PREFACE:序言
几年前，我受邀在伦敦举办的一场流行科学节上发表演讲。我是一名认知哲学教授（这个奇怪的头衔反映了我对哲学、神经科学、心理学和人工智能等多种兴趣的涵盖），我准备就我最喜欢的主题之一发表演讲——人类大脑作为一种“预测机器”。这个节日由一本流行科学杂志举办，名为《新科学人活动》。每年，《新科学人》（杂志）邀请许多不同领域的专家进行公开演讲。今年，它在伦敦的埃克塞尔中心举办。走进埃克塞尔中心就像是到达了多艘连接在一起的大型游轮，每艘游轮都举办着不同的大型活动。作为一名大学教授，我并不陌生于公开演讲。但站在其中一个较大的礼堂的后台，想着帷幕后面挤满了观众，我忍不住感到紧张。也许我应该对幻灯片做一些最后时刻的修改。也许我应该穿一件不那么醒目的衬衫。我是否忘了感谢某人？突然，我口袋里的手机震动了起来。但我的手机并不在口袋里。我迅速想起，我不仅把手机拿出来放在了讲台下面，还把它安全地设置在整个活动中飞行模式下。但我感受到的确实是一种震动——而且是清晰、强烈的震动。我所经历的是一种非常现代的现象，现在被称为“幻觉震动综合症”的一种非常普遍的心理技巧。考虑到我是一名长期使用手机的慢性用户，我的大脑逐渐习惯了口袋震动的频繁干扰，而我并不是唯一一个。一项2012年的研究发现，89%的大学生报告感觉到虚假的手机震动，而在医学实习生中，虚假的震动与压力密切相关。[＊] 2013年，这个词被澳大利亚的麦考瑞词典评为“年度词汇”。
SHAPING EXPERIENCE
正当我准备展开我的演示时，这些幻觉震动恰好出现在了场景中。虽然这种现象在心理学和神经科学中是众所周知的，但现在它们被归类为一个更宏大的理论的一部分，而我在过去十年里一直在帮助构建这个理论。根据这个全面的理论（也是我演讲的主题），幻觉震动只是所有人类经验建立的生动证明之一。根据这个新理论（称为“预测处理”），我们所经验的现实是由我们自己的预测构建的。正是我对口袋震动的习惯性期待，再加上这个场合的压力，才造成了一个清晰的震动感觉。预测处理涉及科学和哲学中最具挑战性的问题之一——我们的心智与现实之间的关系的本质。这一理论已经稳步获得了动力，并以具有深远影响的方式改变了我们对这种关系的理解。与我们的感官是一种被动的窗户望向世界的标准信念相反，正在出现的是一个不断活跃的大脑的形象，它总是努力预测当前世界可能提供的内容。这些预测然后构成并塑造了整个人类经验，从我们解释一个人的面部表情的方式，到我们感受到的疼痛，再到我们计划去电影院的方式。
如果这个理论是正确的，我们所做的或所经历的任何事情都不会没有我们自己的期望。相反，存在着一个不断的交流，我们所经历的不仅仅是当前世界告诉我们的，而且还有我们有意识或无意识地期待它告诉我们的。这种情况的一个后果是，我们永远不会简单地看到“真实的东西”，剥离我们自己的预期或隔绝我们自己的过去经验。相反，所有的人类经验都是幻觉的一部分——深层次预测的产物。我们不可能像冲浪一样在没有浪的情况下体验到世界的“无预测和无期待”。
当我站在《新科学人活动》节目的后台时，等待发表演讲的压力使我的预测机制开始加速运转。考虑到我一生的经验，我不会期待地板突然在我脚下变成果冻，或者一块铁砧像卡通片中那样掉在我头上。但我的手机经常让口袋里感到烦躁地震动，导致我的大脑形成了一种频繁震动的基础预测。压力和咖啡因（我两者都喝了很多）往往会加剧这种效应，而来自焦虑的胃的信号会直接输入到我们大脑中的预测机制中。当所有这些因素汇聚在一起时，口袋震动的基线预测短暂地成为了我的现实。但就像它发生得那么快一样，我能够重新将自己定位到事实，并将其认定为一种幻觉。
这种幻觉的发生是因为预测性大脑是猜测机器，积极地预期来自身体和周围世界的信号。这种猜测仅仅取决于它所做的假设，即使是一个充分了解的最佳猜测也经常会失误。毕竟，我的口袋里并没有手机。当大脑的最佳猜测偏离时，与实际感官信号的不匹配携带着至关重要的新信息。这些信息（预测误差）可以用来再试一次——更好地猜测事物的真实情况。但经验仍然反映了大脑当前的最佳猜测。只是每一轮新的猜测都会更加充分地获得信息。
这挑战了一度传统的感知图景。过去，感官信息常常被认为是经验的起点，但新兴的预测性大脑科学提出了一个相当不同的角色。现在，当前的感官信号被用来调整和纠正已经进行的知情猜测过程（即对预测的尝试）。现在，预测承担了大部分的重要工作。根据这个新的图景，体验——无论是对世界、我们自己，甚至是我们自己的身体——从来都不是对外部或内部事实的简单反映。相反，所有的人类经验都产生于知情预测和感官刺激的交汇点。
这是我们对心智理解的深刻变革，从根本上改变了我们应该如何思考感知和人类现实的构建。在很长一段时间的人类历史中，科学家和哲学家将感知视为一个主要“从外向内”工作的过程，因为光、声音、触觉和化学气味激活了眼睛、耳朵、鼻子和皮肤的感受器，逐渐被精细化为对更广阔世界的丰富图景。甚至在21世纪初期，无论是神经科学还是人工智能领域的领先模型都保留了该观点的核心元素。
预测性处理的新科学颠覆了传统的故事。现在，感知在很大程度上是从相反的方向塑造的，因为在大脑深处形成的预测影响着直至更接近皮肤、眼睛、鼻子和耳朵的区域的响应——从外部世界接收信号的感觉器官。传入的感官信号有助于纠正预测中的错误，但现在是预测在主导。这意味着我们今天所感知到的深深根植于我们昨天以及之前所有日子的经验。我们日常经验的每个方面都通过预测的隐藏网络来过滤——这些网络根植于我们自己的过去历史，是大脑的最佳期望。
要想知道这有多重要，想象一下一个世界，在这个世界里，天气预报不仅仅是预测天气，而且在很大程度上会导致天气本身的变化。在那个奇怪的世界里，对雨的自信预报有助于改变决定天气变化的物质和能量流动。在那里，对雨的自信预报具有因果能力，使得下雨本身更有可能发生。在那里，就像在这里一样，天气预报取决于一种模型（从不完美），该模型指导现有天气条件最有可能如何随时间改变和演变。但在那个世界里，你得到的天气（在此时此地）反映了先前预报本身以及外部世界中现有条件的效果的一种组合。
我们并不生活在那个奇怪的世界里。我们所得到的天气不受我们基于最佳模型的对天气的预测的影响。但我们的心智世界与那个显著的轮廓有些相似。当大脑强烈预测某种视觉、声音或感觉时，那种预测在塑造我们似乎看到、听到或感觉到的东西方面发挥作用。
