在伦敦女王广场，每周一中午12:25，人们总能看到一个微微驼背、满头灰发的身影，独自坐在夏洛特王后雕像前的花园里，静静地抽完一支烟。他叫卡尔·弗里斯顿（Karl Friston），是伦敦大学学院（UCL）功能成像实验室（FIL）的科学主任。对于学术界来说，弗里斯是一个矛盾的综合体：他既是脚踏实地的工具发明者，为全球脑科学研究提供了基石；又是大胆狂野的理论构建者，试图用一个统一的数学原理——自由能原理（Free Energy Principle）——来解释生命、智能乃至宇宙万物的存在与运作。他被称为“万物解释者”，其理论之深奥令同行抓狂，其影响力之广泛又令无数跨领域学者蜂拥朝圣。

    弗里斯顿的宏大思维并非一蹴而就，其根源可以追溯到他童年时期的两次深刻洞察。

• 8岁的“木虱时刻”：剥离目的论。弗里斯顿回忆，8岁时的一个夏天，他在花园里翻过一根旧木头，发现了几只木虱。起初他认为这些小虫在慌忙寻找阴凉的避难所。但观察了半小时后，他意识到，那只是他自己强加给自然的拟人化解释——木虱的爬行毫无目的，仅仅是随机运动。那一刻，“所有关于目的和生存的人格化解释突然剥离了脑海”。这是他第一次意识到，世界并非如我们感知般充满意图，而需要用更根本的物理规律去理解。

• 10岁的“机器人”与青春期“原点”。10岁时，热爱发明的弗里斯顿设计了一个能自动修正的机器人，可以通过自我校正系统携带一杯水通过不平坦的地面而不洒出来。这预示了他日后对“系统如何自我调节”的浓厚兴趣。到了青春期，他在看完电视后凝视窗外的樱花树，一个更宏大的想法突然闪现：“一定有一种从零开始理解万物的方法。如果我只被允许从宇宙中的一个点出发，我能推导出其他的一切吗？”那一夜，他躺在床上试图构建这个体系，虽然“彻底失败了”，但那个想法从未离开。

    这些早年经历塑造了他独特的思维底色：剥离表象，寻找万物运作背后统一的、基于物理学的数学原理。

    弗里斯顿的学术生涯始于对精神分裂症的关注。在牛津的利特摩尔医院实习期间，他面对32名慢性精神分裂症患者，深感大脑连接被破坏后的复杂性。为了探究大脑内部的病变，他转向了当时新兴的脑成像技术。

    在1990年代，他接连发明了一系列彻底改变脑科学研究范式的工具，其主要贡献被英国皇家学会誉为“革命性的功绩”：

发明工具  核心功能与影响

    这些贡献为他赢得了无数荣誉：2006年入选英国皇家学会，其h指数（衡量学者影响力的指标）几乎是爱因斯坦的两倍，并多次被科睿唯安列为诺贝尔生理学或医学奖的热门人选。

    然而，当来访者踏入他在女王广场的办公室，他们很少再谈论脑成像。过去十余年，弗里斯顿将自己的大部分精力投入到了一个更宏大、更艰深的构想中：自由能原理。他将自己的神经成像研究谦逊地称为“正职”，而自由能原理才是他内心真正的“爵士乐”。

    这个原理试图回答一个根本性问题：生命为何能抵抗熵增，维持有序？ 热力学第二定律告诉我们宇宙趋向于混乱和消亡，但生物体每一天醒来，都与前一天大致相同。

    弗里斯顿的答案是：所有生命系统——从单个细胞到拥有千亿神经元的人脑——都在做同一件事，即“最小化自由能”。 为了深入理解这一宏大构想，我们需要拆解其核心的数学与哲学组件。

    1. 核心概念：自由能、马尔科夫毯与主动推理

• 自由能（变分自由能）：这里的“自由能”并非物理化学中的热力学自由能，而是一个源自贝叶斯统计和机器学习的信息论概念——变分自由能。它可以粗略理解为“惊奇”或“预测误差”。从数学上讲，对于一个生物系统（如大脑），它拥有一个关于世界如何运作的生成模型（Generative Model）。自由能就是这个模型对于当前感官输入所产生的“预测误差”的上限。最小化自由能，本质上就是让系统的内部模型不断更新，以更准确地预测外界输入，从而将“惊奇”降到最低。

