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古老與現代的交匯：赫爾姆霍茨的研究如何啟發今天的腦科學？
在21世紀的腦科學研究中，貝葉斯方法正逐步展現其重要性。這種方法探討了神經系統在不確定性情況下的運作能力，並以接近貝葉斯統計所規定的最佳方式進行分析。從行為科學到神經科學，該領域的研究經常試圖根據統計原則解釋大腦的認知能力，並且假設神經系統維持著內部的概率模型，這些模型通過神經處理感覺信息進行更新。
“神經系統需要將感官數據組織成對外部世界的準確內部模型。”
起源
這一研究領域的歷史根源可以追溯至多個學科，包括機器學習、實驗心理學和貝葉斯統計。早在1860年代，赫爾姆霍茨在實驗心理學中的研究就已經開始對於大腦如何從感官數據中提取知覺信息進行建模，這一想法逐漸為後來的研究所沿襲。許多重要的數學家如皮埃爾-西蒙·拉普拉斯、湯瑪斯·貝葉斯等也為貝葉斯幾率的發展做出了貢獻。
心理物理學
許多研究通過貝葉斯感知模型解釋心理物理學實驗的結果。人類許多感知和運動行為的各個方面都可以用貝葉斯統計模型進行建模。這種方法著重於行為結果作為神經信息處理的最終表現，並通過貝葉斯決策理論來模型化感官和運動決策。
神經編碼
許多理論研究在於探討神經系統如何實現貝葉斯算法。例如，喬治和霍金斯發佈了基於貝葉斯網絡的馬爾可夫鏈的皮層信息處理模型，並將此數學模型映射到皮層的結構知識上。
電生理學
最近的一些電生理學研究專注於神經系統中概率的表徵，為神經系統如何處理不確定性提供了新的見解。例如，沙德倫和舒爾茨的研究頗具影響力。
預測編碼
預測編碼是一種神經生物學上合理的方案，用於基於最小化預測誤差推斷感官輸入的原因。這些方案與卡爾曼濾波器等其他貝葉斯更新方案形式上相關。
自由能
在1990年代，像喬弗瑞·辛頓和卡爾·弗里斯頓這樣的研究者開始考慮自由能的概念，這被視為測量實際世界特徵與神經网络模型所捕捉的特徵之間差異的一種可計算形式。這一領域的研究為貝葉斯大腦提供了新的視角，認為行為和知覺都是自由能最小化的結果。
“這個模型的腦功能可以解釋大腦系統的廣泛解剖和生理特徵。”
因此，貝葉斯方法在理解大腦功能方面的重要性日益突顯，它幫助我們理解神經系統是如何運作的，並揭示了腦科學研究中的許多神秘之處。隨著研究的深入，這一領域的未來將如何影響我們對大腦運作的理解？
