体验机器

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  2025-11-13
  然而，值得注意的是，马尔的模型中缺少另一个影响方向一种相反的方向，从大脑深处下行至眼睛和其他感官。据估计，以这种方式向相反方向传递信号的神经元连接数量大幅超过正向传递信号的连接数量，二者的比例在一些区域甚至高达4：1。从大脑深处向感官外围传递信息的这种下行连接的作用到底是什么？这种连接方向与马尔早期计算机模型中描述的执行处理任务所需的连接方向相反，但它直达那些特定区域。像这样的实际神经线路在安装和维护上是昂贵的。据估计，大脑重量仅占体重的约2%，却耗费了人体全部能量的约20%。它是迄今为止我们最“昂贵”的自适应配件。然而，我们现在已经知道，大脑能耗的很大一部分主要用于建立和维护一个庞大的下行（和横向）连接网络，不仅覆盖早期视觉处理系统，而且覆盖整个大脑。这是一个真正的谜。它令人费解到足以让人工智能先驱帕特里克·温斯顿在2012年评论说，由于有如此多信息明显向另一个方向（下行）流动，我们面对的是“一个我们几乎一无所知的奇怪架构”。但是，一旦我们认识到一个大胆的新主张的吸引力，一切就会变得明朗起来：大脑只不过是一台大规模的预测机器。
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  2025-11-13
  我们再看看视频文件的运动压缩编码。1959年，视频文件的帧间预测编码技术问世。为了更好地理解，想象一下视频的内容是一个人在沿着走廊跑步。14视频的第4帧和第5帧的视觉背景没有任何区别，唯一的差异是跑步者前进了一点儿。有了现成的可预测内容（背景），我们只需要传输少量的差异（残差），就能完整地捕捉第5帧画面。换言之，你可以认为第5帧是对第4帧的微调，两帧画面的差异只在（比如说）脚的位置，因此将脚的位置信息通过系统传输的成本远远低于传输第5帧中每个像素的新值。这种技巧至今仍在使用。现在请想象一个已经了解了更多信息的系统，比如，一个了解各种不同的奔跑步态的动态细节的系统。这样的系统能利用更详细（更“高层级”）的信息进行预测，因此只有意料之外的脚部动作才会引发预测误差信号。假设脚部动作和预期一致，那么就不需要更新铁间信息。这种更智能的系统甚至可以产生通常的持续运动幻觉，仅在有意外发生时更新（比如跑步者突然被绊了一跤）。无论预测有多复杂或高级，新异信息都要由预测误差来传递，在不符合预期之处发出信号，从而让我们与一个不断变化且时而令人惊讶的世界保持接触。人类大脑似乎受益于这种智能的预测策略，并使用了“多层信息处理”这一强大的方式。在这种多层级的情境中，简单的预测被嵌套在不那么简单、更抽象的预测之中，就像我们在奔跑步态的例子中所示，对步态的预期是一种更高层级的预测，反过来又会生成关于实际脚部位置的预测（更低层级的预测）。在那一刻，预测误差形成并通过系统向上传输。这些细微的差异进而对各层级的猜测进行微调，比如跑步者当前的步态与我们的预期不符，因此要调整我们的预测，使其与信号更加契合。在大脑的预测处理架构中，我们通常认为有不同的神经元集群专门负责不同的功能，因此较高的层级就能利用自己的专业知识和专属资源来尝试预测较低层级的状态。具体而言，一个专注于预测完整单词...