情绪、心境甚至计划也都基于预测。抑郁、焦虑和疲劳都反映了对塑造我们经验的隐藏预测的改变。改变这些预测（例如，通过使用不同的词语“重新构架”情况），我们的经验本身也会发生改变。想象一下，在上台发表演讲之前，我感到了一阵刺痛的肾上腺素急剧增加。我已经练习过，专注于那种刺痛的感觉，并用不是失败的预兆而是我自己的化学准备好提供出色表现的迹象来重新构架它。这有助于改变我的自我预测，从而使表现更加轻松流畅。
我们将探索几种这样的干预措施，强调它们的惊人范围和无可置疑的局限性。你与所感知的现实之间的关系是什么？你以何种方式塑造它，进而以何种方式塑造自己，通常甚至不自知？在这本书中，我借鉴了颠覆范式的研究，来应对这些关键问题，并探讨这些洞察对神经科学、心理学、精神病学、医学以及我们生活的方式意味着什么。我们将深入研究身体和自我的体验，从慢性疼痛到精神病，看看预测性大脑研究如何解释广泛的人类行为和神经多样性。我们还将重新评估我们对世界的自身经验，从社交焦虑和情绪反馈循环到可能渗入我们判断中的许多偏见形式。我们还将探讨一些预测性大脑可能支持“扩展思维”的方式，模糊了我们与我们最适合的工具和环境之间的界限。
这本书以将一些关键洞察力付诸实践为结尾，探讨通过改变我们的实践方式、用不同类型的语言重新构架我们的经验，以及控制使用迷幻药物来“黑客”预测性大脑的方法。随着这些主题的融合，我们瞥见了一种新的、更深度统一的心智科学的轮廓——这种科学恰如其分地体现了人类经验的广度和多样性，并对如何思考自己以及改善我们的生活产生了实质性影响。
第一章：UNBOXING THE PREDICTION MACHINE
早晨，我还在卧室里熟睡，床边摞着一堆令人望而生畏的工作。我从睡梦中慢慢醒来，听到了一些轻柔的鸟鸣声。或者至少，起初是这样似乎的。但我很快发现我错了。我更加用力地倾听，意识到一切都是死一般的寂静。甚至我的猫早早地对食物发出的哼唧声也没有打破这种沉默。我正在幻听鸟鸣声。
幸运的是，有一个简单的解释。我的伴侣最近决定通过使用一款智能手机应用来在早上醒来时播放鸟鸣声而不是传统的闹钟来简化早晨的醒来过程。该应用的闹钟开始时是一种轻柔的啁啾声，逐渐地，非常缓慢地，逐渐地发展成了一种接近完整的晨曲。今天，闹钟实际上没有响起——时间还太早。真实的鸟鸣声也没有穿透双层玻璃传入。但我已经习惯了在闹钟轻微的鸟鸣声逐渐增加的情况下醒来，以至于我的大脑开始对我玩弄。我现在经常发现自己在真正的闹钟开始前就醒来了，似乎已经听到了那些预先录制的啁啾声的微弱开始。
这些是真正的听觉幻觉，是由于我对醒来时听到鸟鸣微弱声音的新期望而引起的。我倾向于这种幻觉可能没有什么不良的意图。长期以来已经知道，通过适当的训练，无论是听觉还是视觉幻觉都可以很容易地诱发。但是，这些以及许多其他有趣的现象最近被认为是更大事物的迹象——这些事物正处于所有人类经验的核心。
这本书的主题是，人类大脑是预测机器。它们是进化形成的器官，通过不断变化的期望和实际感官证据来构建和重建体验。根据这一理论，我自己在醒来时对于可能听到的声音的潜意识预测暂时地拉动了我的感知经验朝那个方向，产生了一个短暂的幻觉，随着更多的信息通过我的感官流入，这种幻觉很快被纠正。这些新的信息（表明没有鸟鸣声）产生了“预测错误信号”，至少在这种情况下，这些信号就足以使我的经验恢复到与现实一致的状态。幻觉让位于对安静房间清晰的感知经验。但正如我们将看到的，在其他情况下，错误的预测可能变得根深蒂固，与现实（本身是一个复杂而棘手的概念）的联系变得更加困难。即使没有涉及错误，当我们看到事物“实际上是如何时，我们的大脑预测仍然起着核心作用。预测和预测错误被越来越多地认识为人类大脑的核心货币，而所有人类经验的形成都在它们不断变化的平衡中。
这本书讨论了这些平衡，以及一门新兴的科学，它将我们对感知世界的认识颠倒了过来。根据这一科学，大脑不断尝试猜测世界中事物（以及我们自己的身体）最有可能的情况，考虑到从以往经历中学到的东西。因此，这一新科学暗示，我所看到、听到、触摸和感受到的一切都反映了隐藏的预测源泉。如果期望足够强烈，或者（就像鸟类闹钟的初啁啾声一样）感觉证据足够微妙，我可能会犯错，实际上用我的大脑最佳猜测覆盖了部分真实的感官信息。
这并不意味着成功的感知仅仅是一种幻觉，尽管机制与幻觉有关。我们不应该低估信息通过眼睛、耳朵和其他感觉器官传入的丰富感觉信息的重要性。但这将看和感知的过程——更普遍地看——以一种新的、不同的方式进行了解释。它将其描述为一种由我们大脑自身最佳预测引导的过程：然后使用感官输入来检查和修正这些预测。随着预测机制的运行，感知变成了一个不仅仅由传入的感官信息结构化的过程，而是由差异所驱动——即实际感官信号与大脑预期遇到的信号之间的差异。
由于大脑从未简单地从零开始“启动”——甚至是在早晨醒来时——预测和期望总是在起作用，每一天的每一刻都主动地构建着人类的经验。在这种替代性观点中，感知的大脑从来都不是 passively 响应世界的。相反，它积极地试图使世界幻想化，但是根据通过感官传入的证据来检查这种幻想。换句话说，大脑不断地绘制着一幅画面，而感官信息的作用大部分是在画笔失败匹配传入证据时进行微调。
对于感知过程的这种新理解对我们的生活具有真正的重要性。它改变了我们应该如何思考我们自己感觉的证据。它影响了我们对自己身体状态的感受方式——疼痛、饥饿以及其他诸如焦虑或抑郁感等经验。因为我们的身体状态感觉对我们来说同样反映了我们的大脑预测和当前身体信号所暗示的复杂混合。这意味着我们可以通过改变我们（有意识或无意识地）预测的内容来改变我们的感受。
这并不意味着我们可以简单地“更好地预测自己”，也不意味着我们可以随心所欲地改变自己对疼痛或饥饿的经验。但它确实提出了一些原则性的、也许是意想不到的余地——这些余地在小心和训练的情况下，我们可能会利用起来。经过谨慎处理，对预测力量的更好理解可能会改善我们对自己医学症状的思考方式，并提出新的方法来理解心理健康、心理疾病和神经多样性。
The Smart Camera Model of Seeing
大脑基本上是一个巨大的预测机器的观念是相对较新的。在此之前，普遍认为感觉信息以一种主要的“前馈”方式被处理——即从我们的感官中提取出来，然后“向前”引导进入大脑。以最为研究深入的视觉信息为例（那种旧观点认为），首先在眼睛注册，然后在大脑内部逐步进行加工，提取越来越抽象的形式的信息。大脑可能首先提取有关简单特征如线条、斑点和边缘的信息，然后将它们组合成更大、更复杂的整体。我将这称为“智能相机”视角。但这显然不是相机，而是一个非常聪明的智能系统。尽管如此，就像简单的相机一样，影响的方向主要是向内流动，从眼睛进入大脑。只有在这个过程相当晚的某个时候，终身记忆和世界知识才会被调动起来，使你（感知者）能够理解你所处的世界的情况。
