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      自由能原理:為什么大腦被比喻成一臺“預(yù)測機器”?

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      如果你留心自己的一天,會發(fā)現(xiàn)一個有趣的事實:真正“發(fā)生”的事情,往往比你以為少得多。

      走進一間熟悉的房間,你不會一邊走一邊認真“看清楚所有細節(jié)”,而是大腦自動“補全”了大部分畫面;聽別人說話時,對方話說到一半,你已經(jīng)在心里“猜完了后半句”;刷手機看新聞標題,你甚至沒讀完,就已經(jīng)在腦中形成了大致評判。

      我們習(xí)慣以為,大腦是在被動接收信息——世界是什么樣,信號進來,我們就知道了。但過去二三十年的神經(jīng)科學(xué)研究,尤其是所謂“自由能原理(Free Energy Principle)”和“預(yù)測加工(Predictive Processing)”框架,正在告訴我們:事實恰恰相反。

      大腦更像一臺“預(yù)測機器”:它不斷根據(jù)自己已有的模型,去“猜”外界會發(fā)生什么,再用真實的感官輸入來糾正猜測的誤差;它努力做的不是“完美還原現(xiàn)實”,而是“盡量減少驚訝”。

      自由能原理,就是試圖用一個統(tǒng)一的數(shù)理框架,把這種“減少驚訝”的機制說清楚。


      從“被動接收”

      到“主動預(yù)測”

      傳統(tǒng)直覺認為:感知路徑是“外界 → 感官 → 大腦”,好像外界給什么,我們就接收什么。

      但很多現(xiàn)象和實驗結(jié)果,都和這個“被動接收模型”對不上:

      為什么我們會出現(xiàn)錯覺?在光線很差、信息很少的時候,我們竟然還能迅速識別出大概是什么東西?為什么我們會“看錯”“聽錯”,并堅定地以為自己看到 / 聽到的是另外一回事?

      如果大腦只是老老實實接收信號,這些“錯”似乎不太好理解。

      預(yù)測加工的視角則認為:大腦本身就帶著一套又一套關(guān)于世界的假設(shè)(模型),它不斷從高層往低層發(fā)出“預(yù)測信號”,告訴視覺、聽覺等各級處理站:“按照以往的經(jīng)驗,這里大概率會出現(xiàn)什么。”

      真正來自外界的感官輸入,只是在對這些預(yù)測進行校正——預(yù)測和現(xiàn)實之間的差異,就是“預(yù)測誤差”。

      簡單說:看到的不是“真實世界本身”,而是“預(yù)測模型 + 誤差信號”綜合后的結(jié)果。


      自由能原理

      用一個公式說清“減少驚訝”

      自由能原理由神經(jīng)科學(xué)家 Karl Friston 提出,原本來源于統(tǒng)計物理中的“自由能”概念,后來被他發(fā)展成一個跨層次的統(tǒng)一框架,用來解釋大腦、知覺、行為甚至生命系統(tǒng)的運作方式。

      通俗一點講,它有兩個核心思想:

      第一,生物系統(tǒng)必須避免“被徹底驚嚇死”。

      一個有機體如果經(jīng)常遇到完全出乎意料的狀況,比如溫度、電解質(zhì)濃度、能量供應(yīng)都劇烈波動,它很快就會死掉。所以,從演化的角度看,任何能維持自身穩(wěn)定存在的系統(tǒng),必然在某種意義上“避免持續(xù)的大驚訝”。

      第二,“驚訝”在數(shù)學(xué)上可以用一個量來近似,那就是“自由能”。

      在 Friston 的框架中,自由能是一種上界(upper bound):它是一個系統(tǒng)對“驚訝”(即當(dāng)前感官輸入與內(nèi)部模型不匹配程度)的可計算近似。系統(tǒng)無法直接計算“真正的驚訝”,但可以通過最小化“自由能”,間接實現(xiàn)“盡量減少驚訝”的目標。

      于是就有了很有名的一句話:任何自我維持的生物系統(tǒng),都在以某種方式“最小化自由能”。

      而大腦,只是一個特別復(fù)雜、特別精細的“自由能最小化機器”。

      大腦如何“最小化自由能”?

