預測編碼理論認為：大腦不是被動地接收感官輸入，而是主動地預測即將到來的感官信息，并利用這些預測來指導知覺和行為。那么應(yīng)該如何為其進行建模呢？

撰文 | 黃振業(yè)（中國科學院理論物理研究所2022級博士研究生）

導語

我們的神經(jīng)系統(tǒng)時刻接收著大量感官信息，但它并非只是一個被動的接收器。相反，它更像一個“預言家”，不斷預測外界環(huán)境發(fā)生的事情！這就是神經(jīng)科學中的一個重要理論——預測編碼（Predictive Coding）。預測編碼最初源于信號處理技術(shù)，后被引入神經(jīng)科學，揭示了大腦感知世界的機制。其核心觀點是：神經(jīng)系統(tǒng)在感知環(huán)境信號時會主動預測，而非被動接收。以下兩個例子能幫助我們感受到這種預測機制的存在。

（1）不存在的正方形

圖1：Kanizsa正方形錯覺[1]。

上圖中似乎存在一個白色正方形？但實際上只有四個帶有缺口的圓盤。然而，基于以往看到正方形輪廓的經(jīng)驗，我們的大腦主動預測并補全了這個形狀。

（2）在前方還是在后方？

圖2：Flash-lag錯覺[2]。

在上圖中，綠色點似乎出現(xiàn)在紅色點運動軌跡后方（左方）。實際上，綠色點實際出現(xiàn)的位置比紅色點位置超前，但被感知為滯后。這是因為我們的大腦對紅點的位置進行了預測，提前感知到紅色點的位置，而對閃爍的綠色點的響應(yīng)較慢，從而產(chǎn)生錯覺。

視網(wǎng)膜的預測編碼

預測編碼被引入神經(jīng)科學時，首先用于視網(wǎng)膜編碼的建模。

如下圖所示，自然圖像中相近像素的關(guān)聯(lián)度很高，這意味著相鄰像素通常非常相似。一個像素的亮度很大程度上可以被周圍像素預測。

圖3: 自然圖片以及水平方向上不同像素距離的關(guān)聯(lián)函數(shù)。

上述例子為空間上的預測，實際上在時間上也可以進行類似的預測編碼，在此不去贅述。

層級預測編碼

大腦的信息處理存在層級結(jié)構(gòu)，高層級神經(jīng)元對低層級神經(jīng)元具有反饋調(diào)節(jié)作用。預測編碼理論因此擴展至層級結(jié)構(gòu)。高層級神經(jīng)元對低層級神經(jīng)元進行預測，并調(diào)節(jié)其響應(yīng)。其處理信息的框架如圖所示。

圖5: 層級預測編碼示意圖。

為什么高層級的神經(jīng)元能夠?qū)Φ蛯蛹壍纳窠?jīng)元活動進行預測呢？高層級神經(jīng)元相比于低層級神經(jīng)元能夠接收到更多信息，利用得到的信息可以對低層級神經(jīng)元的活動進行預測。層級預測編碼成功地解釋了神經(jīng)系統(tǒng)中存在的非經(jīng)典感受野現(xiàn)象。

圖6：非經(jīng)典感受野示意圖[6]。

如上圖為情景效應(yīng)，中間區(qū)域為神經(jīng)元感受野。當感受野外圍的刺激模式與中心區(qū)域一致時（上圖），神經(jīng)元的響應(yīng)會被預測到，神經(jīng)元響應(yīng)減弱（下圖）；當感受野外部的輸入與感受野內(nèi)部的刺激模式不同時，神經(jīng)元響應(yīng)則更強。

方興未艾的預測編碼理論

隨著研究的推進，預測編碼被應(yīng)用到更真實的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；其理論框架也被推廣到自由能原理；在功能解釋上，預測編碼成為理解感知、注意力和空間認知等高級認知功能的機制之一；在編碼性質(zhì)上，預測編碼系統(tǒng)展現(xiàn)出豐富的相變現(xiàn)象。預測編碼為理解大腦智能提供了新的視角，這一充滿活力的理論將繼續(xù)引領(lǐng)我們深入探索大腦這一“預測機器”的奧秘。

本文經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載自微信公眾號“中國科學院理論物理研究所”，原題目為《Doctor Curious 65：預測編碼：神經(jīng)系統(tǒng)的主動感知》。

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