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贝叶斯脑大假说--人类大脑如何进化以预测未来

2019年9月12日来源:AI火箭营 作者: 提供人:huilu50......

如果你能看到时间的种子,并说出哪种谷物会生长,哪种谷物不会生长......麦克白,威廉·莎士比亚

生活充满了不确定性,没有人能说出未来。根据Blaise Pascal的说法,我们在一个巨大的领域内航行,在不确定的情况下不断漂移,从头到尾。没有人知道什么时候会有死亡,生命会给我们带来艰辛,生命会奖励我们。

虽然我们都必须在我们生活中的某个阶段学习这个沉闷的教训,但我们仍然很好地在一个由不确定性所塑造的宇宙中占上风。我们建造房屋,我们将钱存入我们的银行账户,我们为退休基金和孙子孙女储蓄。我们塑造稳定的关系,并建造纪念碑以延续生命。我们对正在发生的事情有一种控制感,我们应该拥有它。

对于像我们这样的东西来说,这是非常了不起的,这些东西是从随机和混乱的进化幻想中存在的。我们如何培养从不确定性定义的未来中获得确定感的能力?

贝叶斯大脑假说认为,我们的行为背后隐藏着一种深层隐藏的结构,其根源可以追溯到生命的本质。它指出,在某种程度上,大脑除了预测未来和实现这个理想的未来之外别无其他事情,大脑与生命系统的法则一致,总是在与大自然为他们存储的惊喜进行艰苦的斗争。

贝叶斯脑大假说--人类大脑如何进化以预测未来

稳态势在必行

动态平衡是所有生命背后的基本原则。它源于拉丁语的?homeo(相等)和?stasis静止不动),并于1926年由Walter Bradford Cannon创造。动态平衡象征着生命系统中物理和化学过程的维持,使生命系统保持整体并阻止它们消散。这是自我组织的原则,承受着自然的无序倾向。

安东尼奥·达马西奥(Antonio Damasio)在其着作《奇怪的秩序》一书中辩称,这个词具有误导性,因为动态平衡不仅仅意味着停滞不前。生命是一种自我实现的原则,不仅满足于维持其在当下的功能。如果你采取两种相互竞争的生物体,其中一种生物就像生活一样自满,而另一种生物体在未来的岁月中得到优化以便获得好处,哪一种生存机会有更大的机会存活数百万亿?我们在今天的世界中发现的生活总是隐含地旨在推动自己远远地走向未来,因为在过去它会发展出能够激励它继续向前推进未来的特质。

保持车轮滚动,保持呼吸并向前推进。

贝叶斯脑大假说--人类大脑如何进化以预测未来

德尔福的女祭司

预测未来

人们总是试图预测和改变未来。在远古时代,算命是一种为祭司和巫师保留的精巧工艺。其中最着名的例子可能是德尔福甲骨文,希腊政治家和罗马皇帝几百年来一直在咨询。古代政治是一个充满不确定性的时代。

但是从更现代的科学角度来看,我们已经认识到,在恍惚状态下吸入有毒烟雾并在谜语中说话不太可能让我们对世界的运作有任何真正的见解。为了减少对未来的不确定性,我们(以及我们的大脑)需要采取更加行人的方法,试图根据我们已经了解的世界来预测它。

根据我今天在世界上所观察到的情况,我可以期待明天发生什么,在什么意义上我应该指导我的行动,以便为我的生存获得最有利的结果?

贝叶斯定理

在他的一生中没有出版,18世纪的虔诚的托马斯贝叶斯提出了一个简洁的小定理,后来证明在许多领域非常有用。这真的很简单,但这并没有阻止贝叶斯的名字成为装饰现代认知科学中最热门理论之一的荣誉。

贝叶斯脑大假说--人类大脑如何进化以预测未来

贝叶斯定理指出,给定B的A概率,与给定A的B的概率,乘以A的概率,再除以B的概率相等。

当我们已经知道其他相关事物发生的可能性时,它给出了某些事情发生的可能性。

你可以猜测为什么在试图预测未来时这可能会派上用场。

应用贝叶斯定理的一个流行的例子是看天气,不确定性的永恒来源和对自然残酷的沮丧。

贝叶斯脑大假说--人类大脑如何进化以预测未来

让我们说你去散步但是出于某种原因迷失在干旱无边无际的沙漠中。你打算在公园里散步,所以你只带了一小瓶水喝。在迷失了三天之后,你自然会非常口渴。你在早上扫描天空中的云,然后看到地平线上你看到一个小云。

它下雨的可能性是多少,而且你可以免于死于脱水?