      兩條路:改模型,改世界

      聽起來很玄,但如果翻譯成人話,其實很簡單:

      當(dāng)大腦的預(yù)測和現(xiàn)實不一致,也就是“預(yù)測誤差”很大時,它有兩條路可以讓誤差變小:

      第一條,更新自己的內(nèi)部模型。也就是:“原來我以為世界是 A,但現(xiàn)在看來更像是 B,那就把模型調(diào)整一下吧。”這就是所謂的“知覺學(xué)習(xí)”“概念修正”。比如,你以前以為狗都很兇,后來反復(fù)接觸到溫順的小狗,你的大腦就會悄悄調(diào)整“狗=危險”的信念。

      第二條,改變現(xiàn)實讓它匹配模型。也就是用行動去“實現(xiàn)”自己預(yù)測的狀態(tài)。比如,你覺得“待在溫暖的房間里很安全”,那當(dāng)你走到寒風(fēng)中時,身體會自動讓你縮回屋內(nèi),或者讓你加衣服、關(guān)窗戶。通過行動,你讓外界回到了和內(nèi)部模型更一致的狀態(tài)。

      這兩種方式,分別對應(yīng)了自由能原理里兩個重要過程:

      ? 知覺(perception):通過更新內(nèi)在模型來減少自由能;? 行為 / 行動(action):通過改變感官輸入來減少自由能。

      也就是說,大腦在不斷回答兩個問題:

      “是不是我理解錯了?”(那就更新模型)“還是我應(yīng)該做點什么?”(那就改變現(xiàn)實)

      聽起來很像我們?nèi)粘5男睦頀暝瑢Π桑?/p>

      “預(yù)測機器”的層級結(jié)構(gòu):

      自上而下 vs 自下而上

      在具體的神經(jīng)實現(xiàn)上,預(yù)測加工框架認為:大腦是一個多層級的貝葉斯推理系統(tǒng)。

      簡單拆解一下:

      1. 自上而下(top-down):高層給低層下“預(yù)測指令”。

      比如,最高層可能有一個抽象的“場景假設(shè)”:這里是一間辦公室。稍微低一點的層級可能預(yù)測:會有桌子、椅子、電腦等。再低一層則預(yù)測:某些具體形狀、邊緣、顏色分布。這些預(yù)測不斷向下傳遞,到達感官處理的各個站點。

      1. 自下而上(bottom-up):低層把“預(yù)測誤差”往上送。

      現(xiàn)實感官輸入抵達每個層級,與相應(yīng)的預(yù)測進行對比。差別越大,誤差信號越強,就越有可能往上傳遞,促進高層模型更新;如果誤差不大,說明預(yù)測基本靠譜,就沒必要大動干戈。

      從這個角度看:

      感官輸入主要不是在告訴大腦“世界是什么”,而是在告訴大腦“世界哪里和你想的不一樣”。

      為什么自由能原理

      會被說成“萬金油”?

      自由能原理野心特別大:它不僅試圖解釋感知,還想解釋行動、學(xué)習(xí)、注意、情緒、甚至社會互動、精神疾病、意識本身。在 Friston 的寫法中,幾乎所有這些過程都可以被描述為“系統(tǒng)在不同層面上最小化自由能的方式”。

      正因如此,這個理論也被部分學(xué)者帶著調(diào)侃地稱為“萬金油”:好像什么都能往里面塞。

      批評者的幾點擔(dān)憂包括:

      1. 太抽象,難以證偽。如果一個框架總能事后解釋一切,那它在科學(xué)意義上的“可檢驗性”就成問題。

      2. 數(shù)學(xué)形式復(fù)雜,和具體實驗的連接有時并不直接。在很多應(yīng)用中,自由能只是以“類比”形式出現(xiàn),而非嚴格推導(dǎo)。

      3. 和現(xiàn)有理論存在大量重疊。比如,它和傳統(tǒng)的貝葉斯大腦、預(yù)測編碼理論有高度重合;有人認為,完全可以在不提“自由能”的情況下講清大部分內(nèi)容。

      但支持者會反駁:自由能原理的價值不在于“提出一個全新的概念”,而在于提供一套統(tǒng)一的數(shù)學(xué)語言,讓我們可以把不同層次的過程(從神經(jīng)到行為再到社會)放在同一框架下描述。

      這一爭論至今仍在繼續(xù)。

      從錯覺到精神疾病:

