闪着蓝光的贝叶斯，到底有多神奇？(6)

世界的内部模型
如果想要对世界的行为，特别是未来的行为建模，大脑需要有一个“世界是什么”的内部模型，来了解“世界可能成为什么”。
大脑需要能够在接受世界状态的最新信息，如最新样本后，更新世界的内部模型。假设你在日常通勤路上经常见到独角兽。那么在多久之后你会开始怀疑“没有独角兽”这一假设的正确性？或者假设在做癌症检测时，50个得到阳性结果的人当中，有20个真的得了癌症。你是否还会相信上文得出的预测，即只有9.17%的阳性结果表明患者真的得了癌症？
采用统计最优的方法，基于最新信息更新内部模型的概率分布，这就是贝叶斯推理（Bayesian Inference）。
我们通常可以在行为实验中，或关联各个感官输入时，观察到大脑的这种推理。比如，研究表明，在巴甫洛夫的相关刺激实验中，不同刺激之间的互信息是最优的。另一个著名的例子是1992年Britten等人的目视动作分析（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/1464765）。他们的研究表明，猴子大脑会基于对刺激作出的神经反应或发射率，尝试解码目视动作一致性，其解码速率会向贝叶斯最佳解码速率靠近。
结果显示，大脑的预测方式是可以预测的。

贝叶斯大脑假说
现在我们已经准备好深入了解贝叶斯大脑假说的实际意义了。
贝叶斯大脑存在于外部世界中，并被赋予了外部世界的内部表征。这两者被马尔可夫毯（Markov blanket）隔了开来。
大脑试着利用世界生成模型来推断其感觉的成因。为了成功地对外界建模，大脑必须能够在一定程度上对外界发生的事情进行模拟。Karl Friston认为：
如果大脑想要推断感觉的成因，它必须先对生成感觉输入的世界的（隐性）状态之间随意的关系（联结）建模。在这之后，神经元联结便会对生成感觉信息的随意联结进行编码（建模）。
这就是理解贝叶斯大脑假说的第一个重点，也是很深奥的一点：大脑中的世界内部模型认为，大脑模型中的进程在物理世界中进行。为了成功地预测未来，大脑需要在其硬件上模拟世界。这些过程必须遵循与外部世界相似的随意性，而在观察外部世界的大脑中，一个自身的世界会变得活跃起来。第二个重点与贝叶斯推断相关：即在某种程度上，大脑是最优的，因为人类需要预测自然何时会受到影响。