智能相机（前馈）观点的版本在哲学、神经科学和人工智能方面具有影响力。这种观点很直观，因为我们通常认为感知全部是关于信息从世界流向心灵。这种观点可以在笛卡尔1664年的《论人》中找到。在那里，笛卡尔将感知描绘为内部管道网络的复杂开合，首先将世界的图像印在感官器官（如眼睛）上，然后通过一个越来越深的小型隧道网络进入大脑。随着来自外界世界（和身体内部）的印象流向大脑，它们被说是以某种方式保留在我们的思想中，就像将手指压入蜡中可以保留有关它们形状的信息一样。
笛卡尔的机制如何工作从未清楚。但即使在更加复杂的科学理解出现之后，感知大脑作为一个相对被动的器官，从世界中获取感官输入，然后以主要是前馈（从外到内）的方式“处理”它们的核心思想仍然存在。这种观念在二十世纪晚期的认知神经科学中几乎是标准的。这可能是因为它似乎是大卫·马尔（David Marr）极具影响力的计算机视觉模型的主导原则之一。
马尔是一个举足轻重的人物，他在神经科学、计算机视觉和人工智能方面的工作堪称认知科学史上最重要的贡献之一。在马尔的描述中，视觉处理从检测传入信号中的基本成分开始——比如一个有序的像素阵列。从那里，分层处理逐渐朝着更复杂的理解方向发展。例如，下一阶段可能会寻找像素强度与其邻居显示快速变化的地方——通常是世界上边界或边缘存在的线索。随着处理向前、一步步深入大脑，进一步的模式被检测出来，比如表征条纹的重复序列。在这里，视觉是将原始信号经历一系列操作（如边缘或条纹检测），逐渐揭示环境中更复杂的模式——传入信号的来源。最终，复杂的检测到的模式与知识和记忆联系起来，提供（尽管有趣的是，这一难题从未得到令人满意的解决）一种世界场景的三维图像。
马尔的计算机模型（就像任何计算机模型一样）具有明确定义可能涉及到的关键计算，尽管那些关键的最终步骤的形式仍然是一个谜。多年来，马尔模型不仅是人工视觉领域的标准图像，也是神经科学领域的标准图像。甚至直到21世纪，视觉系统仍然主要被视为沿着马尔描述的线路，主要是一种对传入感官信息的前馈分析器。
然而，马尔的模型显著缺少另一个影响方向——一种从大脑深处向下延伸至眼睛和其他感觉器官的反向影响。据估计，以这种方式向后传递信号的神经连接数量远远超过向前传递信号的连接数量，有些地方甚至达到四比一的数量。那些从大脑深处向感觉外围区域传递信息的下行连接到底在做什么呢？这种布线方向与马尔早期计算模型中描述的处理任务所需的布线方向相反，但它却直接延伸到了那些区域。
像这样的真实神经布线安装和维护成本高昂。大脑的重量约占人体体重的2%，据估计，大脑约占总体能量消耗的20%。它是我们最“昂贵”的适应性附件。然而，现在已经知道，这笔巨额开支的很大一部分用于建立和维护一个庞大的向下（和侧向）连接网络，不仅跨越早期视觉处理，而且遍及整个大脑。这是一个难题。它令人困惑到足以使人工智能先驱帕特里克·温斯顿在2012年评论说，由于似乎有如此多的信息流向另一个（向下）方向，我们面临着“一个我们几乎一无所知的奇怪架构”。然而，一旦我们意识到一个大胆的新主张的吸引力，即大脑不过是大规模的预测机器，情况就会有所不同。
Flipping the Flow翻转流程
现在看来，感知大脑的核心运作原理几乎与智能摄像机视角完全相反。大脑并不是不断耗费大量能量来处理传入的感觉信号，而是学习并维护一种对身体和世界的模型——这种模型可以逐时地用来尝试预测感觉信号。这些预测帮助构建我们看到、听到、触摸和感觉到的一切。当我早晨听到不存在的鸟鸣时，它们起作用。当我感到不在口袋里的智能手机发出幻觉般的震动时，它们也在起作用。但正如我们将在后面看到的，它们也在我听到真实的鸟鸣、感到真实的手机震动以及看到散落在大学桌面上的各种物体时起作用。
预测性大脑是对我们周围世界的一种不断运行的模拟——或者至少，是对我们而言重要的世界。传入的感觉信息用于保持模型的准确性——通过将预测与感觉证据进行比较，并在两者不匹配时产生错误信号。尽管存在布线成本，但不断的预测带来了许多效益，我们很快就会看到。它还——也许更重要的是——使我们变得灵活，能够以反映当前任务和环境需求的方式调整我们的反应。与从一系列感官线索中持续提取丰富的世界图景不同，丰富的发展中的世界图景是起点，感觉信息被用来测试、探索和微调这个图景。在新的感觉信号到达之前，预测性大脑已经忙着描绘事物最可能的样子。
这在宏观上解释了为什么需要所有这些向下的连接性。它承载着来自大脑深处的预测，将它们推向感官外围。它还解释了用于维持大脑内在活动的巨大能量支出。这种活动对于维持逐时预测的模型是必要的。当大脑遇到新的感官信息时，它的工作是确定是否有任何看起来像重要“新闻”的传入信号——对于我们试图看到或做的任何事情都很重要的未预测的感官信息。越来越多的人一致认为，类似于这种方式是我们的大脑处理感觉信息的主要方式。在详细解释这一假设方面，过去的十到十五年间，在计算和认知神经科学领域已经出现了爆炸性的工作，这些工作现在已经可以详细且可测试地解释这一现象，从而解决了温斯顿所说的“奇怪的架构”之谜。这项工作有多种名称，包括“预测处理”、“分级预测编码”和“主动推理”。我将主要使用“预测处理”作为这一理论家族的便捷标签。
根据这种观点，智能摄像机对感知的图像是一个大错误。尽管它直观地吸引人，但正确思考感知的方式并不是（大多数情况下）将其视为主要从眼睛和其他感觉器官向内运行的过程。大脑也绝不是坐在那里耐心等待感官信息到来的。相反，它正在积极地预期感官信息，利用它所知道的关于世界中的模式和物体的一切——鸟的啁啾声（以及我伴侣早晨闹钟的声音），手机震动的过于频繁的干扰，以及我办公桌上各种物体的布局。它还在不断利用主动的身体，以更好的方式移动头部、眼睛和四肢，收集新的、更好的信息。与成为感觉信息的被动接收者和处理者不同，像这样的大脑是一个不知疲倦的预测者（以及，正如我们将在后面看到的那样，一个技能娴熟、积极主动的对话者），对其自身的感官流进行不断预测。
Bad Radios and Controlled Hallucinations糟糕的无线电和受控的幻觉
