Теория предсказательной обработки

Теория предсказательной обработки (Predictive Processing) и близкое к ней предсказательное кодирование — это фундаментальная концепция в нейробиологии и когнитивных науках, утверждающая, что наш мозг не пассивно принимает информацию извне, а активно «строит» реальность.


Как работает эта теория

Вместо того чтобы ждать сигналы от глаз или ушей, мозг функционирует как машина предсказаний, опираясь на свой прошлый опыт и Байесовский подход. Процесс делится на три этапа:



Генерация гипотезы (предсказания): Мозг непрерывно создает внутреннюю модель мира и прогнозирует, какие сенсорные сигналы он получит в следующий момент.

Передача сигнала ошибки: Если реальный сенсорный опыт не совпадает с тем, что мозг ожидал получить, возникает так называемая «ошибка предсказания» (prediction error).

Обновление модели (обучение): Ошибка отправляется снизу-вверх (от рецепторов к коре). Мозг корректирует свое восприятие, чтобы минимизировать эту ошибку в будущем



Примеры из жизни


Восприятие как контролируемая галлюцинация: То, что мы видим, слышим и чувствуем, является смесью из наших внутренних ожиданий и минимального объема внешних данных, подтверждающих эти ожидания.

Энергоэффективность: Передача сигналов ошибки требует много энергии. Мозг старается свести ошибки к нулю, игнорируя предсказуемые стимулы (например, мы перестаем замечать тиканье часов или привычные запахи).


Эта теория предполагает, что восприятие является результатом постоянного сопоставления прогнозов мозга с реальными сенсорными данными и минимизации ошибок прогнозирования. Прогнозирующее кодирование тесно связано с Байесовскими подходами и теоремой Байеса.


История развития

Идея прогнозирующего кодирования имеет глубокие корни в истории науки. В 1860 году немецкий физиолог Герман фон Гельмгольц предложил концепцию «бессознательного вывода», согласно которой восприятие основано на догадках и предположениях, которые мозг формирует на основе неполных сенсорных данных.

В 1981 году Джеймс Макклелланд и Дэвид Румельхарт разработали модель параллельной обработки информации, где восприятие определяется взаимодействием восходящих (сенсорных) и нисходящих (концептуальных) процессов.

В 1999 году Раджеш Рао и Дана Баллард представили вычислительную модель прогнозирующего кодирования для визуальной системы, которая объясняет активность нейронов как результат сравнения прогнозов и сенсорных сигналов.
Нейронная теория прогнозирующего кодирования

Прогнозирующее кодирование предполагает, что мозг структурирован иерархически. Высшие уровни иерархии формируют прогнозы о сенсорной информации, которая поступает от низших уровней. Эти прогнозы сравниваются с реальными сенсорными данными, поступающими на низшие уровни, и расхождения между прогнозом и реальными данными формируют ошибки прогнозирования.

Ошибки прогнозирования затем отправляются обратно на высшие уровни, чтобы обновить и уточнить прогнозы. Этот процесс позволяет мозгу постоянно адаптировать свои внутренние модели мира для минимизации ошибок прогнозирования.
Байесовские подходы и теорема Байеса
Прогнозирующее кодирование тесно связано с Байесовскими подходами к функционированию мозга. Эти подходы основываются на теореме Байеса, которая позволяет обновлять вероятность гипотезы на основе новых данных




Некоторые учёные предполагают, что эмоции и настроения могут быть объяснены через предсказательное кодирование: эмоции могут быть состояниями, которые мозг генерирует для минимизации ошибки прогнозирования внутренних сигналов, таких как температура тела, частота сердечных сокращений или кровяное давление. Например, если мозг распознаёт возбуждение, он понимает, что все эти факторы начинают увеличиваться, что может привести к повышению давления.


Большая часть исследований в этой области сосредоточена на том, как предсказательное кодирование может объяснить психоневрологические расстройства и нарушения развития. Как отметил Карл Фристон: «Если мозг — это машина для вывода, орган статистики, то, когда что-то идёт не так, он совершит те же ошибки, что и статистик: будет делать неправильные выводы, уделяя слишком много или слишком мало внимания либо прогнозам, либо ошибкам в прогнозах».

Аутизм, например, может быть связан с неспособностью игнорировать ошибки прогнозирования, возникающие на самых низких уровнях обработки сенсорных сигналов. Это может привести к проблемам с восприятием ощущений, потребности в повторении и предсказуемости, а также чувствительности к определённым иллюзиям и эффектам. В противоположность этому, в случаях, связанных с галлюцинациями, таких как шизофрения, мозг может уделять слишком много внимания собственным прогнозам о происходящем и игнорировать сенсорную информацию, которая им противоречит. Однако учёные предупреждают, что аутизм и шизофрения слишком сложны, чтобы их можно было объяснить одной теорией. Недавние исследования, опубликованные в *Nature*, подтверждают, что предсказательное кодирование также может быть использовано для объяснения нейробиологических основ психоневрологических расстройств, таких как шизофрения