科学好故事｜大脑是一台名副其实的“预测机器”(2)

20世纪中期的认知心理学家利用这张著名的鸭兔图像来研究人类的感知能力
随着计算模型的激增，研究活体动物的神经科学家也越来越确信，大脑已经学会了推断感官输入背后的原因。大脑是如何做到这一点的？研究者尚不清楚其中的具体细节，但总体思路正变得越来越清晰。
知觉中的无意识推论
一开始，“预测性处理”似乎是一种与直觉相悖的复杂感知机制，但由于缺少其他有力的解释，科学家长期以来一直都对其青睐有加。甚至在一千年前，阿拉伯天文学家和数学家哈桑·本·海什木在他的《光学书》（Book of Optics）中就提出了该机制的一种形式，从各个方面对视觉进行了解释。19世纪60年代，德国物理学家、生理学家兼医生赫尔曼·冯·亥姆霍兹提出，大脑会推断感官输入信息的外部原因，而不是根据这些输入信息“自下而上”地构建感知。
亥姆霍兹阐述了“无意识推论”的概念，来解释双稳态（或多稳态）知觉；在这种知觉中，大脑可以用不止一种方式感知同一个图像。例如，当看到那幅广为人知的鸭兔图像时，我们的知觉就会在这两种动物图像之间来回切换。也就是说，图像可以通过两种方式来看，或是鸭子或是兔子。通过诸如此类的例子，亥姆霍兹断言，由于眼睛视网膜上形成的图像并没有改变，因此这种感知必然是一个自上而下的无意识推理过程的结果。
在20世纪，认知心理学家继续通过案例来说明感知是一个积极构建的过程，利用了自下而上的感觉和自上而下的概念输入。1980年，英国心理学家理查德·兰顿·格里高利发表了一篇颇具影响力的论文，题为《作为假设的感知》。文中认为，感知错觉本质上是大脑对感官印象成因的错误猜测。同一时期，计算机视觉科学家在没有“生成”模型作为参考的情况下，试图使用自下而上的重建方式使计算机能“看到东西”。但他们的努力遇到了挫折。
试图在没有生成模型的情况下理解数据注定会失败——人们所能做的就是对数据中的模式做出陈述。
然而，尽管研究者对“预测性处理”的接受程度有所提高，但关于它如何在大脑中实现的问题仍未解决。目前有一个颇受欢迎的模型，称为“预测编码”，认为大脑中存在信息处理的层级结构。最高层级代表最抽象、最高级的知识（比如感知到阴影中有一条蛇）。该层级通过向下发送信号来预测下一层级的神经活动；下一层级则将其实际活动与上一层级的预测进行比较。如果不匹配，该层级将产生流向上层的误差信号，以便较高层级更新其内部的表征结果。