Um die Struktur der Umgebung zu erfassen und das Verhalten in dieser Umgebung zu optimieren, erfordert intelligentes Verhalten oftmals eine Abwägung, ob eine weitere Erforschung der Umgebung erforderlich ist, oder ob das bereits erworbene Wissen ausreicht. Wir haben ein Modell vorgeschlagen und getestet, welches einen optimalen Grenzwert für die weitere Erforschung der Umgebung vorschlägt, um deren latente Struktur zu erkennen. Rückschlüsse über latente Strukturen auf Grundlage sensorischer Eindrücke sind etwas alltägliches; wenn wir beispielsweise nacheinander einzelne Teile eines Bildes betrachten, erkennen wir letztlich, dass es sich um einen Schäferhund handelt, auch wenn unsere Augen jeweils nur den Kopf oder den Schwanz des Hundes wahrnehmen (Abb. 1).  Die Lösung dieses Problems liegt darin, schrittweise die sensorische Umgebung (z.B. das Bild) abzutasten, um daraus dann die Identität einer abstrakten latenten Variablen (die "Szene") zu ermitteln. Da von der Art der Szene abhängt, welche Reize in der Umgebung vorhanden sind, kann unser Gehirn die Identität der Szene ableiten; dies ähnelt der Beantwortung der Frage "Was ist angesichts einer Reihe von sensorischen Daten die wahrscheinlichste Szene, die zu diesen Daten geführt haben könnte?“ Das weitere Abtasten der Szene kann aber nicht endlos fortgesetzt werden. Wir haben nun modelliert, wie das Gehirn den Zeitraum für die Informationssammlung optimiert. Mit Hilfe von Computersimulationen haben wir ein Berechnungsmodell getestet, das man als „Aktive Inferenz“ bezeichnet. Aktive Inferenz ist eine normative Darstellung adaptiven Verhaltens, die Wahrnehmung, Planung und Handlung als Folgen einer einzelnen Modelloptimierung betrachtet. Unsere Ergebnisse zeigen, dass eine große Anzahl von Verhaltensphänomenen durch das „Aktive Inferenz“- Modell erklärt werden kann. Dies betrifft z.B. die Beobachtung, dass man eine Szene nur langsam identifiziert, wenn wenige sensorische Informationen vorliegen; das Modell erklärt aber auch den Fall einer schnelleren Identifikation, wenn vorherige Informationen auf eine bestimmte Option hinweisen.