《貝葉斯大腦理論：信念的計算神經(jīng)科學》（Bayesian brain theory: Computational neuroscience of belief）

文章重點：

這篇文章的核心目標是闡述一個在認知科學、神經(jīng)科學和人工智能領(lǐng)域極具影響力的理論框架——貝葉斯大腦理論（Bayesian Brain Theory）。它并非簡單地介紹一個概念，而是旨在構(gòu)建一個統(tǒng)一的、基于概率推理的計算模型，用以解釋大腦如何處理信息、形成感知、做出決策并最終構(gòu)建“信念”（belief）。

以下是本文的重點內(nèi)容概述：

1. 核心命題：大腦是一個貝葉斯推斷引擎

文章開宗明義地提出，大腦不是一個被動接收感官輸入的“錄像機”，而是一個主動的、預測性的“推斷機器”。它不斷地根據(jù)接收到的感官數(shù)據(jù)（稱為“似然”或“證據(jù)”），結(jié)合自身已有的內(nèi)部知識和經(jīng)驗（稱為“先驗”），通過一種符合貝葉斯定理的數(shù)學規(guī)則，不斷更新其對世界狀態(tài)的“信念”（后驗概率）。這個過程可以概括為：

信念 = 先驗 × 似然

大腦的目標是最大化其對世界狀態(tài)的“后驗概率”，即在當前所有可用信息下，最有可能的世界狀態(tài)是什么。

2. “信念”的計算神經(jīng)科學定義

文章的一個關(guān)鍵貢獻在于，它將哲學和心理學中模糊的“信念”概念，轉(zhuǎn)化為一個精確的、可計算的、可測量的神經(jīng)科學概念。

• 信念 ≠ 主觀感覺：這里的“信念”不是指個人的情感或直覺，而是指大腦對某個特定假設(shè)（例如“我看到的是一個蘋果”、“前方有危險”）為真的概率估計。
• 信念是動態(tài)的：信念會隨著新證據(jù)的出現(xiàn)而不斷被修正。例如，當你聽到一聲巨響時，你最初可能認為是雷聲（先驗），但如果你身處室內(nèi)且窗外晴朗，你會迅速修正你的信念，認為可能是家具倒塌（結(jié)合新的感官證據(jù)）。
• 信念是分布式的：大腦中的“信念”并非存儲在單一的神經(jīng)元中，而是由大量神經(jīng)元群體的活動模式所表征。不同的神經(jīng)元群體可能編碼不同假設(shè)的概率。

文章會詳細闡述貝葉斯框架如何解釋大腦的三大核心功能：

• 感知（Perception）
• • 解釋了為什么我們的感知是“建構(gòu)性”的而非“復制性”的。例如，視覺系統(tǒng)會利用先驗知識（如物體通常是連續(xù)的、光照方向等）來填補視網(wǎng)膜上的盲點或解讀模糊的圖像。
  • 解釋了“錯覺”的產(chǎn)生：當感官證據(jù)與強先驗發(fā)生沖突時，大腦有時會優(yōu)先相信先驗，從而產(chǎn)生知覺錯覺（如著名的“卡尼薩三角”）。
  • 強調(diào)感知是“自上而下”（先驗）和“自下而上”（感官證據(jù)）信息流的整合。
• 決策與行動（Decision and Action）
• • 決策被看作是在多個可能的行動方案中，選擇那個能最大化預期收益（或最小化預期損失）的方案。
  • 這個“預期收益”本身就是基于對世界狀態(tài)的貝葉斯信念計算出來的。例如，在不確定環(huán)境下，人會選擇風險較低的選項，這反映了大腦對不確定性的量化和管理。
  • 行動本身也被視為一種“主動推斷”（Active Inference）：大腦不僅被動地更新信念，還會主動采取行動去獲取更多信息，以驗證或修正其當前的信念。
• 學習（Learning）
• • 學習的本質(zhì)是更新“先驗”。當新證據(jù)反復出現(xiàn)并與舊先驗不符時，大腦會調(diào)整其內(nèi)部模型，使未來的推斷更準確。
  • 這解釋了習慣化、條件反射、技能習得等現(xiàn)象。每一次成功的預測都會強化相應(yīng)的神經(jīng)連接，而預測錯誤（預測誤差）則會觸發(fā)學習機制。

