预测算法:具身智能如何应对不确定性

　　《预测算法：具身智能如何应对不确定性》：预测加工模型对研究有意识知觉的神经基础具有重要意义，我们将在第7章中详细展开。当前，对一些日常现象的回顾将有助于我们初步理解。比如说，用一台音效不佳的破收音机播放一首熟悉的歌曲，听上去显然要比用同一台收音机播放一首不熟悉的歌曲更加清晰。虽然我们也许可以在一个简单的前馈特征检测框架下将其理解为某种记忆效应，但现在视其为一种真正的知觉现象似乎同样合理。尽管清晰的听觉经验涉及使用一套更好的自上而下的预测（或用贝叶斯术语来说——一套更好的“先验”），但它们与不甚清晰的听觉经验都是以相同的方式构建起来的。也就是说（至少我会主张），熟悉的歌听起来确实更清晰，但这并不是因为记忆在后续实施了某种“填充”，并以一种回看的方式影响着我们对听觉经验的判断。相反，自上而下的影响在加工过程的早期阶段就开始了，它的效果只能描述为真实知觉经验的“增强”，这在概念上没有什么问题（至少在我看来是这样）。因此，想象这样一种生物，它的听觉器官被调谐为极适宜检测某种与生物相关的声音。再想象一下，该调谐很大程度上体现为这种生物具备了一系列强有力的先验，这样就算环境中有相当大的噪音（一种鸡尾酒会效应），它们仍能检测到信号。当然，我们可以简单地说，以上例子反映了这种生物知觉的敏锐性，但我相信，音乐爱好者之所以能从一台破收音机中听出一首熟悉的曲子，也必然是一个道理。当我们逐渐降低输入信号的重要性，并调高上层期望的影响时，如何把握度的问题？毕竟，就算一个人想象力足够丰富又足够幸运，其虚构恰好能够预测外部世界，我们也不能说他对外部世界有真正的知觉——他是靠猜的，只是运气好蒙中了。我们不致被迫承认他拥有真正的知觉，是出于以下两点：首先，考虑一下反事实因素：假如某些外部事件的展开方式恰如你的猜测，那么一旦它们换一种方式展开，你的猜测就落空了。这足以将幸运的猜测与正常的预测加工区分开来。其次，真正的知觉主体有关注特定对象的能力，如前文所述，这是通过调高误差信号某些方面的权值实现的。也就是说，只要愿意，我们就能将注意力集中在破收音机那略显模糊的音质上，调高选定感知预测误差的权值，以揭示这台机器所发出声音的细节特点，进而得出结论——“该换台新的了”。因此，是否具有反事实鲁棒性，以及能否基于注意调整感知预测误差增益，这两点共同区别了“幸运的猜测”和预测驱动的真实知觉。Melloni等人的研究很好地证明了预测在建构有意识的知觉经验中扮演何种角色（2011）。他们指出，形成一个可报告的意识知觉所需的“起效时间”随期望而变化，换言之，期望可以加速有意识的知觉的产生。利用脑电（EEG）信号，Melloni等人计算出，在同样条件下，对预测良好的刺激，有意识知觉的产生可以提前100毫秒，因此“感知过程中对刺激可见性的标记（signiture of visibility）不一定有严格的潜伏期，而是取决于个体有无期望”（Melloni et a1.，2011，p.1395）。他们认为，要对研究结果进行*理想的解释，需要诉诸某种多层预测编码架构，其中“有意识知觉是假设检验的结果，系统迭代执行这类检验，直至上下层区域的信息达成一致”（p.1394）。……