      自由能原理的應(yīng)用想象

      無論是否接受它作為“總綱”,自由能 / 預(yù)測加工視角已經(jīng)在很多具體領(lǐng)域產(chǎn)生啟發(fā)。

      1. 知覺與錯覺

      比如,經(jīng)典的視覺錯覺可以被解釋為:當(dāng)大腦有一個特別強的先驗?zāi)P停╬rior),以為世界“通常是那樣”的時候,即使感官輸入給出的線索有點不一樣,它也會把更多權(quán)重壓在預(yù)測上,寧愿“看錯”。

      錯覺因此不是“感官壞了”,而是“強有力的預(yù)測戰(zhàn)勝了輸入”。

      1. 精神疾病

      一些理論嘗試用“預(yù)測誤差權(quán)重”來理解精神病理:

      ? 在幻覺中,大腦對內(nèi)部信號(比如自發(fā)的活動)賦予了過高的重要性,把它當(dāng)作外界輸入;? 在偏執(zhí)中,大腦對某類預(yù)測誤差極端敏感,把所有隨機波動都解釋為“敵意”或“針對”;? 在抑郁中,系統(tǒng)的整體預(yù)測模型可能極其悲觀,以至于各種新的正向體驗都被當(dāng)作“噪音”而忽略。

      這些都還在理論與探索階段,但提供了一種有趣的統(tǒng)一視角:精神癥狀可能是“預(yù)測系統(tǒng)失衡”的不同表現(xiàn)。

      1. 行為與主動推理(Active Inference)

      自由能原理還有一個延伸概念叫“主動推理”:大腦不只是被動更新信念,而是通過行動去讓世界變得“更符合自己可以預(yù)測的樣子”。

      比如:你覺得“輕微晃動就是地鐵里”,于是身體會自動做出一些姿態(tài)來“適應(yīng)地鐵車廂”,反過來這些姿態(tài)又提供了“確實像在地鐵”的感覺。

      這意味著:我們并不是在“發(fā)現(xiàn)世界是什么樣”,而是在不斷“參與構(gòu)造一個可預(yù)期的世界”。


      文明層面的隱喻:

      一個“巨大預(yù)測系統(tǒng)”的時代

      如果稍微拉遠視角,會發(fā)現(xiàn)“自由能 / 預(yù)測加工”的隱喻已經(jīng)影響到了技術(shù)和社會層面:

      ? 在 AI 領(lǐng)域,生成模型本質(zhì)上也是“預(yù)測未來像素/詞語”的機器;? 在資本市場,風(fēng)險控制就是試圖把劇烈的“驚訝”降到可承受水平;? 在個人生活中,我們構(gòu)建各種“安全感系統(tǒng)”,也是在減少那些“完全不知道會發(fā)生什么”的狀態(tài)。

      自由能原理提供的,不僅是一套神經(jīng)層面的解釋,也給了我們一個“時代自我隱喻”:我們正在用“預(yù)測機器”的視角看待自己、看待技術(shù)、看待社會。

      這既有力量,也有危險——一方面,它提醒我們:不確定性是生命的本質(zhì)之一,我們永遠在“不完全知道”的狀態(tài)下前行,只能盡量讓自己的模型更好一點;另一方面,如果把一切都簡化成“最小化驚訝”,我們也容易忽略那些需要主動“走出舒適區(qū)”的部分——很多成長、創(chuàng)造和真正的轉(zhuǎn)折,恰恰來自“允許一定程度的驚訝發(fā)生”。


      我們不是公式,

      但可以從公式里學(xué)點東西

      回到題目:“為什么大腦被比喻成一臺預(yù)測機器?”

      因為在自由能原理和預(yù)測加工的視角里,大腦最核心的任務(wù)不是被動記錄現(xiàn)實,而是在有限的時間和資源內(nèi),構(gòu)建一個“足夠好”的世界模型,使得我們不至于被不確定性和驚訝吞沒。

      它通過不停預(yù)測、不斷修正,在噪音中維持一條可走的路。

      當(dāng)然,人不只是“最小化自由能的系統(tǒng)”,我們還有愛、創(chuàng)造、價值、責(zé)任、信念……這些東西遠遠超出任何一個公式。

      但理解這套“預(yù)測機器”的底層工作方式,至少可以讓我們在面對自己的焦慮、固執(zhí)和恐懼時,多一點寬容:

      原來,大腦一直在努力幫我們避免崩潰,只是有時,它用的方式有點過時,需要我們用更高一層的覺察,溫柔地更新它的模型。

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