Evaluating the neurophysiological evidence for predictive processing as a model of perception | Annals of the new York Academy of Sciences (2020)
Kevin S. Walsh, David P. McGovern, Andy Clark, Redmond G. O'Connell
https://doi.org/10.1111/nyas.14321
Under Creative Commons 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Predictive Processing; PP
PPの肝は現在を予測するという点。
トップダウンの予測が現在の感覚入力に合うように生成される。
この予測は複数の時空間スケールを跨いだ情報を利用して行われている。
モデルの更新は感覚入力の信頼性(sensory precision)と自分の信念の信頼性(prior precision)に基づいて重みづけされる(precision-weighting)。
この処理を行うモデルは色々とあるが、共通している仮定は以下の通り：
1. 感覚刺激に対する誤差信号(神経応答)は、期待に反比例してスケールする
モデルの期待(予測)の信頼が高ければ、エラーは小さく見積もられるはず
2. トップダウンの信号は感覚入力の予測を表す
高次の階層から低次の階層への信号は低次の階層の応答の予測
3. 皮質の各階層には予測と予測誤差という2つの異なる役割の神経集団がいる
これらの処理は別々の神経集団によって担われている
４. 予測誤差の最小化は予測と予測誤差の細胞集団の相互作用によって行われる
これは異なる階層間で行われ、階層的予測と呼ばれる
予測符号化(Predictive Coding:PC)