大脑并没有记住整个世界，它只是在不断预测我们将看到什么

来源：ScienceAl

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在生物生命中的每一刻，身体都充满着各种感官信号。而生物之所以能处理这些数据，是因为大脑——它通过一种被称为「分类」的过程，将杂乱、嘈杂且信息丰富的世界转化为人们可以理解并可以套用经验处理应对的种种概念。

人们对于世界的分类其实相当具有灵活性。这一现象在神经科学的传统观点中，通常认为分类发生在感觉处理的最后片段，大脑接受信息，然后解码，并与记忆相匹配。但这一观点无法解释大脑对相近的声音的处理会根据不同场合会产生不一样的分类效果。

在《Nature Reviews Neuroscience》上，两位顶尖神经科学家 Lisa Feldman Barrett 与 Earl Miller 就这一问题带来了他们对大脑功能和结构的最新理解。他们合作提出了一种新的视角，描述了大脑如何持续不断地根据感官和记忆，时刻重构自身的分类。

图 1：分类的传统观点。

研究人员认为，大脑是根据身体的生存需求，将这些类别投射到世界上。在人们意识到自己的感官印象之前，大脑已经在为身体准备以维持维持人们生理系统能量资源的方式行事。因此，大脑的预测——而非感官信息的累积效应——最终塑造并限制了人们对世界物体和特征的分类方式。

在这个框架中，分类并非发生在大脑的特定区域，而是在整个器官及更广泛范围内。为了理解生物体如何形成类别，神经科学家必须从头到脚全面考察神经系统。

重量级比赛

多年来，这两位有影响力的神经科学家一直处于同一领域，但从未直接合作过。

Miller 通过测量大脑中的高级电活动模式，以更好地理解一种称为预测编码的神经计算模型背后的机制。预测编码认为人们的感官是大脑对环境的预测结果，而非被动接收感官信号所构建的场景。

通常情况下，当人处于正常的感官环境中，且无新信号输入时，大脑会生成关于环境的预测信号（称为反馈信号），这些信号将主导传入的感官信息（即「前馈」信号）。但如果发生了一些意外情况——即事件偏离了预测模型——那么传入视觉皮层等感官前馈信号就会与预测性反馈信号发生冲突。

图 2：类别构建中的预测信号流。

这种差异会导致预测误差。当感官信号违背了预测模型时，它们可能会以「惊讶」的感觉形式进入意识体验之中。

在 Barrett 的工作中，她会将预测与预判的概念应用于人们对情绪的理论理解。在她看来，情绪类别——如恐惧、快乐、愤怒——类似于神经系统生成的预测性「行动方案」，用以激活过去曾对人们有益的行为。

传统上，人们认为情绪是天生固定在特定神经回路中的。而 Barrett 的研究帮助表明，人们的情绪类别是根据来自身体内部和外部环境的信号共同构建而成的。

2025 年，Barrett 联系了 Miller，两者约定共同构建一种新的分类框架——超越传统的档案柜模式，融入他们关于预测和自适应的理论。

适应性分类

作为动物，人类必须适应在变化中生存——无论是变化的环境，亦或是变化的身体。由于能量、时间等资源的限制，人类必须采取捷径来维系生存，而这正是类别的作用所在。

Barrett 表示，分类的功能是利用与新情境类似的过往经验，来维持身体系统正常运作的行为。这其中也包含了一套行为准则，即人们该如何利用经验来与新情景进行互动。

但类别是如何形成的呢？根据传统观点，随着时间的推移，人们的经验会构建出一系列概括性的属性，从而形成一个类别。不过，这两位科学家认为，在感官尚未识别出传统类别之前，大脑会利用类似过去情境的记忆来预测适用于新情境的一系列行为。

不妨想象一下，一个人这正走在路上，而此时腿被什么东西触碰了一下。若身处安全的环境，这可能没什么。但如果此时身处完全陌生的林中，周围是环绕的高草丛，你会感觉身体的呼吸与心跳较平常都更为急促。这是一种紧张感，大脑在此时已经认为环境中存在潜在的威胁，因此与平常完全无异的触碰就会被划分到完全不同的类别中。

两位科学家的研究基于他们实验室与多年以来其他研究中的解剖学、电生理学和脑成像研究结果。他们提出了一个论点：分类是一种持续的预测工具，神经系统通过它引导行为以维持生物体的存活。

图 3：调节稳态的内在脑网络。

证据来自于神经元层面。他们引用的研究展示了大脑连接结构如何偏向预测信号而非感官信号。例如，促进内部信号反馈流动的神经元之间的连接远多于处理来自感官前馈信号的神经元之间的联系。即使在视觉皮层内，90% 的突触连接也促进反馈信号传递。这表明大脑的结构是用来预测类别、感知和行为的，而不是对刺激做出反应性分类。

相关链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/cne.23458

根据这两位科学家的观点，脑中传递的信息波之间的相互作用，或可解释同一组外部感官信号在不同情境下被不同分类的原因。

无处不在

Barrett 与 Miller 的框架核心组成部分是大脑中预测信号的起源。在大多数关于视觉分类的神经科学文献中，皮层的整合区域（位于大脑外表面）被认为是预测预期的来源。不过他们采取了不同的策略：把边缘核心当作这些预测信号的来源。

图 4：大脑皮层的边缘-感觉细胞结构梯度。

边缘核心包括大脑深处的结构，这些结构将传递来自身体信息、感官、记忆和更高层次认知功能的信号结合在一起。这个整合网络既接近又高度连接下丘脑。

由于下丘脑有助于向大脑皮层——大脑最外层的折叠层，负责执行控制等高级认知——了解身体的能量状态，作者假设边缘核心有助于大脑预判身体能量需求的能力。

边缘系核心是内部和外部信号压缩汇总的交汇处。你可以把神经系统想象成两个漏斗，形状像蝴蝶结，它们在最窄的地方相接——边缘核心，也就是压缩最高的点。

正如视觉信息在穿越视觉皮层并深入大脑时被压缩一样，生理信号在从身体经过迷走神经进入大脑时也会被压缩。随后它们到达边缘系统核心，与压缩感官信息整合。这些信号共同生成一个合适的类别及其相关行为。

后续根据信号类别，预测反馈信号与压缩感官前馈信号的相互作用将会在任意神经区域发生。

Barrett 与 Miller 呼吁人们摆脱那种将类别像文件一样存放在大脑中的模式。他们表示，从大脑压缩感官信息的结构方式，到它预测并准备身体做出反应的过程，分类早已「内化」其中。这是神经系统的核心组织原则，它借助记忆、感知和行为，帮助人们在信息丰富的世界中更好地生存。

原文链接：https://www.quantamagazine.org/a-new-framework-for-how-the-brain-compresses-our-noisy-world-20260824/