当代对预测性大脑的观念在十九世纪德国物理学家和博学家赫尔曼·冯·亥姆霍兹的思想中有着历史渊源。亥姆霍兹是用于检查眼睛的眼底镜的发明者，并制定了能量守恒定律。他还对感知理论感兴趣，并认为我们之所以能感知世界，完全是由于一种无意识的推理或推断，即大脑正在问自己：“鉴于我所知道的一切，世界必须是什么样子，以便我能接收到当前存在的信号模式？”这是感知系统被建立来解决的问题。
你可能没有意识到这在我们日常生活中是多么常见。如果你在收音机上听一首熟悉的歌，即使信号不好，歌词和节奏听起来仍然清晰。但如果你试着用同样的信号质量来听一首全新的歌，声音似乎会更加模糊，唱腔难以分辨。在每种情况下，你的大脑，就像亥姆霍兹所说的那样，正在利用它所知道的来推断哪些词语和声音最可能是当前被你的耳朵接收到的略微断断续续的听觉信号的原因。但是对于熟悉的歌曲，大脑的猜测要好得多——使其听起来更加清晰。事实上，这种猜测正在改变大脑对早期听觉处理区域的反应，以使这些反应更加符合预期的声音。从很实际的意义上说，你的大脑现在正在为自己大部分播放这首歌，因此，通过对世界的存储知识，对进入的信号进行了清理，填补和补充缺失的信号。
这是大脑做的最好的事情，通过根据它期望听到的内容填充和丰富缺失的信号，制造出“好幻觉”。我们的大脑了解这首歌的声音以及这位歌手独特演绎的各种微妙之处，它可以利用所有这些先前的知识，积极地预测歌曲播放时听觉信号的最可能形状。如果世界没有发送强有力的反证据，这些预测就会塑造体验，使歌曲听起来对你更清晰。
需要强调的是，这不是记忆的技巧，而是对感知本身运作方式的一扇迷人之窗。大脑对熟悉歌曲的预测帮助它从噪音中剔除信号，使声音比糟糕的信号本身允许的更清晰。这种感知是高度主动的。它涉及将复杂的预测从更高级的处理区域向感觉周边发送，一旦检测到严重不匹配就生成错误消息。认知科学家有时将这种反向流称为信息的“自顶向下”流动。在所有这些过程进行的同时，人类感知者也在积极行动，试图通过头部转动或移动眼睛等身体动作来收集关键的感觉信息。这些行动也是由预测性机制选择和发起的，从而创造了一种统一的心理和身体活动网络。在我们的故事继续进行时，我们还将对行动的作用有更多的讨论。
将预测置于主导地位的方式使得普通感知成为了有时被形象地描述为“受控幻觉”的现象 —— 大脑在猜测世界的样子，主要通过感觉证据来修正和完善这种猜测。当内在的猜测完全主导一切时，我们只是在幻觉，就此打住。但当它对感觉刺激适当敏感 —— 通过预测误差信号 —— 这种猜测是受控的，世界就为心智所知。当我们在糟糕的收音机接收到那首熟悉的歌时，我们正受益于这种“好幻觉”。我们在前言中遇到的幻觉中的手机震动，尽管在那种情况下具有误导性，但却是以同样的方式产生的。如果预测性加工是正确的，所有人类经验都是以这种方式构建的。我们通过预测世界来看待世界。但当出现预测错误时，大脑必须重新进行预测。
The Frugal Brain节俭的大脑
将感知转化为预测有另一个重要的好处。它使大脑能够以非常高效的方式处理传入的感官信息。最著名地探讨通信效率问题的学科是信息科学，它在开发非常节省的信号传输方式方面发挥了重要作用。在20世纪中期，全球电信系统因需求不断增加而受到压力。对于电信巨头来说，问题是如何利用老式电话线提供的嘈杂和有限信道来传递越来越多的信息。这就是信息科学的用心之处，它以一种巧妙的方式提高了效率。理论家们在解决这类难题时开发出的强大技术最终被称为线性预测编码，至今仍在使用。
线性预测编码的根源可以追溯到1948年贝尔实验室的数学家和密码学家克劳德·香农发表的一篇论文。这项关键工作表明，通过利用单词和字母之间的可预测性，英文文本可以以非常高效、压缩的方式进行编码。如果某个字母几乎总是跟在另一个字母后面，那么一个高效的编码方案可以假设这种情况通常如此，除非标记为异常情况。仅标记那些偶尔的异常情况远比需要编码每个字母所需的带宽更有效。
在正确的预期下，甚至信号的缺失也能携带大量信息。假设你通过告诉某人，如果你不打电话给他们，那么一切都“如预期” ，因此他们应该在下周三上午9点在迈阿密机场接你的飞机来制定计划。在当天，你的未打电话就构成了一个微小的一比特信号，现在传递了大量的信息：你将乘飞机在那个时间、那个地点到达。技巧在于，接收者方面的智能和预先知识与编码和传输所有信息的成本进行交换。
电信研究受益于许多基于预测的压缩版本。原则上，您可以使用关于某个信号最可能形状的任何已知信息来帮助预测另一端的信号，在宝贵的电线和电缆上只传输与预测模式不同的内容。接收者然后仅根据残差错误进行更新。这一程序的美妙之处在于，通过仅传输几位错误，可以重建丰富的内容（如图像或消息）。丰富的内容主要由预测构成，但通过残差错误与现实联系起来。
通过明智的预测进行压缩实际上通过“添加回来”所有成功预测的元素来节省带宽。这正是使我们能够经济地存储和传输图片、声音和视频的聪明技巧，使用的格式如JPEG和MP3。在图片的情况下，预测编码通过假设每个像素的值都可以由其各种相邻像素的值很好地预测而发挥作用。当这种情况成立时——实际上相当频繁——就根本不需要传输该像素的值。需要编码的只是与已经预测的内容有所偏差的部分。但这只是一个简单的规律。无论何时存在任何可检测的规律，预测（因此这种形式的数据压缩）都变得可能。
考虑视频的运动压缩编码。1959年，世界首次见识了预测性帧间视频编码。为了了解其中的味道，想象一下视频是一个人沿着走廊跑的画面。视频的第4帧和第5帧之间唯一的区别是跑步者轻微地向前移动，而背景视觉没有变化。为了捕捉第5帧，只需要传输这些少量的差异（残差错误）与已经预测的内容。通过这种方式，你可以将第5帧视为第4帧的一个小变体。也许唯一的区别在于脚的位置。将脚的位置信息推送到系统中远比传输第5帧中每个像素的新值要便宜得多。这种技巧今天仍在使用中。
现在想象一个已经知道更多的系统——一个例如知道不同跑步步态通常如何延续的系统。这样的系统可以利用更详细（更“高级”）的信息来进行预测，因此只有意外的脚部移动才会产生预测误差信号。假设脚部移动正如预期那样，那么在帧之间就不需要更新新信息。这种更智能的系统甚至可以“幻想”通常的运动方式，只有在发生意外事件时才进行更新（也许是跑步者突然绊倒）。然而复杂或高级的预测，都必须通过预测误差传递消息，指示与预期不同之处，从而让我们与一个变化的世界保持联系，有时会产生惊喜。
