Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Предиктивное кодирование (также известное как предиктивная обработка ) - это теория функции мозга, в которой мозг постоянно генерирует и обновляет ментальную модель окружающей среды. Модель используется для создания прогнозов сенсорного ввода, которые сравниваются с фактическим сенсорным вводом. Это сравнение приводит к ошибкам прогноза, которые затем используются для обновления и пересмотра ментальной модели.

Истоки [ править ]

Теоретические предки предсказательного кодирования восходят к 1860 году с концепции бессознательного вывода Гельмгольца . Бессознательный вывод относится к идее, что человеческий мозг заполняет визуальную информацию, чтобы понять сцену. Например, если что-то относительно меньше другого объекта в поле зрения, мозг использует эту информацию как вероятный сигнал глубины, так что воспринимающий в конечном итоге (и непроизвольно) ощущает глубину. Понимание восприятия как взаимодействия между сенсорными стимулами (снизу вверх) и концептуальным знанием (сверху вниз) продолжал устанавливать Джером Брунер.которые, начиная с 1940-х годов, изучали способы, которыми потребности, мотивации и ожидания влияют на восприятие, исследование, которое стало известно как психология «нового взгляда». В 1981 году Макклелланд и Румелхарт в своей основополагающей статье [1] исследовали взаимодействие между элементами обработки (линиями и контурами), которые образуют буквы, которые, в свою очередь, образуют слова. Хотя эти особенности предполагают присутствие слова, они обнаружили, что, когда буквы располагались в контексте слова, люди могли идентифицировать их быстрее, чем когда они находились в неслове без семантического контекста. Модель параллельной обработки Макклелланда и Румелхарта описывает восприятие как встречу нисходящих (концептуальных) и восходящих (сенсорных) элементов.

В конце 1990-х годов Рао и Баллард воплотили идею нисходящей и восходящей обработки в вычислительную модель зрения . [2] Их статья продемонстрировала, что может существовать генеративная модель сцены (нисходящая обработка), которая будет получать обратную связь через сигналы ошибок (насколько визуальный ввод отличается от прогноза), что впоследствии приведет к обновлению прогноза. . Вычислительная модель смогла воспроизвести хорошо известные эффекты рецептивного поля, а также менее понятные внеклассические эффекты рецептивного поля, такие как торможение концов.. Сегодня области информатики и когнитивной науки включают те же концепции для создания многоуровневых генеративных моделей, лежащих в основе машинного обучения и нейронных сетей. [3]

Общие рамки [ править ]

Большая часть исследовательской литературы в этой области посвящена сенсорному восприятию , особенно зрению, которое легче концептуализировать. Однако структура прогнозирующего кодирования также может применяться к различным нейронным системам. Взяв в качестве примера сенсорную систему, мозг решает, казалось бы, неразрешимую проблему моделирования отдаленных причин сенсорного ввода с помощью версии байесовского вывода . Это достигается путем моделирования предсказаний сенсорных входов более низкого уровня через обратные связи с относительно более высоких уровней корковой иерархии. [4]Ограниченный статистическими закономерностями внешнего мира (и некоторыми эволюционно подготовленными предсказаниями), мозг кодирует нисходящие генеративные модели в различных временных и пространственных масштабах, чтобы предсказывать и эффективно подавлять сенсорные сигналы, поднимающиеся с более низких уровней. Сравнение между предсказаниями (априорными) и сенсорным входом (правдоподобие) дает меру различия (например, ошибку предсказания, свободную энергию или неожиданность), которая, если она достаточно велика, превышая уровни ожидаемого статистического шума, приведет к обновлению генеративной модели. так что он лучше предсказывает сенсорный ввод в будущем.

Если вместо этого модель точно предсказывает управляющие сенсорные сигналы, активность на более высоких уровнях нейтрализует активность на более низких уровнях, и апостериорная вероятность модели увеличивается. Таким образом, прогнозирующее кодирование меняет общепринятый взгляд на восприятие как на преимущественно восходящий процесс, предполагая, что оно в значительной степени ограничено предыдущими прогнозами, когда сигналы из внешнего мира формируют восприятие только в той степени, в которой они распространяются вверх по корковой иерархии в форма ошибки прогноза.