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  2025-11-13
  有了恰当的预期，即便没有信号也能携带大量信息。假设你制订了一个计划，告诉别人，如果你不给他们打电话，那么一切都将“按计划进行”，也就是说，你会在当地时间下周三上午9点飞抵迈阿密，他们应该接机。直到那天，接机者都没接到电话，但这一事实（可转化为1比特的信号）恰恰传达了非常重要的信息：你将会乘坐飞机，在那个时间、那个地点抵达。其巧妙之处在于，接收者拥有的智慧与先见之明抵消了你本该为编码和传输所有信息而承担的成本。各种基于预测的压缩技术已让电信技术的发展受益匪浅。原则上，你可以利用关于特定信号最可能形态的先验知识来帮助预测接收端的信号，这样，珍贵的电线和电缆就可以只用来传输与预测模式不同的信号。接收端只要根据该残差对信号进行更新即可。这个过程的精妙之处在于，只需要传输少量的误差，就可以重构丰富的内容（比如图像或消息）。这些丰富的内容主要建立在预测的基础上，但能通过残差与现实锚定。这种借助有依据的预测压缩信息的方法，其实就是通过“回补”（adding back in）所有能被成功预测的元素来有效地节约带宽。正因有了这门绝技，我们才能用PEG和MP3等格式以经济的方式存储和传输图片、声音、视频文件。对图片文件而言，预测编码的原理是假设每个像素的值都可以根据相邻的各像素的值来实现较好的预测。在满足这种条件下（通常都满足），我们不需要传输该像素的值。所有需要编码的仅仅是预测值的偏差。但这只是一个简单的规律。只要存在任何形式的可检测的规律，预测（和借助预测的数据压缩）就可以实现。
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  2025-11-13
  是什么导致了慢性疼痛呢？有观点认为，疼痛是对身体损伤的简单且直接的反应，但该观，点早已被临床实践和心智科学抛弃。相反，疼痛通常被认为可分成两种不同的类别：伤害性疼痛和神经性疼痛。伤害性疼痛是执行其适应性功能的疼痛，表明实际或有潜在威胁的身体损伤，例如，你感到手指被划伤的刺痛、骨折的剧烈疼痛或伴随感染的搏动性疼痛。与之相反，神经性疼痛被定义为由影响传递疼痛体验或疼痛信息处理的感受系统的病损引起的疼痛。伤害性疼痛正在告诉我们身体出了点儿问题，但神经性疼痛（如糖尿病神经病变，其中由高血糖引起的神经损伤导致了肢体疼痛）更像是疼痛信号系统本身出现了问题。伤害性疼痛可以比作汽车上正确指示出某种机械或电气问题的警告灯。神经性疼痛则更像是一个有故障的警告灯一由于线路损坏而持续发出干扰信号。但随着科学家们越发深入研究疼痛的本质和起源，即使这两个非常广泛的类别也很难囊括所有情况。2016年，第三个类别加了进来，被称为“可塑性疼痛”。这指的是疼痛信号的异常处理引起的疼痛，没有明显的组织损伤或任何其他公认的系统病理学证据。换句话说，警告灯亮着，但根本没有明显的原因，连警告灯线路本身都没有损坏。
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  2025-11-13
  预测处理为最后这个神秘类别提供了一些令人着迷的线索。在一个不断发展的研究领域中重复出现的主题是，我们对自身疼痛状态的有意识和无意识的期望可以对我们体验的疼痛程度产生令人惊讶的巨大影响。早在20世纪90年代的研究中，牛津大学的艾琳·特雷西教授和她的团队展示了对疼痛的期望激活了与疼痛体验相关的关键神经回路。在一项引人注目的MRI（功能磁共振成像）研究中，他们发现宗教信仰可以调节对生理疼痛的体验，认为一种对感觉信号的高层级重构可以介导实际体验并产生镇痛效果。当看到宗教图像时，宗教信徒报告的疼痛程度要比看到相同图像的无神论者低。但如果将图像更改为没有宗教意义的图像，那么两组报告的疼痛程度就相当了。通过各种形式的主动重构来改变疼痛体验的潜力是一个引人入胜的主题，我们会在第7章再次讨论，它只是“黑进”我们自己的预测性大脑的众多方式之一。
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  2025-11-13
