决研究所和社区面临的问题的组织。

教育合作伙伴(大学和教育工作者)

该机构的EduActive部门与教育合作伙伴协作，影响、实例化、共享和访问教育计划、教师培训和学习资源。通过与教育机构合作，该研究所扩大了其教育覆盖面和影响，并促进了其教育内容的有效交付和传播。潜在的教育伙伴包括大学、导师、教育机构和教育工作者。

资助者(捐赠者、支持者和资助机构)

该研究所需要财政支持，以跟上社区的需求，维护信息基础设施，并协助研究人员为相关的研究活动找到自己的财政支持。潜在的捐助者和资助者包括慷慨的社区成员和受益人、政府资助机构、私人慈善捐助者以及活动、计划和倡议的赞助者。

信息管理和技术堆栈

该研究所使用Coda、YouTube、Discord和Google Suites托管和传播信息。这一系列平台简化了对共享资源的特定级别的访问，并提高了组织内的整体生产效率。我们旨在确保参与者了解正在使用的平台，并理解其用途和功能。我们定期评估、交流和加强信息存储、存取和组织的最佳做法。我们实施安全措施，

例如强密码、双因素身份验证和适当的访问权限，以保护敏感信息。我们会定期备份重要数据，以防因技术问题或意外删除而丢失。我们对信息存储系统进行定期审查和审计，以确定需要改进和优化的领域。每个平台的具体用途如下所述。

建模、项目和知识管理平台

Coda是机构、生态系统、社区和个人规模的知识和项目管理的主要平台。它组织与每个项目(或子项目)相关的所有信息和内容。Coda是受版本控制和访问限制的，确保我们所有的数据不会被意外删除和不适当的用户访问。我们使用Coda来存储和组织重要的文档，比如政策、程序、项目计划和会议记录。我们遵循Coda的最佳实践，包括:(1)为不同的部门或项目创建专用的Coda“文档”或工作区域，以确保相关信息的轻松访问和组织，(2)在Coda中实施清晰的文件夹和文件结构，以保持文档组织和版本控制，(3)归档不必要和不相关的页面、文件和文件夹，以及(4)授予用户适当的访问权限，允许他们根据需要查看、编辑或评论文档。如果研究所获得必要的资源，Coda将升级为企业许可证，顾问将协助开发模板和低代码应用程序，以简化支持、记录和知识管理以及项目管理职能。此外，企业许可证将允许用户访问控制和许可的各种新机制，以及跟踪工作活动和托管内容的社区参与。

YouTube(直播和视频托管)

YouTube是储存研究所制作的视听内容的主要平台。我们指定的YouTube频道为课程、实时流、研讨会和我们托管的其他内容保存了独特的播放列表。我们在内部和外部沟通渠道中共享和嵌入链接，以提供对相关内容的轻松访问。YouTube上的内容也备份在个人云存储服务和离线硬盘中。

不和谐(论坛和即时消息)

Discord是我们参与主动推理生态系统和更广泛社区的主要平台。我们使用Discord进行实时交流、非正式讨论和团队协作。Discord内部使用专用频道根据主题或项目对讨论进行分类。鼓励参与者在Discord频道内共享相关文件、文档或链接，从而促进对共享内容的轻松访问

资源。我们定期监控和调解不和谐的渠道，以保持专业精神，并热切期待改善我们在这里和其他地方的协议和准则。

Google Workspace(文档管理、文档制作和电子邮件)

Google Workspace由电子邮件、云存储、日历和协作工件编辑工具组成，用于演示幻灯片、文档、电子表格和图表，以及其他相关的基于web的应用程序。这些工具紧密集成，允许参与者之间的无缝协作、文件共享和实时编辑，使它们成为拥有远程员工的分布式团队和组织的理想选择。Google Workspace会自动保存文档版本，这样就可以很容易地跟踪更改，并在需要时恢复到以前的版本。此版本控制功能确保所有参与者都可以访问最新的文档更新，并可以随时跟踪更改。谷歌强大的安全基础设施包括双因素认证、数据丢失预防和企业级安全功能。