Точное взвешивание [ править ]

Ожидания относительно точности (или обратной дисперсии) входящего сенсорного ввода имеют решающее значение для эффективной минимизации ошибки прогнозирования, поскольку ожидаемая точность данной ошибки прогнозирования может сообщить уверенность в этой ошибке, что влияет на степень взвешивания ошибки при обновлении прогнозов. . [5] Учитывая, что мир, в котором мы живем, наполнен статистическим шумом , ожидания точности должны быть представлены как часть генеративных моделей мозга, и они должны иметь возможность гибко адаптироваться к меняющимся условиям. Например, ожидаемая точность ошибок визуального предсказания, вероятно, варьируется от рассвета до заката, так что ошибкам средь бела дня приписывается большая условная достоверность, чем ошибкам предсказания при наступлении темноты. [6]Недавно было предложено, что такое взвешивание ошибок прогнозирования пропорционально их предполагаемой точности, по сути, является вниманием [7], и что процесс уделения внимания может быть достигнут нейробиологически с помощью восходящих ретикулярных активирующих систем (ARAS), оптимизирующих «усиление». ”Единиц ошибки предсказания.

Активный вывод [ править ]

Тот же принцип минимизации ошибок предсказания был использован для обеспечения учета поведения, в котором двигательные действия являются не командами, а нисходящими проприоцептивными предсказаниями. В этой схеме активного вывода классические рефлекторные дуги скоординированы таким образом, чтобы выборочно производить выборку сенсорного ввода способами, которые лучше соответствуют прогнозам, тем самым минимизируя ошибки проприоцептивного прогнозирования. [7] Действительно, Адамс и др. (2013) рассматривают доказательства, предполагающие, что этот взгляд на иерархическое предсказательное кодирование в двигательной системе обеспечивает принципиальную и нервно правдоподобную основу для объяснения агранулярной организации моторной коры. [8]Эта точка зрения предполагает, что «перцептивные и моторные системы не следует рассматривать как отдельные, а вместо этого как единую активную машину логического вывода, которая пытается предсказать свой сенсорный ввод во всех областях: зрительной, слуховой, соматосенсорной, интероцептивной и, в случае двигательной системы. , проприоцептивная. " [8]

Нейронная теория в прогнозирующем кодировании [ править ]

Оценка эмпирических данных, предполагающих неврологически правдоподобную основу для прогнозирующего кодирования, - это обширная и разнообразная задача. Во-первых, и согласно модели, прогнозирующее кодирование происходит на каждом итеративном шаге в перцептивных и когнитивных процессах; соответственно, проявления предсказательного кодирования в головном мозге включают генетику, специфическую цитоархитектуру клеток, системные сети нейронов и анализ всего мозга. Из-за такого диапазона специфичности были применены различные методы исследования нейронных механизмов прогнозирующего кодирования, где это возможно; В более общем плане, однако, и, по крайней мере, в отношении людей, существуют значительные методологические ограничения для исследования потенциальных доказательств, и большая часть работы основана на компьютерном моделировании микросхем в головном мозге. Несмотря на это,была проведена значительная (теоретическая) работа, которая была применена для понимания механизмов прогнозирующего кодирования в мозге. Этот раздел будет сосредоточен на конкретных доказательствах, поскольку они относятся к феномену прогнозирующего кодирования, а не на аналогах, таких как гомеостаз (которые, тем не менее, являются неотъемлемой частью нашего общего понимания байесовского вывода, но уже в значительной степени поддерживаются; см. Кларк для обзора[4] ).

Большая часть ранних работ, в которых применялась структура прогнозирующего кодирования к нейронным механизмам, исходила от сенсорных нейронов, особенно в зрительной коре. [2] [9]

В более общем плане, однако, теория, по-видимому, требует (по крайней мере) двух типов нейронов (на каждом уровне иерархии восприятия): один набор нейронов, кодирующих входящие сенсорные данные, так называемые проекции с прямой связью; один набор нейронов, которые отправляют прогнозы, так называемые проекции с обратной связью. Важно отметить, что эти нейроны также должны обладать свойствами обнаружения ошибок; какой класс нейронов обладает этими свойствами, все еще остается предметом обсуждения. [10] [11] Такого рода нейроны нашли поддержку в поверхностных и неповерхностных пирамидных нейронах.