人类大脑似乎受益于这种智能预测策略，而且它们以一种特别强大的方式做到了这一点，这要归功于使用了多个“处理层次”。在这些多层次的上下文中，简单的预测嵌套在不太简单、更抽象的预测之下——就像在我们对跑步步态的例子中，步态期望是一个更高级的预测，然后衍生出关于实际脚部位置的预测（更低级别的预测）。在这一点上，预测误差被形成并通过系统向上推送。这些误差在每个层次上细化和调整猜测——例如，通过揭示跑步步态并不是我们预期的那种，从而选择一个更好的替代方案。
在大脑的预测处理架构中，人们认为不同的神经元群体专门从事不同的事物，因此每个“更高级”的层次可以利用自己的专业知识和资源来尝试预测其下面的层次的状态。因此（为简化起见），一个专门预测整个单词的层次可能会利用其知识来帮助预测其下面一个层次的状态，该层次专门用于识别字母。但预测整个单词的更高层次可能会被一个甚至更高层次的层次所预测，后者专门预测整个句子。关于这一点的演示例子，以及其他各种细节，可以在附录中找到。目前需要注意的是，在这种多层次的安排中，从感官边缘一直向大脑深处流动的一切都是新闻——与预期不同的偏差。这是高效的。宝贵的带宽不用来发送已经预测到位的信息。总部的谁想知道比利的工作完全按预期进行了呢？同样，在神经形态中，每个层次的预测误差只会信号出意外情况，可能需要进一步的思考或行动的事情。
这样的系统在利用传入信息方面非常节俭。它们有效地通过突出只有意外的部分来筛选和过滤传入的数据，而不是试图从头开始处理一切。这是人类大脑幻觉现实的概念中的真理精华。这意味着我们经验到的世界在某种程度上是我们预测的世界。感知本身，并非仅仅是一个简单的窗口，让我们看到世界，而是从一开始就被我们自己的预测和期望渗透。这种渗透不仅仅意味着我们自己的想法和偏见会影响我们后来对事物的判断，而且还具有更深层、更原始的意义。感知过程，保持我们与世界联系的机制本身，是由丰富的预测和期望所驱动的。
在接下来的几页中，我将尝试让您亲身体验预测的力量如何改变您所看到和听到的事物。
The Power of Prediction预测的力量
图1.1提供了一个简单的示例。从上到下，然后从左到右阅读它。请注意，每个序列中间字符的形状都是相同的。但根据您阅读的序列不同，视觉体验似乎略有不同。当从上到下阅读时，您的大脑开始期望一个数字（13），而从左到右阅读则激发了一个字母（B）的期望。这些不同的预测影响了视觉体验本身。
最近的研究表明，即使是无意识的（“掩蔽”）数字/字母提示的呈现也可能会让我们倾向于以某种方式看待模糊的中间形式。掩蔽是一种技术，其中一个刺激被短暂地显示，然后迅速跟随另一个不同的刺激。这个过程阻止了对第一个短暂显示的刺激的意识感知。尽管如此，掩蔽的项目仍然可能会影响行为和反应。在这种情况下，A和C两侧字母的掩蔽呈现会使受试者倾向于将模糊的中央形式分类为字母B，而12和14两侧数字的掩蔽呈现则会使受试者倾向于将中央形式分类为数字13。这表明，积极但非意识的预测也会影响反应和判断。当我们稍后将本章的教训应用于来自精神病学和医学的更复杂的例子时，这一点将变得重要。
接下来，考虑一下“中空面具错觉”。在那里，一个刚性面具（您可能在玩笑商店买到的那种）从错误的一侧被观看，以便您看到脸部的凹陷印象。当从后面照亮并从几英尺远的地方观看时，视觉体验仍然是一个正常的凸面——鼻子和特征清晰地向外突出。这是因为我们太习惯看到脸（而对它们的反向印象几乎不熟悉），以至于大脑似乎忽略了指明凹度的传入感觉信息，并且让自己对凸度的深刻预测占据主导地位。中空面具错觉对于著名或非常熟悉的面孔（我们对凸度有最强烈和最详细的预测）最为明显，并且如果将面具颠倒过来，则会大大减弱或消除这种错觉——这可能是因为这样能让我们将其视为标准对象，而不是我们对凸度具有如此强大和深入编程的期望对象。
为了完成视觉示例的阐述，让我们看一下图1.2中的图像。
这种所谓的蒙尼图像对你来说可能不会有太多的意义，除了一些轮廓和黑白斑块之外。但现在翻到下一页，看看原始的灰度图像（图1.3），然后再回到蒙尼图像。你的体验已经从根本上——也可能是永久地——改变了。蒙尼图现在会显得有结构和意义。这也影响了你的行为，因为你的眼睛现在会以跟踪其最显著特征的方式来检查蒙尼图像，尤其是猫咪的眼睛和爪子。这是本书中始终强调的核心效果之一的一个例子。第二次看图片时感觉不同，因为对世界的知识（在这种情况下，对原始图片的知识）的增加使你的大脑能够做出更好的预测。
Sine-Wave Speech, and the “Green Needle” Effect正弦波语音和“绿针”效应
我们接下来的例子涉及声音，在当前的媒介中这可能稍微有些挑战。如果您目前不在附近有联网设备，那么只阅读下面的文字就足够了。但是，尽快访问一些音频是非常值得的，因为没有什么比亲身体验这些非常简单但又引人注目的效果更好了。
首先要讨论的现象叫做“正弦波语音”。正弦波语音录音是指正常语音录音被人为地以一种方式降级，以纯音哨声替换声音流的关键部分。这项技术早在20世纪70年代初美国的哈斯金斯实验室就被发明出来，用作研究语音知觉的性质——具体来说，用来测试关于声音流的哪些部分对于听到语音是必不可少的各种理论。正弦波语音听起来像是一连串最初无法理解的上升和下降的哔哔声和哨声。
网上有很多演示（我的一些最爱可以在我的同事克里斯·达尔文的苏塞克斯大学网站上找到，或者只需搜索“正弦波语音”），它们几乎都是这样运作的。您首先听到一段降级语音，这段语音可能对您来说完全没有意义。然后，您将听到原始录音，其中包含某人说了一个简单的句子，比如“水壶很快就开了”。之后，再次播放正弦波语音版本的哔哔声和哨声。第二次听时，您的体验将发生巨大改变。现在，您清楚地听到了所说的单词以及它们之间的间隔。这就像是那个蒙尼图像的经历，只不过这次是在声音中。
如果您多练习几次，使用不同的例子，您很快就会变得流利，甚至不需要先听到原始句子。听母语的普通语音也是使用同样的技巧——您的预测越好（也许是因为您认识说话者或与他们有相似的口音），声音就会越清晰。在每种情况下，通过一个良好的预测模型来改善知觉。这样的模型使用预测来帮助将信号与噪声区分开来。以前听起来像是一系列无意义的哔哔声和哨声，现在被听作是一个有结构的句子，尽管是以略微扭曲的声音传递出来。与原始体验的差异不可能更加明显了。就像原始声音文件被另一个非常不同的声音文件所取代一样。