Twitter(现在是“X”)(公开声明和发布)

Twitter(最近更名为“X”)是发布公告和新闻稿的主要工具，也是引导广大公众关注生态系统和社区内事件的主要工具。

沟通计划

我们的沟通计划分为三个部分，(I)内部沟通，

(ii)外部沟通，以及(iii)组织沟通。

内部沟通计划

协会工作人员、志愿者、实习生、官员和董事会成员之间以及与社区成员之间的沟通如下:

●电子邮件是内部公告、更新、共享重要文档以及任何其他需要记录的专业交流的主要方式。

●定期举行同步官员会议，以保持沟通渠道畅通，解决问题，并讨论项目进展。科学咨询委员会每月举行两次公开讨论形式的会议。董事会每季度召开一次会议，对季度圆桌会议的最新情况做出回应，并解决任何其他问题或顾虑。

●共享日历用于安排会议、约会和事件，确保每个人都知道彼此的空闲时间。

●研究所运营的Discord服务器是异步讨论和同步项目会议的主要场所。目前服务器上有大约900人，我们努力让它成为学习和应用主动推理的入口。

外部通信计划

研究所与主动推理生态系统和公众的沟通如下:

目标受众

●专业人士和学者:对认知科学、机器学习、哲学、物理学、语言学、计算机科学和相关领域感兴趣的个人。

●潜在合作伙伴:政府机构、资助组织、学术机构和其他以研究为重点的组织。

●主动推理社区:在日常工作中使用和参考主动推理和相关方法的研究人员、学者和专业人士。

●更广泛的科学界:兼容领域的研究人员、学者和专业人士。

方法

●直播流(每周一到几个公共流)。

●内容公告Twitter、Discord和电子邮件

○完成的项目和最近的出版物。

○合作和其他项目机会。

○教育材料和工具的新版本。

●计划更新和公告Twitter、Discord和电子邮件

○直播、教育活动、整体项目和参与信息的每周公告。

○每月通信提供上个月的结果与AII不同规模的信息更新。

○关于季度结果的圆桌讨论的季度总结，以及对下一季度的期望和偏好。

组织沟通

研究所与潜在合作伙伴、赞助商和相关支持者的沟通如下:

目标受众

●普通公众:对认知科学、机器学习、哲学、物理学、语言学、计算机科学和相关领域有兴趣的个人。

●研究和教育:大学和学术机构。

●行业协会和智囊团。对未来行业趋势进行研究的组织，以及其他实践社区。

●公司:公司的员工将受益于主动推理相关的商业组织和运作方法。

●政府:政府机构和融资工具。

●私人捐助者:理解这个实践社区及其主题的价值和潜在影响，并愿意帮助支持它的个人。

方法

我们的组织沟通计划的目标是为可持续和可获得的资金提供基础，并努力使主动推理成为一个家喻户晓的术语，与“机器学习”一样广泛使用，反映其在实施中的明显效用和影响。

在获得支持之前，该研究所计划与公共关系和传播专家一起努力实现这些目标。实现这两个目标的途径首先是让“主动推理”成为政府、企业、研究和教育机构中一个众所周知的常用术语。因此，实现这一目标的理想下一步是主动推理核心能力和技术以及相关能力和资格标准的专业化。

生态系统支持、基础设施和管理

学院通过我们更广泛的愿景和战略的目标，为参与者的(I)自我效能，(ii)安全，和(iii)影响做出贡献。除了上述教育和研究工作，该研究所还发挥生态系统支持作用，例如:

信息共享空间

公共论坛。主办在线论坛、讨论组和社会交流渠道，让学习者、研究人员和从业者能够相互联系、提问和分享见解。培养一个社区，帮助个人克服挑战，交流思想，并从同行和专家那里获得支持。