На более общем уровне мозга есть доказательства того, что разные корковые слои (также известные как пластинки) могут способствовать интеграции проекций с прямой и обратной связью по иерархиям. Эти корковые слои, разделенные на гранулярные, агранулярные и дисгранулярные, в которых находятся субпопуляции нейронов, упомянутые выше, делятся на 6 основных слоев. Цитоархитектура в этих слоях одинакова, но они различаются по слоям. Например, слой 4 зернистой коры содержит гранулярные клетки, которые являются возбуждающими и распределяют таламокортикальные сигналы на остальную часть коры. По одной модели:

«... предсказывающие нейроны ... в глубоких слоях агранулярной коры управляют активными выводами, посылая сенсорные предсказания через проекции ... в супрагранулярные слои дисгранулярной и зернистой сенсорной коры. Нейроны с ошибкой предсказания ... в супрагранулярных слоях зернистой коры вычисляют разницу между предсказанным и полученным сенсорным сигналом и посылают сигналы с ошибкой предсказания через проекции ... обратно в глубокие слои агранулярных областей коры. Прецизионные ячейки ... динамически настраивают выигрыш от предсказаний и ошибок предсказания, тем самым придавая этим сигналам уменьшенный (или, в некоторых случаях, больший) вес в зависимости от относительной уверенности в убывающих предсказаниях или надежности входящих сенсорных сигналов ». [12]

В общем, нейронные доказательства все еще находятся в зачаточном состоянии.

Применение предиктивного кодирования [ править ]

Восприятие [ править ]

Эмпирические доказательства предсказательного кодирования наиболее надежны для обработки восприятия. Еще в 1999 году Рао и Баллард предложили иерархическую модель визуальной обработки, в которой зрительная область коры высшего порядка отправляет предсказания, а прямые связи несут остаточные ошибки между предсказаниями и фактическими действиями более низкого уровня. [2] Согласно этой модели, каждый уровень в сети иерархической модели (кроме самого низкого уровня, который представляет изображение) пытается предсказать ответы на следующем более низком уровне через соединения обратной связи, и сигнал ошибки используется для корректировки оценки. входного сигнала на каждом уровне одновременно. [2]Эмберсон и др. установили модуляцию сверху вниз у младенцев, используя кросс-модальную парадигму аудиовизуального упущения, определив, что даже младенческий мозг имеет ожидание относительно будущих сенсорных входов, которые передаются вниз по потоку от зрительной коры, и способен к обратной связи, основанной на ожиданиях. [13] Данные функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (fNIRS) показали, что затылочная кора младенца реагировала на неожиданное зрительное упущение (без ввода зрительной информации), но не на ожидаемое зрительное упущение. Эти результаты показывают, что в иерархически организованной системе восприятия нейроны более высокого порядка посылают предсказания нейронам более низкого порядка, которые, в свою очередь, посылают обратно сигнал ошибки предсказания.

Перехват [ править ]

Основная статья: Interoception

Существует несколько конкурирующих моделей роли прогнозирующего кодирования в интероцепции .

В 2013 году Анил Сет предположил, что наши субъективные состояния чувств, также известные как эмоции, генерируются прогностическими моделями, которые активно строятся на основе причинно-следственных интероцептивных оценок. [11] В отношении того, как мы приписываем внутренние состояния других людей причинам, Саша Ондобака, Джеймс Килнер и Карл Фристон (2015) предположили, что принцип свободной энергии требует, чтобы мозг производил непрерывную серию прогнозов с целью уменьшения количество ошибки прогноза, которая проявляется как «свободная энергия». [14]Эти ошибки затем используются для моделирования предвосхищающей информации о том, каким будет состояние внешнего мира, и атрибуции причин этого мирового состояния, включая понимание причин поведения других. Это особенно необходимо, потому что для создания этих атрибутов наши мультимодальные сенсорные системы нуждаются в интероцептивных предсказаниях для самоорганизации. Таким образом, Ондобака утверждает, что прогнозирующее кодирование является ключом к пониманию внутреннего состояния других людей.

В 2015 году Лиза Фельдман Барретт и У. Кайл Симмонс (2015) предложили модель Embodied Predictive Interoception Coding, структуру, которая объединяет байесовские принципы активного вывода с физиологической структурой кортикокортикальных связей. Используя эту модель, они постулировали, что агранулярная висцеромоторная кора отвечает за создание прогнозов интероцепции, тем самым определяя опыт интероцепции.