另一个可能对一些人来说很熟悉的例子是一种迷因，其中重复的声音播放时，屏幕上会出现两种不同的短语之一，例如“brainstorm”或“green needle”。令人惊讶的是，你似乎听到的取决于你当前正在看哪个短语。然而，它们听起来的差异非常明显。这是因为阅读单词会倾向于支持一个听觉预测而不是另一个听觉预测。你所经历的明显差异再次揭示了你所听到的程度，部分由你自己的预测构成。在搜索引擎中键入“green needle”和“brainstorm”这两个词将使您可以亲自尝试这一点。
这些现象乍看起来可能很奇怪，但实际上它们代表了正常感知中发生的事情。每当我们通过感知遭遇理解我们的世界时，我们都是通过传入的感官信号和丰富的基于知识的预测来做到这一点。
Hallucinating a White Christmas幻想白色圣诞节
想象一首你非常熟悉的歌曲。现在问问自己——如果这首歌曲的采样音非常微弱，并且隐藏在一个由大部分是白噪声组成的三分钟声音文件中的某个地方，我能否辨别出这首歌曲的样本？你可能不知道——你可能会认为，这取决于它被隐藏得有多好。回到2001年，荷兰马斯特里赫特大学的研究人员把这个任务交给了一组本科生，要求他们在任何时候听到这首歌时按下按钮。当他们进入实验室时，这首歌（Bing Crosby演唱的“White Christmas”）正在播放，那时他们被要求确认这确实是一首熟悉的曲调。然后他们被告知：
你刚刚听到的“White Christmas”歌曲可能嵌入在以下听觉阈下的白噪声中。如果你认为或相信你清楚地听到了这首歌，请按下你面前的按钮。当然，如果你认为听到了几个歌曲片段，你可以按下按钮几次。
录音被播放，学生们在他们觉得可以检测到隐藏歌曲时都按下了按钮。在每次试验后，他们还被要求报告他们的信心水平。如果他们百分之百确定自己在某个时刻听到了这首歌，他们会将信心评分为100，以此类推，直到零，表示他们完全确定自己根本没有听到。然而，诀窍在于，录音带中没有任何暗示所谓隐藏的歌曲——录音带是百分百的白噪声，零百分比的“White Christmas”。在那项研究中，大约有三分之一的学生至少按下了一次按钮——这是一个显著的结果。几年后，该实验成功地得到了更大规模的队列的复制，现在它成为了一系列使用老掉牙的“White Christmas”进行的实验的一部分。通过操纵我们的期望（使被试者期待听到歌曲的微弱样本），实验者可可靠地使他们的被试者体验到了一个Bing Crosby低声吟唱的听觉幻觉。
关于“White Christmas”效应，有几种理论争相解释。例如，在2001年的论文中指出，表现出这种效应最强烈的人往往在“幻想倾向”心理测试中得分较高。在2011年，另一项研究发现，这种效应（就像幻觉手机震动一样）在压力和咖啡因的作用下大大增加。还有一些证据表明，患有精神分裂症的人对虚假歌曲的检测和对此的信心更强，这是我们以后将会回到的研究领域。看起来不容置疑的是，通过实验诱导听到歌曲的期望在构建幻觉体验中起着主导作用——就像我对听到鸟鸣警报的预测一样。
That Dress, and Other Illusions那件衣服和其他幻想
2015年2月，社交媒体上掀起了一场无法阻挡的热潮，席卷了互联网，引发了1000万次快速转发，并使许多家庭晚餐谈话活跃起来。这个火种是一张婚礼上要穿的裙子的照片，裙子要在苏格兰穿。几乎所有读到这些文字的人都会记得，许多观众看到那件裙子清晰地是金色和白色，而另一些人则完全相信它是蓝色和黑色的。如果你在那年在火星上，可以在网上看看。我坚定地属于金色和白色的阵营。但是我们金白色的人输了（至少在这里可能输了），因为实际的裙子在正常光照条件下看起来是蓝色和黑色的。我们如何解释这种体验之间的激烈变化呢？
图1.4展示了所谓的庞佐错觉的一个版本。这两个头的大小完全相同（去量一下）。但在现实世界中，最合理的解释（考虑到透视）是后面的头有点像个巨人。这表明——正如赫尔姆霍兹所想的那样——我们所看到的不仅仅是事物的真实状况：相反，我们看到的是我们的大脑推断（猜测）的最可能是来自感官的证据的原因。
在裙子的案例中，同样的推理也适用。但是，在那里，不同的人的大脑似乎对所描绘的场景有相当不同的假设——特别是，对立的（蓝色与金色）阵营对房间的照明情况有不同的假设。这些假设包括对房间中的光亮水平、光源位置以及裙子是否在阴影中的假设。对这些条件做出不同假设的大脑将对裙子的颜色做出不同的推断，导致一些人清晰而无可争议地看到裙子是蓝色的，而另一些人则清晰而无可争议地看到裙子是金色的。
帕斯卡尔·瓦利希和纽约大学的一个团队进行了一项在线调查，调查了13,000名受试者，不仅询问了他们如何看待照片中的裙子，还询问了他们认为照片的照明是什么样的——他们是否认为是在人工光线下拍摄的，是在自然日光下拍摄的，还是他们不确定？果然，存在着强烈的相关性，那些说他们假设是自然光的人倾向于将裙子看作是白色和金色的，而那些认为照明是人工的人则倾向于看到蓝色和黑色，而那些不确定的人则显示出更多样化的回答混合。
为什么不同的个体会做出如此不同的假设，考虑到我们分享一个共同的世界？在这里，有一个有趣的转折。受访者还被问及他们是否自认为是“黎明人”或“夜猫子”。黎明人是那些倾向于早起、早睡，早上感觉最好的人，而夜猫子则具有相反的特征，更喜欢睡懒觉，晚睡，并在晚上感觉最好。令人惊讶的是，这些自我认定的“昼夜节律轮廓”与如何看待裙子的方式强烈相关。黎明人倾向于将裙子看作是白色和金色的，夜猫子倾向于看到蓝色和黑色。这项研究的作者推测，那些日常生活习惯倾向于提供更多一种经验而不是另一种经验（自然光与人工光）的人，因此会根据自己对世界感知的历史而以不同的方式接近照片，做出与他们自己的感知经历相关的照明假设。
从某种意义上说，这并不奇怪。大脑对光源性质和起源的预测必须基于某种东西，而个体的历史在这方面必须是重要的。从另一个角度来看，令人惊讶的是，我们如何看待一张简单的照片的巨大差异竟然可以根源于——实际上，相当细微地响应于——我们自己特殊的日常习惯。这是我们在讨论中首次遇到的东西之一——我们自己日常行为对我们大脑预测模型的影响。我们自己的行为和历史塑造了内置的预测机制，进而塑造了人类的意识，甚至到了似乎对我们来说是基本的感官体验的水平——比如我清楚地看到那件裙子是金色的。
Learning to Predict学习预测
预测有助于构建我们所有的经验，因此自然会产生一个问题——这些预测最初是从哪里来的呢？毫无疑问，我们必须能够感知和体验世界，才能学会进行预测吧？如果感知世界取决于已经有一个良好的预测模型，那么我们如何学习一个好的预测模型呢？