分享和展示作品的机会。提供无数的机会来分享和展示有关主动推理的相关跨学科工作，为独特的合作和新知识发现提供更多的机会，这些合作和新知识发现是由主动推理以及随之而来的跨学科、领域和范例的专业知识和实践的放大杠杆作用所催化的。

基础设施和管理

伙伴关系。管理和发展与潜在教育和研究伙伴的关系。

赞助者和捐助者资助。管理与潜在捐助者和赞助者的关系，并在资金到位之前，开发必要的基础设施(如会计、法律、数字资源、材料)，以请求和接受捐助者和赞助者的支持，并向研究人员提供和分配小额赠款和财政支持。

资助发现和收购支持。为参与者提供各种支持机制，以寻找并提交资助和资助机会，并帮助他们建立伙伴关系(例如，与其他研究人员、公司和大学)。

基础设施。维护和开发信息系统以支持研究所的活动，不断提高可用性和有效性。等待资金，与需求工程和用户体验专业人员一起检查现有系统。

职业化。为商业实体的官员和董事以及政府和民间社会组织的官员制定培训课程，以增强他们对感知行为的理解(如

主动推理)及其对商业、运营、法律、技术和社会领域的组织互动的影响[102]。

质量、性能和增长评估

该协会打算根据开源社区的最佳实践，在下面列出的三个级别上评估社区开发的质量、性能和增长[123,124]并适应我们的低代码和无代码用例。请参见“后续步骤”一节，了解更多有关评估方法未来扩展和完善的信息。

参与者量表

在个人层面进行评估，考虑多个个人背景(即观点、经验、文化、语言、偏好、学科和专业水平的多样性)，重点关注可及性和入职。目标包括参与者和用户体验的质量、教育媒体和形式的多样性(即可访问性)、网络和协作机会以及职业发展。在等待拨款或捐助资金的情况下，该研究所将与用户体验、通信和需求工程专业人员合作，改进现有的和建立新的反馈机制，并实施上述评估的最佳实践。以下工具是评估的基础:

●个人反馈表和调查

●参与情况(例如，完成和参与的项目数量)

●持续职业发展(例如，完成的课程、认证)

研究所规模

研究所层面的评估将考虑各种领域，如个人和集体努力的可持续性、支持可靠性和用户体验质量，以及研究所质量控制和改进。目标包括增加协作机会，确保一致性和快速处理文档中的不一致，以及支持和促进项目。在研究所范围内，质量、绩效和发展的具体指标可能包括:

●开源项目的参与者和提交的数量

●对我们的志愿者和实习表格的回复数量

●时事通讯注册数量

●关于研究所推动的项目的统计数据(例如，已完成、正在进行和已解散的项目总数)

●提供和完成实习

●发现和解决研究、文档和工具中不一致的频率。

●发现和解决实施差距的频率(即常见问题解答和常见问题)

●辅导员、管理员和志愿者的数量以及相关的人员流动和活动

●个人反馈表和调查的汇总

生态系统规模

在生态系统和社区层面进行评估，考虑影响和关系管理，重点关注影响。目标包括最大限度地降低教育课程的流失率，增加参与者的数量，以及维护和增加合作伙伴关系。社区层面的质量、绩效和增长指标可能包括:

●编辑和参与Coda页面的频率和数量(待定资金，请参见“信息管理和技术堆栈”和“后续步骤”部分)

●Discord通用频道的参与者数量

●参与协助项目的人数

●参与度和参与度的变化率(例如，直接参与机构发布和材料，以及每年参与协作活动)

●参加教育课程的人数

●教育课程的更替率和完成率

●伙伴关系中的人员流动率(例如，研究和教育伙伴关系更新、维持或解散的决策)

●社交媒体分析(例如，浏览量、观看时间、受众多样性)