В 2017 году, вопреки индуктивному представлению о том, что категории эмоций биологически различны, Барретт (2017) предложил теорию сконструированной эмоции, которая заключается в том, что категория биологической эмоции конструируется на основе концептуальной категории - скопления примеров, разделяющих цель. . [15] [16]В модели прогнозирующего кодирования Барретт выдвигает гипотезу о том, что при интероцепции наш мозг регулирует наши тела, активируя «воплощенные симуляции» (полные представления сенсорного опыта), чтобы предвидеть, что наш мозг предсказывает, что внешний мир бросит на нас сенсорно и как мы ответим на это действием. Эти симуляции либо сохраняются, если, основываясь на предсказаниях нашего мозга, они хорошо подготавливают нас к тому, что на самом деле впоследствии происходит во внешнем мире, либо они и наши предсказания корректируются, чтобы компенсировать их ошибку по сравнению с тем, что на самом деле происходит во внешнем мире. мир и насколько хорошо мы были к нему подготовлены. Затем, в процессе корректировки методом проб и ошибок, наши тела обнаруживают сходство целей в определенных успешных имитационных симуляторах и группируют их по концептуальным категориям.Каждый раз, когда возникает новый опыт, наш мозг использует эту прошлую историю корректировки методом проб и ошибок, чтобы сопоставить новый опыт с одной из категорий накопленных исправленных симуляций, с которыми он имеет наибольшее сходство. Затем они применяют исправленную симуляцию этой категории к новому опыту в надежде подготовить наши тела к остальному опыту. Если этого не происходит, прогноз, моделирование и, возможно, границы концептуальной категории пересматриваются в надежде на более высокую точность в следующий раз, и процесс продолжается. Барретт предполагает, что, когда ошибка прогноза для определенной категории симуляций для x-подобных опытов сведена к минимуму, в результате получается симуляция с корректировкой, которую тело будет воспроизводить для каждого x-подобного опыта,приводя к полному представлению сенсорного опыта с учетом коррекции - эмоции. В этом смысле Барретт предлагает конструировать наши эмоции, потому что структура концептуальных категорий, которую наш мозг использует для сравнения нового опыта и выбора соответствующей прогностической сенсорной симуляции для активации, строится на ходу.

Проблемы [ править ]

Как механистическая теория, предсказательное кодирование физиологически не отображено на нейронном уровне. Одной из самых больших проблем теории была неточность того, как именно работает минимизация ошибок предсказания. [17] В некоторых исследованиях увеличение жирного шрифта интерпретируется как сигнал ошибки, в то время как в других оно указывает на изменения во входном представлении. [17] Ключевой вопрос, который необходимо решить, заключается в том, что именно представляет собой сигнал ошибки и как он вычисляется на каждом уровне обработки информации. [18]Еще одна проблема, которая возникла, - это вычислительная управляемость прогнозирующего кодирования. По словам Квистхаута и ван Ройя, подвычисления на каждом уровне структуры прогнозирующего кодирования потенциально скрывают вычислительно трудноразрешимую проблему, которая сводится к «непреодолимым препятствиям», которые разработчикам компьютерного моделирования еще предстоит преодолеть. [19] Рэнсом и Фазельпур (2015) указывают «Три проблемы для теории предиктивного кодирования внимания». [20]

Дальнейшие исследования могут быть сосредоточены на выяснении нейрофизиологического механизма и вычислительной модели прогнозирующего кодирования. [ согласно кому? ]

См. Также [ править ]

  • Проект Голубой мозг
  • Когнитивная биология
  • Когнитивная лингвистика
  • Когнитивная нейропсихология
  • Когнитивная нейробиология
  • Наука о мышлении
  • Концептуальное смешение
  • Концептуальная метафора
  • Воплощенный двуязычный язык
  • Воплощенная когнитивная наука
  • Внедренное встроенное познание
  • Воплощенное музыкальное познание
  • Энактивизм
  • Расширенное познание
  • Тезис о расширенном разуме
  • Экстернализм
  • Схема изображения
  • Парадокс Моравца
  • Нейроконструктивизм
  • Нейропсихология
  • Нейрофеноменология
  • Философия разума
  • Познание растений
  • Практопоэз
  • Расположенное познание
  • Откуда пришла математика

Ссылки [ править ]

