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仿生学的一个关键方面是在制作数学、计算过程或技术人工制品时的生物模拟，或者更确切地说，是模仿自然或生物系统。这通常是为了解决一个复杂的问题，潜在地促进仿生学——以及面向自然的系统工程——在现实世界中的应用。由此可见，仿生和仿生智能研究试图通过模仿或模仿自然思维和大脑(无数世纪进化的产物)来构建认知功能和支持智能的过程。
热力学动机。为了理解为什么凡人形式的计算会自然而然地节省能量，考虑当代计算的热力学是很重要的。在开放系统的背景下，信息处理和热力学效率之间有着密切的关系，这由朗道原理[208，44]和Jarzynski等式[185，113，14]决定。具体来说，朗道原理指出，擦除一位信息所需的最小能量E与操作成正比
这个问题激发了对人类计算的补充性描述，即如图2(底部)所示的“控制论 cybernetics后端”，一个控制论原理或公理的特殊综合。从根本上说，控制论是关于系统的，它被视为由基本部分及其局部相互作用组成，其表现出集体动力学[177，312]，给定足够的能量[27，100，190，21，192，167，93，353]，从这些动力学中可能自发产生整体有序。在这样的系统中，部分产生“整体”(向上因果关系)，并在一定程度上约束它，而整体约束组成部分，使它们的行为符合系统定义的更高层次的法则(向下因果关系)[69]。为了用控制论的术语完全理解一个系统，特别是它与环境的关系，我们必须从控制论的基本原理开始；即多样性。
在这种平衡的背景下——在内部和外部多样性之间——出现了好的调节者定理[90],也被称为必要知识法则[166]。良好调节器定理指出，环境的每个自调节控制器本身必须包含该环境的模型。这个定理意味着，调节者，例如一台人类计算机，成为它试图控制的niche的模型，更一般地说，系统的生存需要形成、学习和维护其环境的模型。这对于达到超稳定性至关重要。内部模型控制(IMC internal model control) [130]是对良好调节器定理的有益补充，它规定管理环境的控制器的目的首先是提供闭环稳定性，其次是调节作为目标输出和参考信号的函数的变量。IMC断言，如果一个系统在某些系统参数被扰动时保持了这两个特性，那么“综合”或联合控制器-环境系统被认为是结构稳定的。IMC原理有助于将人类计算机对其环境的适应连接回其中心方向之一；达到远离平衡的稳定。
其中，KL(∘||∘表示Kullback-Leibler (KL)散度，这是一个非负量，用于计算两个概率分布之间的差异。我们进一步指出，实体具有构造内部状态的形态𝒬。在这里，内部状态可以对应于在神经回路中快速变化的突触活动和缓慢变化的突触功效。第二个等式表明VFE是包层态负对数概率的一个上界；即毯态的自我信息或惊奇。从统计学(贝叶斯模型选择)的角度来看，最小化变化的自由能隐含地最大化模型证据或边际可能性，即与环境交换的可能性，在外部状态上被marginalized边缘化。对VFE的这种解读许可了不证自明的概念；即，对实体的描述，其自治状态增加了模型证据(在一定的近似范围内)。