这篇文章讨论了如何将极限物理信息原理（EPI）扩展到通用认知模型中，强调了信心信息优先原则（CIF）在处理复杂认知系统中信息不完全和噪声问题的重要性。文章内容主要涉及理论物理、统计学、信息论以及认知科学等领域。
我们需理解标题中提到的“信心信息优先原则”（CIF）概念。该原则在文章中被提出，旨在通过保留有把握的参数，排除不可靠或噪声较大的参数，从而降低概率密度函数中的信息下界J。信心的评估是通过参数对物理现象及其观测之间预期的费舍尔信息距离的贡献来进行的。费舍尔信息是统计学中用于评估模型参数估计准确性的量度，它在参数估计中起着关键作用。
文章进一步指出了在复杂高维认知系统（例如人类语言处理和图像识别）中，由于观察不足，物理信息的内在下界J可能远大于观测到的费舍尔信息I（J»I），这会导致认知模型推导过程中的严重过拟合问题。而传统上，EPI原理能够通过极小化物理信息损失K来导出理论物理中已知的许多规律和分布，K定义为观测到的费舍尔信息I与物理现象的内在信息下界J之间的差异。然而，由于通用认知系统中缺乏确切的不变性原理来产生界限信息，直接应用EPI受到限制。
文章提出了使用CIF原则来缩小I和J之间的差距，即通过保留对预期费舍尔信息距离有贡献的参数来降低信息下界J。这种方法在文章中得到了支持，并通过特定参数表示的案例进行了说明。费舍尔信息的贡献通常可以直接通过费舍尔信息本身来评估，这在统计学和信息论中有其具体的数学表达和计算方法。
文章的作者来自天津大学计算机科学与技术学院、香港理工大学计算学系和英国开放大学的计算机与通信系。研究团队展示了他们如何将EPI原理扩展到认知模型的构建中，并尝试解决由此可能带来的过拟合问题。他们将理论与具体的参数实例相结合，通过数学推导和实例验证了CIF原则的可行性。
文章还提到了信息熵的概念，它在信息论中用来衡量信息量的不确定性。信息熵的概念与费舍尔信息密切相关，因为它们都可以描述信息的状态或属性，但侧重点不同：信息熵关注系统整体的不确定性，而费舍尔信息关注参数的估计精度。
在处理复杂系统的认知模型时，模型的构建需要考虑参数的可靠性和噪声水平。这一点在诸如机器学习和人工智能领域尤为突出，因为在这些领域中，模型往往需要处理大量高维的数据，并从数据中学习到稳定可靠的模式。CIF原则提供了一种方法来确保这些模式或参数不仅仅反映了噪声，而是对理解复杂系统具有实质性的贡献。
这篇文章发表在《Entropy》期刊上，该期刊是专门致力于熵、信息理论和复杂系统研究的国际同行评审的学术期刊。它属于物理学、信息科学和统计力学范畴，是一个开放获取的期刊，意味着其内容可以被全球研究人员免费访问。
文章通过信心信息优先原则（CIF）解决复杂认知系统建模中过拟合的问题，为高维度的认知系统提供了一种新的建模方法论，并为理论物理与认知科学的交叉融合提供了新的思路。同时，文章还暗示了在认知模型构建中，对于信息的处理和参数的评估需要有更细致和精确的考量。