這是文章最具挑戰(zhàn)性和前沿性的部分。文章會探討：

• 預測編碼（Predictive Coding）：這是目前最主流的神經(jīng)實現(xiàn)假說。該理論認為，大腦皮層的不同層級之間存在自上而下的預測信號和自下而上的預測誤差信號。高層區(qū)域向低層發(fā)送預測，低層區(qū)域計算實際輸入與預測之間的差異（預測誤差），并將此誤差向上反饋，用于修正高層的預測模型。這個過程本質(zhì)上就是貝葉斯推斷的神經(jīng)實現(xiàn)。
• 神經(jīng)元編碼：探討神經(jīng)元如何編碼概率分布?？赡艿臋C制包括：神經(jīng)元群體的發(fā)放率編碼概率、神經(jīng)元的發(fā)放時間編碼不確定性、或者神經(jīng)元的稀疏編碼代表特定假設(shè)。
• 神經(jīng)遞質(zhì)的作用：文章可能會提到，多巴胺等神經(jīng)遞質(zhì)在傳遞“預測誤差”信號中扮演關(guān)鍵角色，尤其是在獎勵學習和動機系統(tǒng)中。

文章最后會總結(jié)貝葉斯大腦理論的重大意義：

• 統(tǒng)一性框架：它提供了一個強大的、跨學科的統(tǒng)一框架，將心理學、神經(jīng)科學、人工智能和控制論聯(lián)系起來，為理解心智的本質(zhì)提供了新的視角。
• 解釋力強：能夠優(yōu)雅地解釋大量看似矛盾的認知現(xiàn)象，如感知錯覺、注意力、意識、精神疾?。ㄈ缇穹至寻Y可能源于先驗過強或預測誤差處理異常）等。
• 指導技術(shù)發(fā)展：為開發(fā)更智能、更魯棒的人工智能系統(tǒng)（特別是類腦AI）提供了理論基礎(chǔ)和設(shè)計原則。
• 哲學啟示：挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的“客觀現(xiàn)實”觀念，強調(diào)我們所感知到的世界是大腦基于有限數(shù)據(jù)和內(nèi)部模型“構(gòu)建”出來的最佳猜測。

總而言之，這篇《貝葉斯大腦理論：信念的計算神經(jīng)科學》的核心重點在于，它將人類的大腦描繪成一個精密的、基于概率的推斷機器。大腦通過不斷進行貝葉斯計算，整合先驗知識和感官證據(jù)，動態(tài)地更新其對世界的“信念”，并以此指導感知、決策和學習。這一理論不僅深刻改變了我們對大腦工作原理的理解，也為人工智能的發(fā)展和對人類心智本質(zhì)的探索開辟了全新的道路。它標志著從“刺激-反應(yīng)”模型向“預測-推斷”模型的根本性轉(zhuǎn)變。

摘要

貝葉斯大腦理論是一個基于預測處理（PP）原則的計算框架，它為信念的形成與更新提供了機制性解釋。該理論認為，大腦編碼了關(guān)于其環(huán)境的生成模型，該模型由網(wǎng)絡(luò)化的概率性信念構(gòu)成，大腦由此模型生成對未來感覺輸入的預測。預測與感覺信號之間的差異產(chǎn)生預測誤差，這些誤差被用于更新信念網(wǎng)絡(luò)。本文介紹貝葉斯大腦理論的基本原理，并闡述預測的大腦動力學如何與信念的產(chǎn)生和演變相關(guān)聯(lián)。

關(guān)鍵詞：貝葉斯大腦；信念；計算神經(jīng)科學；預測編碼；預測處理。