在某种程度上，显然我们并不是从零开始的。数百万年的进化已经确定了我们在出生时所拥有的机器的基本配置：大脑的早期连接、感觉器官的结构和我们身体的形态。由于这一切，我们开始我们的旅程时已经装备了大量辛苦获得的知识。你甚至可以说（在稍微牵强的意义上），拥有肺的生物已经在结构上“预期呼吸”。但是，进化还留下了许多事情要做，像我们这样的生物专门通过重复的感官遭遇来学习他们的世界。
就在这里，预测机器得以发挥另一个深层次的互补作用。因为事实证明，通过尝试预测我们自己的感觉流，我们可以促进学习。这意味着仅仅通过试图预测世界，我们就能够获得后来能够更好地预测世界的知识。这可能看起来有点像魔术，从空气中凭空创造出一个良好的预测模型。这并不涉及魔法，但这个魔术伎俩仍然令人印象深刻！通过尝试（和失败）来预测世界，我们可以学会做得更好，直到我们的预测成功。
在考虑这个过程时，重要的是要区分原始的感官证据（如光和声音的传入模式）与我们形成的有意义的感知经验。在没有足够好的预测模型的情况下，我们将无法将原始证据转化为近似于对世界的一致理解。这就像是观看那些莫尼图像，甚至更糟。但即便如此，大脑仍然可以学习。它通过寻找更好和更好的方法来预测那些难以驾驭的感官轰炸。非常年幼的婴儿似乎大部分时间都在做这件事，试图在感觉流中找到有用的模式。
良好理解的机器学习技术准确地展示了这是如何可能的。通过一次又一次地尝试预测感觉证据的流，某些类型的系统可以逐渐改善最初糟糕的性能，直到建立一个有用的预测模型。这样的系统甚至可以从一个随机生成的“模型”开始，其预测显然非常糟糕。但每当人工神经网络无法生成良好的预测时，它就会改变自己的处理程序，使得下一次更有可能做得更好。随着时间的推移，这样的过程会发现使得良好预测的方法。通过这种方式，可以通过从一个非常糟糕的（或完全随机的）模型开始，然后缓慢地遵循改进的渐变，学习到一个良好的预测模型。
通过尝试预测来学习预测的伟大之处在于，世界本身不断纠正你的失败。如果我错误地预测你即将说出的下一个单词，那么击打我的耳朵的下一个声音将对应于正确的单词。我的大脑可以利用这些信息，试图在下一次做出更好的预测。这是直观的。例如，预测一个句子中最可能的下一个单词的一种方法是隐含地了解很多关于语法的知识。但学习语法的一个好方法是一次又一次地尝试预测你将要听到的下一个单词。随着这些尝试的继续，你的大脑可以慢慢地、无意识地发现使你做得更好的规律性。
Perceiving as Predicting感知即预测
那么，当你在真实世界中，远离莫尼图像和正弦波语音时，你的预测性大脑是如何工作的呢？假设你在森林里露营，四周都是宁静、平和的大自然。你整夜蜷缩在帐篷里，第二天一大早出来时，你的朋友已经醒来并迅速吸引了你的注意力。他们指着你头顶上方说：“看那边的树。”当你的眼睛跟随着朋友的指向时，你的大脑会采取哪些步骤？请记住，我们的大脑从来都不是从零开始——即使你早上醒来时身处一个新的旅馆或度假地，你的大脑也已经忙于预测某些事情。当你抬头看时，新的感官信息涌入。有反射到你视网膜的光线。可能也会有声音传到你的耳朵，气味到达你的鼻孔，以及你的皮肤接收到各种触觉刺激。另外（我们将在本书后面详细讨论此问题），还有来自你的胃、心脏和其他地方的许多内部信号。
为了简单起见，我们只考虑反射光，它刺激了你视网膜上的细胞并向上发送信号。当这些信号到达早期的视觉处理区域时，它们会与你的大脑目前期望的信号进行比较。也许你的大脑只期望一些相当不明显的树木。如果像我一样不是专业的林业工作者，可能会是这样。或者它可能在预测更具体的东西。也许你知道自己在森林的某个特定区域，你的大脑正在预测一种非常特定的视觉信息——如果你面前的树是山灰树，你将得到的就是这种信息。
无论哪种情况，你都没有预测到你现在看到的树上的知更鸟。当你大脑最佳的预测与感官证据相对立时，这些残余差异才是重要的。这些造成了“预测误差信号”，它们编码了你的大脑到目前为止无法预测的感官信息。这些错误信号向前流动（也向侧面流动），推动到大脑的更深处，在那里它们被用来生成新的、改进的猜测尝试。错误信号推动、拉动和探索，以查看是否有你已经知道的东西能够生成一个更成功的预测，一个更能够匹配实际感官信号的预测。随着更好的向下流动的预测出现，细节也变得更加精细，包括对树木外观和那只小知更鸟的了解。
这只知更鸟可能对你来说是完全意外的——也许它们通常不会在这个时候出现。但预测和预测误差之间的交换非常迅速，所以我们并不意识到所有这些疯狂的活动正发生在表面下。在你看来，所有发生的事情只是你看到了你朋友指的地方，并简单地看到了那棵树，上面快乐地停着一只（有些令人惊讶的）知更鸟。当然，你并不是首先看到一个粗糙的树轮廓，然后是一个更好的轮廓，这一次加上了一只鸟。这一切发生得太快了。但从大脑内部来看，确实有这种感觉。
图1.5提供了这个过程的一个有用的说明。顶部图像描绘了大脑处理信息的传统观点。左侧部分代表了击中我们视网膜的原始感官数据，右侧面板上覆盖的卡通图代表了从这些数据中开始提取关于外界情况的信息的过程。但在下面的预测处理视图中，我们不是从原始数据开始的，而是从一个预测开始——在这种情况下，是一个相当普通的树的预测。当传入的感官数据与该预测进行比较时，很快就会发现这里有一些意外的东西，一些普通树的预测甚至不能解释。产生了预测误差信号，启动了一个来回的过程，其中修订后的预测与感官证据相遇。在一系列这样的交换之后，大脑会稳定下来，对场景进行解释——现在这个解释包括了意外的知更鸟，还有（尽管这里没有描述）关于树的更多细节。
需要注意的一点是，重要的不是把我通常所称的“感官证据”或“原始感官信号”本身视为经验。相反，经验是指当感官证据（例如，反射光的模式影响视网膜上的细胞）与越来越好的对该证据的预测相匹配时所发生的事情。这些预测是以前经验和学习的精华成果。最初的预测就像经验的草稿。我们对世界的艰苦奋斗的基础知识通常会成为一个良好的第一次尝试。但经验是由于我们的初始预测是如何根据产生的预测误差迅速修改而构成的。换句话说，经验反映了我们的初始预测是如何被调整为预测错误，并在系统中流动的感官信息的标志的。这些错误标志着意外的情况，并要求新的和更好的预测。图1.6描述了这种流程。有关更详细的阐述，请参阅附录。
图1.5 在传统观点（顶部）中，感官信息被收集并向上传递，然后与记忆匹配并激活更抽象的理解。在预测处理视图（底部）中，你从一个活跃的模型开始（你的大脑对外界可能存在的情况的最佳猜测），并使用由此产生的预测误差（在这里，来自指定知更鸟的意外视觉信息）来完善和纠正猜测。
