我們的大腦必須處理很多不確定性。輸入的感官信息充滿噪音且不完整;我們的環(huán)境不斷變化且不可預(yù)測。拉德堡德大學(xué)的研究人員表明，大腦通過考慮身體和環(huán)境狀態(tài)的多種概率來創(chuàng)造一個連貫的故事。PLoS 計算生物學(xué)于 3 月 11 日發(fā)布了他們的結(jié)果。
我們的眼睛不斷地快速移動來掃描環(huán)境。觀察你朋友的眼睛，你會發(fā)現(xiàn)他的眼睛從來都沒有靜止過。然而，當(dāng)你在鏡子中觀察自己的眼睛時，你永遠(yuǎn)看不到自己眼睛的運動。因此，當(dāng)我們進(jìn)行快速的眼球運動時，我們實際上就失明了。那么我們?nèi)绾螜z測眼球運動期間可能發(fā)生的環(huán)境變化呢?
拉德堡德大學(xué)大腦研究中心唐德斯研究所的研究人員進(jìn)行了一項實驗，他們可以確定大腦如何處理這種不確定性。他們讓參與者觀看屏幕上的點，在眼球運動的那一刻，其中一個點跳到了稍微不同的位置。然后，他們要求參與者報告移位點的初始位置。您可以想象，當(dāng)物體發(fā)生大跳躍時，參與者會感知到位置的變化，但當(dāng)跳躍較小時，參與者不會感知到，或者更不感知。
研究人員表明，大腦使用因果推理來解決問題。該研究的作者之一杰羅恩·阿茨瑪 (Jeroen Atsma) 解釋了這意味著什么。“大腦在處理眼睛運動后的新視覺圖像時同時考慮兩個原因：該點保持靜止，并且該點已移動。但是，由于視覺輸入充滿噪音，大腦永遠(yuǎn)無法絕對確定該點是移動還是保持靜止。因此，兩種可能性都被考慮。大腦平衡兩個因果概率來確定點的初始位置，這實際上是統(tǒng)計上的最佳策略。
差異
“我們發(fā)現(xiàn)參與者之間存在巨大差異”，Atsma 說，他正在撰寫包含這項研究的博士論文。“所有參與者總是同時考慮這兩個原因，但他們對這兩個原因的權(quán)衡方式有所不同。這些差異是由模型通過簡單地改變一個參數(shù)來預(yù)測的。“現(xiàn)在很明顯，概率和不同的原因是同時考慮的，這并不是直接從直覺得出的。”
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