我们正在寻找概率P(Rain | Cloud),所以对于它下雨的条件概率,你会观察到一个云。我们需要:

  1. P(云|雨):如果在某一天下雨,那天的天空中是否有云?假设沙漠中80%的阴雨天开始是多云。这意味着,如果当天下雨,很可能会有云开始。
  2. P(云):在某一天沙漠中存在的机会非常小:它是10%。
  3. P(下雨):下雨的几率甚至更小。它只在沙漠中每一百天才有可能下雨,因此概率为1%。

我们通过以下方式给出观察有云的条件下总降雨概率:

P(雨|云)= P(云|雨)* P(雨)/ P(云)= 0.8 * 0.01 / 0.10 = 0.08

在看到云之后,你可以说大概有8%的可能性会下雨。一个小小的安慰,但总比没有好。

值得注意的是,在计算感兴趣的条件概率时,所有其他三个概率都是必不可少的。丢弃一个可能会改变正在寻找的结果。

误报

贝叶斯定理帮助我们纠正误报,例如,当我们假设的一个事件对一个本身不太可能的结果提供信息时。一个着名的例子是癌症测试。

假设只有0.1%的人口患有某种类型的癌症。您的医生会告诉您一项新的,改进的癌症检测方法,该检测可在90%的病例中检测到癌症,因为患者确实患有癌症。不利的一面是,当癌症不存在的时候,大约9%的测量结果也可以检测出癌症。

你是一个天生焦虑的人,所以你想通过参加考试来减轻你的焦虑。你有一个积极的结果。你真的很害怕,因为毕竟,你患癌症的几率是90%,不是吗?

不,因为你可以快速应用贝叶斯定理来计算你患癌症的真实几率。请注意,在这种情况下,您需要将实际正面的可能性和误报的可能性分开:

P(癌症|阳性结果)= P(真阳性)* p(癌症)/(p(真阳性)* p(癌症)+ p(假阳性)* p(未患癌症))= 9.17%

所以你不应该太担心,因为患癌症是不可能的,因此获得假阳性的几率比获得真阳性的几率高十倍!

关于独角兽的注释

贝叶斯脑大假说--人类大脑如何进化以预测未来

这很可能不是真正的独角兽

因此,对预测未来感兴趣的人有兴趣了解事件发生的先验概率。

为了判断一个事件的信息(例如,看到云或阳性癌症测试)是如何预测另一个事件(因为下雨或者你患有癌症),我们需要表示整体下雨的可能性或当我们观察云或癌症测试时癌症。

由于大脑在对感官收集的有关外部世界的信息进行分类时会不断判断概率,因此您可能会开始猜测为什么它的运作方式可能存在贝叶斯函数。

假设您看到动物的模糊轮廓,四条腿沿着地平线疾驰。它似乎有一个长而尖的物体附着在动物的额头上。

你的大脑会自动跳到它是独角兽的结论吗?

如果你不是疯了,因为观察一只独角兽的概率,P(独角兽的形状)必须加权独角兽P(独角兽)的先验概率,很可能在我们的宇宙中0。

世界的内在模式

如果大脑想要模拟世界的行为,特别是未来的行为,大脑需要有一个世界是什么样的内部模型,以便了解世界可能变成什么样。

在收到有关世界状况的新信息后,例如通过接收新样本,大脑需要能够更新这个世界的内部模型。假设你经常在日常上下班途中看到一只独角兽。你需要多长时间才能开始怀疑你是否认为没有独角兽的假设仍然存在?或者说,获得阳性癌症检测的50人中有20人实际上患有癌症。你对这一估计只有9.17%的阳性结果意味着患者确实患有癌症有多大信心?

以统计上最优的方式基于新信息更新内部模型的概率分布称为贝叶斯推理

我们经常观察大脑做这种在行为实验推断,或与之有关的感官输入信息时:在巴甫洛夫相关刺激实验不同的刺激之间的相互信息,已经表明。另一个很好的例子是,表明当试图基于对刺激的神经响应/发射速率解码视觉运动的相干性时,猴子大脑设法接近贝叶斯最佳解码速率。

事实证明,大脑以可预测的方式预测。

贝叶斯脑假说

现在我们准备深入研究贝叶斯脑假设实际上需要什么。

贝叶斯大脑存在于外部世界,被赋予了这种外界的内部表示。这两者通过所谓的马尔可夫毯相互分离。

大脑试图根据世界的生成模型推断其感觉的原因。为了成功地模拟外部世界,它必须能够以某种方式模拟外部世界正在发生的事情。用卡尔弗里斯顿的话来说:

如果大脑正在推断其感觉的原因,那么它必须具有导致感官输入的世界(隐藏)状态之间的因果关系(连接)模型。由此得出神经元连接编码(模型)因果关系,这些因果关系共同产生感觉信息。

这是理解贝叶斯大脑假说的第一个关键点。这是一个深刻的观点:大脑内部世界的内部模型表明大脑中的过程模型在物理世界中进行过程。为了成功预测未来,大脑需要在自己的硬件上运行世界模拟。这些过程需要遵循类似于外部世界的因果关系,并且在观察它的大脑中存在它自己的世界。

第二点回顾贝叶斯推理:它需要大脑在某种意义上是最优/优化的,正如我们在关注自然时应该期待的那样。

正如我之前所指出的,当对感知内容进行分类并在不确定的情况下做出决策时,贝叶斯大脑在近似贝叶斯最优水平上工作,这意味着它考虑了所有可用信息和所有概率约束以及在推断时可能的概率约束。未来(隐藏)的世界状态。

您可以为优化的数量提供多个名称,但通常情况下,深层次和统一性理论的情况经常表明,不同的观点会优化不同的事物,最终会产生相同的数量。观察它的一种方式是作为证据,它在信息理论中等于最大化感觉数据和世界内部模型之间的相互信息

自由能

详细地研究了卡尔弗里斯顿的主动推理理论(粗略地讲了贝叶斯大脑的理论)。

最小化自由能以优化模型的证据或边际可能性,Friston认为这最大限度地减少了模型惊喜(因此最大限度地减少了不适合您的世界模型的事物)。

该理论进一步将活动成分纳入诸如大脑等生命系统的行为中,这允许系统在世界上执行动作。您不仅可以梦想未来,还可以通过在世界上行动并实现您的期望来积极改变未来。

这并非巧合,主动推理是由AI缩写,卡尔Friston 他认为,"内5到10年,大多数机器学习将纳入自由能最小化"。

这让我们回到Damasio对体内平衡批评:

生命系统并非一成不变,但它们在世界上起作用,以最大限度地减少意外,并在未来形成的不确定性中持续存在。

最小化的自由能与熵有关,因为惊喜时间平均值给出了的度量。这具有深刻的物理后果,因为正如弗里斯顿所说:

这意味着试图最大化其证据的贝叶斯大脑隐含地试图最小化其熵。换句话说,它抵制热力学第二定律,并为自然组织面对自然的无序倾向提供原则性解释。

因此,贝叶斯脑假说是一个基本范围的理论。它将大脑的行为与自我稳定的命令联系起来,生活在一个相当消散的世界中为生存而挣扎。

我们如何观察贝叶斯大脑?

提出大范围理论是一回事。以大脑行为的方式找到它的证据是另一回事。如果大脑表现为贝叶斯大脑,我们需要进一步了解大脑实际上如何实施贝叶斯推理。

贝叶斯推理被认为发生在很多层次的认知上,从运动控制到注意力和。每个认知任务都带来了自己的预测,自己的内部模型和独特的时间尺度。

实现它的有希望的尝试之一被称为预测编码,其实现了贝叶斯大脑应该做的事情:它的算法通过改变预测参数来为未来做好准备,以便在遇到意外情况时将意外降至最小化再次出现同样的情况。例如,在具有所谓N400效应的单词预测实验中发现了这方面的证据。

认知科学认识到,大脑不仅仅是一个被动地接收有关世界的信息并对其作出反应的探测器。它通过对世界如何以及世界将如何进行假设来不断塑造其对世界的看法,以自上而下的方式这样做(意味着高阶概念塑造了低阶感官数据的感知方式。第一名,如独角兽例子中所述)。这导致研究人员将现实的奇妙概念作为受控制的幻觉,例如先前在阅读"踢"之后听到"踢"而不是"挑选"这个词的先证者。

以可预测的方式产生幻觉的现实给了我们决定性的进化优势,这是我们在希望在动荡和复杂的世界中找到结构时所急需的。

科学家们仍然热衷于争论理论的有效性以及大脑如何实际将贝叶斯推理纳入功能层面的重大问题。在我们提出任何明确的主张之前,有必要进行进一步的研究。但迄今为止我们所看到的理论之美和证据可以让我们对走上良好的轨道抱有希望。

我们越来越接近破解宇宙中最神秘物体的秘密,这个物体让我们能够观察世界并在其中导航,这使我们生存和死亡,并希望有一个更美好的未来:我们自己的贝叶斯大脑!

贝叶斯脑大假说 / 大脑 / 预测

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