  1. Перейти ↑ McClelland, JL & Rumelhart, DE (1981). «Интерактивная модель активации контекстных эффектов в восприятии письма: I. Изложение основных выводов». Психологический обзор . 88 (5): 375–407. DOI : 10.1037 / 0033-295X.88.5.375 .
  2. ^ a b c d Раджеш П. Н. Рао и Дана Х. Баллард. (1999). Предиктивное кодирование в зрительной коре: функциональная интерпретация некоторых внеклассических эффектов рецептивного поля. Nature Neuroscience 2, 79 - 87. doi : 10.1038 / 4580
  3. Перейти ↑ Hinton, GE (2007). Изучение нескольких уровней представления. Тенденции в когнитивных науках, 11 (10), 428–434. DOI : 10.1016 / j.tics.2007.09.004
  4. ^ a b Кларк, А. (2013). Что дальше? Прогнозирующий мозг, расположенные агенты и будущее когнитивной науки. Поведенческие науки и науки о мозге, 36 (03), 181–204.
  5. Перейти ↑ Feldman, H., & Friston, K. (2010). Внимание, неуверенность и свободная энергия. Границы нейробиологии человека, 4, 215.
  6. ^ Hohwy, J. (2012). Внимание и сознательное восприятие в мозге для проверки гипотез. Внимание и сознание в разных смыслах, 74.
  7. ^ а б Фристон, К. (2009). Принцип свободной энергии: приблизительный путеводитель по мозгу ?. Тенденции в когнитивных науках, 13 (7), 293–301.
  8. ^ а б Адамс, Р.А., Шипп, С., & Фристон, К.Дж. (2013). Предсказания, а не команды: активный вывод в двигательной системе. Структура и функции мозга, 218 (3), 611–643.
  9. Перейти ↑ Bolz, J., & Gilbert, CD (1986). Генерация торможения в зрительной коре через межслойные связи.
  10. ^ Костер-Хейл, Джори; Сакс, Ребекка (4 сентября 2013 г.). «Теория разума: проблема нейронного прогнозирования» . Нейрон . 79 (5): 836–848. DOI : 10.1016 / j.neuron.2013.08.020 . ISSN 0896-6273 . PMC 4041537 . PMID 24012000 .   
  11. ^ а б Сет, АК (2013). Интероцептивный вывод, эмоции и воплощенное я. Тенденции в когнитивных науках, 17 (11), 565–573. DOI : 10.1016 / j.tics.2013.09.007
  12. Перейти ↑ Barrett, LF, & Simmons, WK (2015). Интероцептивные предсказания в мозге. Nature Reviews Neuroscience, 16 (7), 419–429. DOI : 10.1038 / nrn3950
  13. ^ Emberson, LL, Ричардс, JE, & Aslin, Р. Н. (2015). Нисходящая модуляция в мозге младенца: ожидания, вызванные обучением, быстро влияют на сенсорную кору в 6 месяцев. Слушания Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки, 112 (31), 9585–9590. DOI : 10.1073 / pnas.1510343112
  14. ^ Ondobaka, С., Килнер J., & Friston, К. (2017). Роль интероцептивного вывода в теории разума. Мозг и познание, 112, 64–68. DOI : 10.1016 / j.bandc.2015.08.002
  15. Перейти ↑ Barrett, LF (2017). Теория сконструированной эмоции: активный вывод интероцепции и категоризации. Социальная когнитивная и аффективная нейробиология, 12 (1), 1-23. DOI : 10,1093 / сканирования / nsw154
  16. Перейти ↑ Barrett, LF (2017). Как возникают эмоции: тайная жизнь мозга. Нью-Йорк: Houghton Mifflin Harcourt. ISBN 0544133315 
  17. ^ a b Кого, Н., & Trengove, C. (2015). Достаточно ли сформулирована теория предсказательного кодирования, чтобы ее можно было проверить? Границы вычислительной нейробиологии, 9, 111. doi : 10.3389 / fncom.2015.00111
  18. ^ Бастос, AM, Usrey, WM, Adams, RA, Mangun, GR, Fries, P., & Friston, KJ (2012). Канонические микросхемы для предсказательного кодирования. Нейрон 76, 695–711.
  19. ^ Kwisthout, J., ван Rooij, И. (2019). Требования к вычислительным ресурсам прогнозирующего байесовского мозга. Comput Brain Behav. DOI : 10.1007 / s42113-019-00032-3
  20. ^ Рэнсом М. & Fazelpour S (2015). Три проблемы теории предиктивного кодирования внимания. http://mindsonline.philosophyofbrains.com/2015/session4/three-problems-for-the-predictive-coding-theory-of-attention/