From artificial intelligence to active inference: the key to true AI and the 6G world brain [Invited]
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In his opening OFC plenary talk back in 2021, Alibaba Group’s Yiqun Cai notably added in the follow-up Q&A that today’s complex networks are more than computer science—they grow, they are life . This entails that future networks may be better viewed as techno-social systems that resemble biological superorganisms with brain-like cognitive capabilities. Fast-forwarding, there is now growing awareness that we have to completely change our networks from being static to being a living entity that would act as an AI-powered network “brain,” as recently stated by Bruno Zerbib, Chief Technology and Innovation Officer of France’s Orange, at the Mobile World Congress (MWC) 2025. Even though AI was front and center at both MWC and OFC 2025 and has been widely studied in the context of optical networks, there are currently no publications on active inference in optical (and less so mobile) networks available. Active inference is an ideal methodology for developing more advanced AI systems by biomimicking the way living intelligent systems work while overcoming the limitations of today’s AI related to training, learning, and explainability. Active inference is considered the key to true AI: less artificial, more intelligent . It is a biomimetic mathematical framework that is premised on the first principles of statistical physics found in self-organizing/evolving complex adaptive systems, whether natural, artificial, or hybrid cyborganic ones. The goal of this paper is twofold. First, we aim at enabling optical network researchers to conceptualize new research lines for future optical networks with human-AI interaction capabilities by introducing them to the main mathematical concepts of the active inference framework. Second, we demonstrate how to move AI research beyond the human brain toward the 6G world brain by exploring the role of mycorrhizal networks, the largest living organism on planet Earth, in the AI vision and R&D roadmap for the next decade and beyond laid out by Karl Friston, the father of active inference.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle