所谓现实，就是你大腦的最佳猜测

今天小编分享的科学经验：所谓现实，就是你大腦的最佳猜测，欢迎阅读。

利维坦按：

我们常开玩笑说 " 腦补 "，其实是对大腦预测的绝佳表述。举个很简单的例子，比如你听到隔墙有人在说话，但听不真切，只有断断续续的一些词汇，于是，你的大腦会将这些基础信息根据语言习惯来作出合理的预测。当然，这里所说的合理预测并不意味着就是事实本身，甚至可能是完全错误的——就好比我们听到森里草丛中有响动，本能性地会预测来者不善，提高警惕准备随时逃跑 / 应战，哪怕十次有九次出来的是一头鹿。

所有这些都在提醒我们，我们的感知并非像曾被相信的那样清晰独立：它影响着我们对这个世界的了解和思考，同时它也会被我们已有的知识和思想所左右。

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安迪 · 克拉克（Andy Clark）承认，接受 " 预测处理 "（predictive processing）这一极具野心的大腦运作理论对他来讲确实有些奇怪。

作为萨塞克斯大学的一名心灵哲学家，他的职业生涯致力于研究" 思考 " 的机制——他并非仅仅发生在双耳之间，也在我们的身体、工具和环境之间流动。

" 外部世界是我们认知机制的一部分。" 他说。

但在 15 年前，他意识到研究必须回归系统的中心：大腦。他发现预测处理为大腦、身体和世界之间提供了必要的链接。

克拉克在他的新书《体验机器：我们的思维如何预测和塑造现实》（The Experience Machine: How Our Minds Predict and Shape Reality）中阐述了这一理论。该书之所以引人注目，是因为它将高层次的概念与我们大腦进行预测的日常事例相联系，探讨了这个过程如何可能使我们误入歧途，以及我们可以对此采取怎样的行动。

近期，我与风度翩翩的克拉克聊了聊我们那具有预测能力的大腦。他解释了许多问题，包括慢性疼痛背后的原因，我们容易受到误导的缘由，以及如何通过自我肯定来真正地帮助你提高高尔夫球技。克拉克的见解就像他身上穿的的五彩衬衫一样亮眼。

预见小鸟球：哲学家和认知科学家安迪 · 克拉克表示，他通过指导，学会了预测自己即将推球进洞，从而改善了高尔夫球技。© The New Yorker

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你能总结一下 " 预测处理 " 是什么吗？

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最晚自笛卡尔以降，传统观点就认为，感知是外部世界在感官器官上的印痕。在 20 世纪的人工智能和神经科学领網域，视觉被定义为一个前馈过程，在这个过程中，你接收到像素级别的信息，将其提炼成 2.5 维的草图，再将草图提炼成一个完整的世界模型。

但在预测处理中，感知是围绕预测构建的。感知是大腦对外部世界最可能的情形进行猜测，然后使用感官信息来完善这个猜测。在过去的 15 到 20 年里，主要借助卡尔 · 弗里斯顿（Karl Friston）的研究成果 [ 1 ] ，这种对感知的解释爆炸性地扩展成了对感知、行动、规划和情绪的解释。也许这就是大腦的基本运作原理。

如果你问预测性大腦的目的是什么，答案必然是：活下去。作为一个具有实在身躯的生物体，预测性大腦是你保证自身处于生存能力包络面（viability envelope）内的方式：在你需要时获取食物，在你需要时获取水。你不能让你的能量资源降低到无法出去吃更多东西以获取更多能量的程度。

正如丽莎 · 费尔德曼 · 巴雷特（Lisa Feldman Barrett）在她的工作中指出的那样 [ 2 ] ，我们会在身体资源降到那个水平之前就开始感到饥饿、口渴。同样，如果你感到口渴并喝了一口水，你会立即感到口渴得到了缓解，但实际上，真正的生物性解渴需要 20 分钟左右的时间才能发生。

刚才你过早地感到口渴，现在你过早地感到解渴，这就是它的运作方式。

如果人工通用智能真的出现，它是否也会要求引入这种机制来辅助它生存，或是要求某种等同于身体脆弱性的性质？

我认同这样一个观点：对于我们所了解、所具有的那种智能而言，被迫居于自身的生存包络面内是至关重要的。因此，我认为任何类似人工通用智能系统的事物也都会拥有这种特性。

我认为另一个重要的元素是人工好奇心，而这个元素在 ChatGPT 这样的生成性人工智能中并不存在。预测处理系统天然地具有好奇心。它们被設定成了这个样子：它们可以预测自己的生存条件，并且总是试图消除预测错误；但如果它们已然解决了所有的实际问题，并且没有别的事情要做，那么它们就会去探索。

对它们来说，消除任何错误都是件好事。如果你是这样的生物，你会是一个非常优秀的学习系统。你会乐意居住在你能从中学到最多东西的环境里，这种环境里的问题不会过于简单，也不会过于复杂，而是会恰到好处。

我们在日常生活中如何意识到我们自身的预测机制，有哪些例子可以说明呢？

我们的期望会改变我们对世界的体验和感知。" 蓝黑白金裙 " 就是个非常有意思的例子。突然之间，人们意识到在感知体验中隐藏着许多差异。

我们对 " 蓝黑白金裙 " 被拍摄时的光源有着不同的预测，而这是不同的人生经历灌输给我们的。如果你认为光源是人造的，你会倾向于认为裙子是蓝色的。如果你认为光源是阳光，你可能会觉得它更像白色。

即使有新的证据出现，我们往往也不会因此改变看法。

手机的 " 幽灵振动 " 是另一个很好的例子。如果你经常将手机放在口袋里随身携带，那么等到某个时刻，你可能会感觉手机在振动，但实际上并没有。

你的身体一直在运行、发生变化；感官信号总在波动。大腦会抓住一个非常小的事情并将其视为手机的振动。这是一种清晰且富有说服力的感觉。这种感觉非常强烈，就像手机真的在我口袋里振动一样。

这种情况似乎也出现在慢性疼痛中——一个本来无害的身体信号可能会被误认为是身体损伤的证据。虽然曾一度存在一个标准的结构性原因，它导致了你体验疼痛，但随着时间的推移，这个结构性原因多半已经消退，而你体验的疼痛程度也应该随之减轻。但不知为何，系统已经被锁定在了对早期疼痛程度的预测之中。

我们就像是对统计数据敏感的海绵。如果预测性大腦的说法是正确的，那么每个人的经验都会有所不同，反映出他们特异的人生经历。我的同事阿尼尔 · 塞思（Anil Seth）正在进行一项名为 " 感知普查 "（Perception Census）的研究 [ 3 ] ，让人们在网上进行一些测试，以探测这种可能性：人类经验中存在着大量未被发现的差异。

我认为预测处理最终会给我们一个类似于 " 经验差异周期表 " 的东西：所有的神经典型案例、神经非典型案例，以及介于两者之间的一切情形，加上典型案例和非典型案例内部的所有变体。

只需要少量的基本元素——基于模型的预测、它们的精确度，以及预测错误信号的流动——将它们进行不同的组合，就能得出所有这些不同的经验概况。

为了丰富、完善上述例子，应该如何在预测框架中理解精神病和精神分裂症这些最为严重、悲惨的事例？

精神分裂症是个很大的标签。但就其核心问题而言，克里斯 · 弗里思（Chris Frith）和保罗 · 弗莱彻（Paul Fletcher）提出了预测机制失灵的观点。

设想一下，出于某种原因，预测错误被错误地生成了。起初，你会觉得这个世界有点奇怪——你会产生一种显著的陌生感。大腦必须找到一个能容纳这些错误的模型。而由于这些错误是紊乱地生成的，所以一切模型都有可能：被外星人控制、被科技公司控制、被互联网控制。你可能会开始找到 " 证据 " 来错误地证实这个模型。如果你认为你被互联网操控了，你可能会在互联网上找到一些特别显眼的信息。

即使有新的证据出现，他们往往也不会因此改变看法。但不难理解他们为何不被这个证据影响，因为对他们来说，这根本不是证据。他们有无数策略来用顺应模型的方式重新解释它——这就是所谓的认知免疫。

这种效应也可以在玛丽克 · 杰普玛（Marieke Jepma）等人关于疼痛的研究中看到 [ 4 ] 。他们发现，如果你预测到强烈的疼痛，那么你得到的信号会被解读为比不这样预测时更痛，反之亦然。然后他们问，你为什么不纠正自己的错误印象呢？如果是我对疼痛的期望使它感觉更痛，为什么我没有得到纠正它的预测错误呢？

原因在于，这个预测没有错误。你期望一定程度的疼痛，而你的预测有助于实现这个程度的疼痛；没有什么需要纠正的。实际上，你得到了对自己预测的证实。所以这可能是一个恶性循环。