• 马尔科夫毯（Markov Blanket）：这是一个关键的结构性概念。它定义了一个边界，将一个系统的内部状态与外部状态（即环境）区分开来。这条“毯子”由两部分组成：感官状态（外部世界对系统的影响，如光线进入眼睛）和主动状态（系统对外部世界施加的影响，如肌肉运动）。通过这条“毯子”，系统得以在维持自身完整性的同时，感知世界并作用于世界。从哲学上讲，它为理解“自我”与“环境”的区分提供了形式化工具。

• 主动推理（Active Inference）：这是自由能原理的行动纲领。它指出，生物体最小化自由能（即减少“惊奇”）有两条并行路径：

1. 感知（ Perception）：通过更新内部模型来“解释”感官输入，使之符合预期（即改变自己以适应世界）。

2. 行动（Action）：通过改变外部世界，使世界本身符合自己的预期（即改变世界以适应自己）。例如，当你感到饥饿（一种与“不饿”的预期不符的感官状态），你可以通过学习烹饪（更新模型），也可以直接去找食物吃（采取行动）来消除这种“惊奇”。

    2. 理论的推演：从物理学到“自证性”

    自由能原理的深刻之处在于，它试图为“存在”本身提供一个物理学基础。在一篇2023年发表于《Physics Reports》的论文中，弗里斯顿及其同事详细阐述了如何从描述随机动力系统的朗之万方程出发，最终推导出一种可以被解读为“感知物理学”的贝叶斯力学 。这个过程的核心步骤包括：

• 建立系统边界：基于稀疏耦合的动力系统，识别出马尔科夫毯，从而将系统状态划分为内部、外部、感官和主动状态。

• 推导贝叶斯推断：证明这种具有边界的系统的内部状态，必然会对其外部的隐藏状态进行某种形式的贝叶斯推断。也就是说，“存在”本身就意味着“推断”。

• 最小作用量原理：描述系统状态的路径，可以被视为是在遵循一个变分原理，即最小化长期的自由能。

    最终，弗里斯顿将这种动态过程总结为“自证性（Self-evidencing）”。一个生物体通过行动和感知，不断地为其自身的“生成模型”寻找证据，证明自己作为一个“模型”是成立的。生命的过程，就是不断为自己的存在提供证明的过程。

    自由能原理以其艰深晦涩著称，其论文中充斥着复杂的数学公式，以至于有人在推特上专门开设账户（@FarlKriston）来戏仿其难以理解的表述。批评者指出，该理论存在循环论证的风险：如果最小化自由能是所有稳定系统的必然属性（包括恒温器），那么它是否解释了任何具体问题？也有人认为，其经验证据目前尚薄弱，更多是理论推导的产物。

    尽管如此，跨学科学者们依然趋之若鹜。2018年夏天短短十天内，拜访弗里斯顿的人包括天体物理学家、哲学家、计算机工程师、保险公司AI负责人、助听设备研究者以及精神科医生。他们前来寻求的，正是自由能原理可能带来的突破：

• 精神病学：它为理解精神分裂症等疾病的“失连接”机制提供了新的数学框架。

• 人工智能：它被认为可能导向超越深度学习的通用智能——一种能够进行主动推理、拥有内部世界模型、并持续“自证”的智能体。

• 生物学：它试图成为类似进化论的统一框架，解释生命为何自组织、自创生（Autopoiesis）。

• 认知科学：它为“预测加工（Predictive Processing）”理论提供了最根本的数学原理。

    生活中的弗里斯顿，是一位不折不扣的“维多利亚式绅士”。他不用手机，喜欢在清仓时一次性购买两件相同的深蓝西装，且不喜欢在中午之前与人交谈。他小心翼翼地保护着自己的内心世界，却在每周一的公开会议上，花几个小时耐心地倾听和回答每一个来访者的问题。

    他的同事曾这样评价他：“即使他错了，他也是以最有启发性的方式犯错。” 无论自由能原理最终是否被证明为真正的“万物理论”，弗里斯顿已经改变了科学的地图。他不仅给了我们观察大脑的工具，更迫使我们重新思考一个最基本的问题：作为有知觉的存在，我们究竟如何在这个世界上保持自身？ 而他本人，就像他理论中的一个完美范例，终其一生，在女王广场的花园与办公室之间，以思想为感官，以笔墨为行动，持续不断地为那个8岁时萌芽的宏大构想，进行着一场壮丽的“自证”。