在探索大腦運作的科學前沿時,預測編碼的理論逐漸成為焦點。這一概念基於貝葉斯統計,旨在揭示神經系統如何在充滿不確定性的環境中進行決策,並在行為科學和神經科學中獲得廣泛的關注。這種方法認為,神經系統內部保持著概率模型,這些模型藉由神經元對感官信息的處理不斷更新,類似於貝葉斯概率的方法。
預測編碼的模型告訴我們,神經系統可以透過最小化預測誤差來推斷感覺輸入的原因。
這一研究領域擁有多項歷史根源,包括機器學習、實驗心理學和貝葉斯統計。自1860年代,赫爾姆霍茲在實驗心理學中的研究便模擬了大腦從感官數據中提取感知信息的能力,並將其視為概率估計的模型。隨著皮埃爾-西蒙·拉普拉斯、托馬斯·貝葉斯、哈羅德·傑弗裡斯等多位重要人物對概率論發展的貢獻,貝葉斯的基本理論逐漸浮現。1988年,埃德溫·傑恩斯提出的框架進一步認識到貝葉斯概率在描繪思維過程中的潛力。
在心理物理學的許多研究中,結果經常根據貝葉斯感知模型的觀點解釋。許多關於人類感知和運動行為的方面均可用貝葉斯統計建模。這種以行為結果為焦點的方法在感官和運動決策的建模中相當有效,著名的研究者如兰迪、雅各布斯、喬丹等都在這一領域有所貢獻。
許多理論研究試圖探討神經系統如何實施貝葉斯演算法。近年來,喬治和霍金斯的研究建立了一種基於貝葉斯網絡的馬爾可夫鏈的皮層信息處理模型,並將這一數學模型與皮層結構的現有知識相映射,展示神經元如何通過階層貝葉斯推斷來識別模式。
近年的一些電生理學研究專注於神經系統中概率的表現。其中,沙德倫和舒爾茨等的研究為此提供了新的見解。
預測編碼是一種生物學上合理的方案,它基於最小化預測誤差來推斷感覺輸入的原因。這些措施在形式上與卡爾曼濾波等貝葉斯更新方案有所關聯。
在1990年代,喬治·希頓和卡爾·弗里斯頓等研究者開始檢視自由能的概念,作為神經網絡模型和實際世界特徵之間差異的可計算度量。弗里斯頓在其綜合研究中,試圖鬆綁貝葉斯大腦的概念,從而更全面地理解感知和行動的關聯。
據弗里斯頓所言:“這一模型可以解釋大腦系統在解剖和生理上的諸多方面。”
弗里斯頓的研究顯示,系統的狀態和結構在編碼其環境的隱含概率模型,進而影響行動和感知。他的理論不僅對感知推斷和學習起到解釋作用,還能預測一系列的生理現象,包括電生理學的反應模式。
隨著預測編碼理論的進一步發展,它在理解大腦的功能方面提供了新的視角。然而,大腦究竟如何進行這些複雜的計算,並如何應對不確定性,仍然是科學界關注的議題。在未來,這些問題或許能夠為我們揭示更多關於大腦與環境之間互動的奧秘?