  其中，有一类特别能说明问题的病例，它们徘徊在精神病学和神经病学的标准范畴之间，涉及我们所知的功能障碍。这些病例存在如运动问题、瘫痪甚至失明等症状，却无法找到标准的生理原因。这种现象也被称为“医学上无法解释的症状”“转换障碍”“身心疾病”“心因性症状”，甚至（在相当遥远的过去）“癔症性”障碍。功能性神经障碍完全是真实存在的，但似乎并不是由任何类型的解剖学或结构上的变化或常规疾病过程引起的。“功能性”这一术语所反映的事实是，正常功能的某些方面（通常涉及感觉或运动）发生了改变或丧失，尽管明显缺少任何结构上或公认的神经病学原因一换句话说，存在缺少系统性损伤或疾病证据的功能障碍。重要的是，一种功能障碍的存在不是一也绝不应该被视为一伪造或“假装”的证据。相反，功能障碍或残疾是真实的，没有任何证据表明它们受到蓄意操控。
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  2025-11-13
  功能障碍为我们提供了关于隐藏的预测和注意力模式作用的有力例证。但其背后潜藏着洞见。这一切所表明的就是，根本不存在医学症状的“原始”或“正确”体验。因为所有人类体验都是由期望、注意力和感官刺激混合构建的，所以我们绝无可能体验到这个世界或自身“原本的样子”。
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  2025-11-13
  通常，预测误差信号有助于纠正能量预算中的错误一如果你的大脑预期身体在不久的将来需要额外的能量，而这种预期被证明是错误的，那么预测误差通常会出现并标记这一差异，使大脑能够更新导致错误预测的长期模型。但慢性抑郁症、焦虑症和许多其他精神疾病最显著且最具破坏性的特征之一是对新信息惊人的抵抗。这表明，当这些情况真正发生时，预测误差信号的生成或从中学习方面存在问题。这种无法从预测误差中学习的情况导致了巴瑞特教授和同事们所描述的大脑的“锁定”状态。从预测处理的角度来看，如果我们假设精度加权的异常是核心问题，那么学习不良和能量调节不佳的关联就是合理的。权重过高的期望和权重过低的新信息会导致现有模型的一种永久或半永久的锁定，使我们继续做出实际上会强化不良模型的抑郁反应，并为我们之前的期望提供了错误的解释。例如，我们不期望外出探索新的机会，这导致我们待在家里，然后发现新的机会（正如预测的那样）一直未能出现。隐藏在这样一个熟悉循环中的可能是各种身体预测的失败，这些失效涉及不精确的内感受信号，使得我们难以正确估计身体需求，难以在预测误差开始出现时对原先的估计进行更新。负面情绪和疲劳感会随之而来，这意味着身体通过旨在保存能量的“生病”做出了反应。这些只是对抑郁和焦虑与身体预测的干扰之间关联的一些现有观点的粗略概述。但在许多抑郁和焦虑的病例中，也会有与之完全一致的强烈的心理社会过程在起作用。假设你经历了一系列出乎意料的负面社交事件（你的伴侣离开了你，你与老板吵了一架，又收到了邻居的投诉），这些都会导致“社交预测误差”（在对重要社交事件的预测中出现的误差）。你可能会开始通过为微小的社交线索错误地增加权重来进行补偿，这些社交线索包括所有有助于我们应对压力情境或重要社交场合的信号（面部表情、言语以及涉及肢体语言的信号）。这些额外的噪声现在伪装成信息，让你可能会开始采取一...
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  2025-11-13
  在这一领域的一个重要且一致的发现是，慢性抑郁症涉及在面对本应是积极结果的充分证据时抵制对消极期望的更新。这种面对积极证据时未能更新的现象（巴瑞特所说的大脑的“锁定”）很可能涉及对先前消极信念的异常高的精度，进而让意料之外的积极信息无力改变消极期望背后的内在模型。那种高度加权的（隐藏的）信念，即相信结果将是消极的，起到了一种通常被有效地描述为抵制积极信息的“认知免疫”作用，导致我们要么回避收集，要么忽视，要么以其他方式贬低完美的正面证据，如表明我们被人喜欢和受人重视的真实证据。这种免疫经常出现在心理治疗师让患者置身于旨在推翻消极期望的情境中，他们的努力会立即被患者否定。典型的否定策略可能包括声称这些新的积极经历只是例外情况，或坚称“你作为心理治疗师对我表示友好只是因为你拿了报酬”。他们也可能采取更一般的形式，如说：“虽然我这次考得好，但在其他更重要的考试中，我将会考砸。”
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  2025-11-13
  相反，我凭直觉说自己尝到了蜂蜜的滋味，意思其实就是这些反应被唤醒了：先有行为和反应，令人困惑、难以言喻的“滋味”其实只是这些行为和反应的便捷标签。