讨论和未来方向

主动推理研究所吸引并增强了人们的自我组织能力，从而加强了一个独特的机会和一个强大的可扩展的平台，从这个平台可以完成研究和开发目标。作为生态系统的成员，我们继续发展理解和“声音”,阐明我们作为一个集体是谁，以及我们可能成为谁。在建立组织声誉和个人期望的过程中，我们不断被这样一个事实所提醒和鼓舞，即我们的研究和开发工作的对象，即主动推理，其本身预期的分析和集成远远超出了在时间或空间上“封闭”的系统(即那些被限制为以开始、中间和结束作为结构线性发展的系统)。我们对“开放”系统的建模、设计和工作感兴趣，并寻求培养一个生态系统和更大的社区，反映主动推理的内在开放性和系统“好奇心”。有了额外的资源来支持本申请中所描述的工作，这些开放系统的好处和与主动推理一致的未来交互实践的指南可以在无数领域中容易地得到。

该研究所的工作和社区建设努力一直体现了“开放”系统的好处，与从主动推理研究本身收集的见解一致。例如，当跟踪与主动推理的发展和进化相关的开放系统行为时，研究所可能会选择强调“关闭”(即建立约束、应用限制、设置条件等)。)来简化空间建模的挑战。然而，我们没有单独采取封闭系统(以实验室为中心)的方法，这种方法可能会将主动推理归入一个孤立的学术学科筒仓，而是认识到“开放”方法带来的好处，这种方法邀请更广泛的主动推理生态系统中的自组织者将(主动推理中的“主动者”)迁移到最适合他们的需求和先前经验的项目和参与中。生态系统的成员将继续鼓励和支持在任何地方进行保留变异的现场研究，以进行积极的推理。

在生态系统中，我们认识到人和实体是探索者，能够自我组织，有动力并渴望发现，并在最真实的意义上改变主动推理方法的代理人。通过在准备、侦察和寻路实践中应用和利用我们社区的集体专业知识，该研究所旨在继续帮助生态系统参与者将想法从板凳上转移到复杂的真实世界情况中，其中交互环境充当最终的审查者。通过主动推理研究描述的生物系统的弹性、可持续性和响应性表明，应用主动推理框架对人类和社会系统的益处将增强积极的

对人类的组织和运作的影响，包括但不限于研究所本身。

对于已经参与到主动推理社区中的人来说，“生态系统”不仅仅是一个假设的、令人向往的未来状态。相反，它是我们一直居住的活跃推理社区成员之间的实际当前交互世界。主动推理，研究所和生态系统的成员都专注于动态地调整变革管理实践的效率，因为我们准备、侦察和“寻找”我们通向未来的道路，对信心、概率和所涉及的基本机制有可测量的理解程度，而不是依赖于在快速变化时很快过时的静态计划。由于研究所和生态系统有助于在反映和应用主动推理概念的组织和运作形式中建立更多主体的能力和信心，我们将在我们的世界中扩大潜在的第一发现(发现和发明)和高可靠性知识系统的池。培养这些技能作为我们作为个人和组织的一部分，并与其他渴望看到未来和成为未来的人分享这些技能，不仅仅是引导我们行动的吸引子状态。这是研究所、生态系统及其参与者的核心使命。

行动。推断。上菜。

附录

生态系统研究所的开源服务

本节回顾了研究所在2021年初至2023年8月期间主持或开展的工作。

教育服务

表A1总结了从2021年至今开展的教育工作。

表A1。学院提供的教育项目。

研究服务

表A2总结了从2021年至今开展的研究工作。

表A2。研究所提供的研究项目。

标准活动

2023年，该研究所提出了有史以来第一个主动推理专家资格标准。我们将继续开发这些标准，用于教育、研究和专业环境。

促进活动

表A3总结了从2021年至今开展的辅导、促进和服务活动。

表A3。研究所的促进活动。

治理活动

表A4总结了从2021年至今开展的治理活动。未来的研究所和生态系统规模的治理计划正在规划中。

表A4。研究所的治理活动。

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