你认为精神病和疼痛感知的这种自我实现循环，是否有助于解释我们的社会和人们为什么易于接受某些故事中的错误信息？

当然。我们都有这些弱点和自我实现循环。我们所看到的事物都倾向于支持我们既有的模型，因为我们往往用这种方式来判断信息是否正确。

既然我们知道自己容易受到自我实现的信息循环的影响，那么，我们怎样才能确保自己不会陷入对某个信念的盲信呢？

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不幸的是，这真的很困难。最有效的干预方式是提醒我们自己，我们是在自身现有的模型引导之下来对世界进行 " 取样 " 的。科学结构的存在正是为了抵挡我们的 " 选择性挑选 " 这一天然倾向。

有了这种 " 自知之明 " 后，我们还有什么其他办法可以破解自身的预测机制呢？

疼痛再加工疗法（Pain-reprocessing therapy）对许多人来说都很有效。当慢性疼痛患者收到 " 你要以某种方式伤害到你的身体啦，快停下！" 这样的身体警告时，可以开始考虑将它视作一个错误的疼痛信号，而非重要的信号。出故障的是警示灯，而不是你的汽车引擎。

当人们把疼痛当作出故障的警示灯并说服自己这样相信时，这会产生相应的反馈，因为他们得到了否定先前模型的证据。这似乎可以减轻体验到的疼痛。

推翻一个错位的预测，让真实的预测浮出水面。

安慰剂效应是另一个例子 [ 5 ] 。你被告知某种东西会缓解你的疼痛，在很多情况下，它可能产生和阿片类药物相同强度的效果。但有趣的是，你可能需要通过训练来让安慰剂起效。

有一种特定的帕金森病药物叫阿扑吗啡（apomorphine）。一旦你训练过某人的大腦，让他们知道服用阿扑吗啡后身体会产生什么反应，那么阿扑吗啡的安慰剂就可以引起这些反应。仅仅告诉你 " 嘿，这对帕金森病有好处 " 是无法引发这些反应的。你需要事先训练大腦去预测那套正确的生理反应。

所以医生可以先给药，然后撤药，再用安慰剂代替？

没错。如果你一开始就使用安慰剂，它是不会起作用的。

在《体验机器》（The Experience Machine）一书中，你提出自我肯定也可以产生奇效。这听起来有些模糊。它是怎么产生奇效的呢？

如果你推翻那些错位的预测，这并不让人惊讶。你的自我预测也许是基于某种错位的社会观念建立的。你必须推翻一个错位的预测，才能让真实的预测浮出水面。这种自我肯定的练习也许需要持续六个月。如果你只是在考试之前对自己说 " 我真的很擅长这个 "，得到的效果通常难以和我说的这种练习效果媲美。

它不仅仅是在肯定行为的终点、结果：" 我真的要在这场考试中大放异彩。" 它关注的是对行动过程中的轨迹加以期望——这种 " 轨迹 " 就是构成成功的感受或行为的流动。所以，你必须学习做对某件事的感觉。

然后，重现那种感觉就会带来构成 " 做对一件事 " 的行为。如果你没有正确的技能组合，这种方法就不起作用。

我平时会稍微打打高尔夫。如果你正准备推杆，你必须先知道如何推杆，然后对自己说，" 我会推进这个杆 "，这样才会有用。在很长一段时间里，我只知道推杆没推好的感觉。如果你知道做错一件事的感觉，那么你预测出的就是这种感觉，这会迫使你继续做错。你学到的是你的错误。

在某一刻，有人教了我一种不同的握杆方式，它让我学到了那套正确的感觉——一种我此前从未体会过的稳定感。特定的提示或指导可以人为地将你的身体置于 " 能够体验到正确感觉 " 的位置，从这一刻起，你就能以一种强健、可重复的方式不断提高改进。

你是如何继续扩展这些想法的？

现在最让我兴奋的事情在于，去理解我们的预测性大腦是如何在文化发展过程中逐步提升自己的。我们正在尝试利用考古记录、视觉科学等来探索这个问题。

在史前时期的某个奇特时刻，人类的创造力突然爆发，而在此之前的很长时间里，似乎不曾出现类似的事情。也许有一种物质的外化帮助我们启动了这一切。当我们写下某些内容、画下一幅画，或者制作一座雕塑时，我们的思想便成为了我们可以思考的对象。而对思考的思考正是人类的特征。

参考文献：

[ 1 ] www.mdpi.com/1099-4300/22/5/516

[ 2 ] nautil.us/that-is-not-how-your-brain-works-238138/

[ 3 ] www.anilseth.com/perception-census/

[ 4 ] pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31558818/

[ 5 ] www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK513296/

文 /George Musser

译 / 苦山

校对 / 瘦竹与腐竹

原文 /nautil.us/reality-is-your-brains-best-guess-312269/

本文基于创作共享協定（BY-NC），由苦山在利维坦发布

文章仅为作者观点，未必代表利维坦立场

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