图1.6 对大脑信息流的预测处理视图进行了高度概化的描述。感觉输入在来自大脑更深层内部的预测的背景下进行处理（这些预测基于先前的知识和经验）。预测误差标志着感觉信号中未预测到的部分。这些错误向前传播，招募修订后的预测。
从幻觉的手机震动，到鸟鸣和《白色圣诞》的幻听，再到森林中看到一只真实的知更鸟，我们的体验始终受到大脑持续的预测尝试的影响。大脑是预测机器，我们体验外部世界甚至自己的身体的方式都反映了这一简单但具有变革性的事实。这改变了我们对自己的思维、感觉证据、身体感受、医学症状甚至最终我们与现实本身的联系的思考方式。
第二章：PSYCHIATRY AND NEUROLOGY: CLOSING THE GAP
“疼痛不痛”—这是帕特里克·斯威兹在1989年的电影《路边酒吧》中的角色道尔顿声称的。但我们都知道疼痛确实会痛。我和我的伴侣拥有一艘停泊在加尔德和赫布尔导航的旧船屋，它位于英国西约克郡美丽的乡村。沿着这条运河航行有点像穿过一条丛林般茂密的水路，郁郁葱葱的浓密植被环绕着。这种氛围肯定是迷人的，但这种郁郁葱葱的景象是由大量降雨支撑的，往往导致船舱后门的台阶变得湿滑。有一天下着异常大的雨，我的伴侣——曾经是一名医生，现在是一名神经科学家——在下台阶时摔倒了。她躺在湿滑的金属楼梯上极度痛苦，担心自己的背部受伤，而我们则焦急地等待着医护人员找到船。在一片看似无边无际的运河上找到我们的船并不容易。当医护人员终于赶到时，他们很快确定了伤势（虽然不是那么严重）。但即使那令人惊恐的时刻过去了，我的伴侣在严重的药物起效之前仍无法从台阶上移动。
现在再考虑另一个事故。《英国医学杂志》中的一份报告描述了一名建筑工人的案例，他从脚手架上跳下来。当他着陆时，他惊恐地发现脚下有一根长15厘米的钉子，钉子贯穿了他的靴子。与我的伴侣一样，这名男子极度痛苦，每次脚动都让他受折磨。他被给予了更强效的镇静剂—芬太尼和咪达唑仑。但当医生们取下靴子时，他们发现钉子根本没有穿透他的脚。事实上，它安全地穿过了他的脚趾之间。导致他感受到剧痛的并不是任何身体伤害，尽管他的痛苦是完全真实的。然而，在他的情况下，这种经历完全是由他自己强大的预测机制产生的。这些灼热的疼痛是由他的大脑根据视觉证据对严重伤害和可能导致的感觉种类的强烈期望所产生的虚假感知。
这个案例和本章的许多其他案例表明，疼痛有时可能与标准的身体原因有着非常脱离的联系。一旦我们意识到大脑只有通过将自己的预测与感官证据相结合，才能构建人类的经验，那么这些错位和道尔顿的断言“疼痛不痛”就不会再那么令人困惑。正如我会经常提到的，对于来电的长期期望导致我在口袋里感觉到幻觉的手机震动一样，强烈的疼痛期望（来自看到破损的靴子和凸出的钉子）导致这名建筑工人经历了剧痛。正如我们后面将会看到的那样，这种类型的事情在较长时间内和不太明显的方式中也会发生，从而使得不仅仅是疼痛，而是许多其他医学症状在没有通常的生理原因的情况下得到真实的体验。一旦我们接受了我们所谓的简单或“原始”感官证据从未被体验，而是体验总是和任何地方的丰富的先验知识和此时此地的期望相匹配的事实，这些效应就不会那么令人惊讶了。
当我们看到一只大红色甲虫沿着树枝爬行时，我们并不是在看到我们自己眼睛中光感受器的反应。它们的活动只是导致大脑（考虑到其余已知的信息）推断出有这样一只甲虫存在的证据之一。同样，我们被剧痛所折磨时，并不是在感受到“疼痛感受器”（称为伤害感受器）的反应。相反，这些反应只是一种证据，与丰富的背景知识和信念共同作用。这就是为什么即使在伤害感受器活动缺失时，我们也可以真正感受到疼痛。
即使在强烈的伤害感受器活动存在时，我们也可能无法感受到疼痛，也许是因为我们忙于行动以求生存。无论在哪种情况下，我们所感受到的都是一种构造（正如赫尔姆霍兹所提出的）。它是一种反映对导致我们感觉刺激的事件性质进行无意识推断的过程的构造。有时，这种信息推断的结果是一种外向的体验，比如“看到一只红色的甲虫”，而在其他时候，它是一种内向的体验，比如“左脚严重疼痛”。但这个过程本质上是相同的。
预测处理提供了一个深入的、统一的框架，可以解释所有这些效应。通过这样做，它为我们思考人类体验的新方式打开了大门，以及它可以变化的许多方式。理解疼痛的本质很重要。但这实际上只是解释人类体验的全部多样性的一个有用起点。欣赏大脑预测在构建我们所有经验中的作用也会带来概念上的回报。它邀请我们超越老旧和无用的二元对立，比如“心理”与“物理”以及“精神病学”与“神经学”。这可能是更好地理解预测性大脑活动的最重要的遗产。
Beyond Tissue Damage超越组织损伤
在其最基本的表现形式中，疼痛向我们警示了真实或即将发生的身体损伤。这显然是一项至关重要且高度适应性的功能——表明存在需要解决的问题。但是当疼痛在没有外伤的情况下出现，或者（如慢性疼痛的情况）在正常愈合期之后持续存在时，它本身就成为了一个问题。据估计，全球约有10%的人口经历慢性疼痛。仅在英国，一项2016年的荟萃分析显示，三分之一到一半的人口经历慢性疼痛。它对医疗系统和全球经济都是一项重大负担。
什么引起了慢性疼痛？疼痛是对身体损伤的简单、直接反应的观念早已在临床实践和心智科学中被摒弃。相反，疼痛通常被认为分为两种不同的类别——伤害性疼痛和神经性疼痛。伤害性疼痛是执行其适应性功能的疼痛，指示着实际或潜在的身体损伤——就像当你感受到手指割伤的刺痛、断骨的剧烈痛苦或伴随感染的胀痛时。相比之下，神经性疼痛被定义为由影响传递疼痛体验或疼痛信息处理的感觉系统的损伤或疾病引起的疼痛。
伤害性疼痛告诉我们身体出了问题。但神经性疼痛（比如糖尿病性神经病变，其中由于高血糖引起的神经损伤导致了肢体疼痛）更像是疼痛信号系统本身的故障。
伤害性疼痛可以与汽车的警示灯相比，当它正确指示了某种机械或电气问题时。神经性疼痛更像是一个故障的警示灯——由于警示灯线路的损坏而产生的持续的侵入性信号。但随着科学家对疼痛的本质和起源越来越深入地研究，甚至这两个非常广泛的类别也难以容纳所有的情况。2016年，第三个类别被添加进来，称为“伤害性可塑性疼痛”。它被定义为由于疼痛信号的异常处理而引起的疼痛，没有清晰的组织损伤或任何其他已知的系统性病理学证据。换句话说，警示灯亮了，但简单地没有明显的原因，甚至连警示灯线路本身也没有损坏。
预测加工为这一最后神秘类别提供了一些诱人的线索。在不断增长的文献中，一个重复出现的主题是，关于我们自身疼痛状态的有意识和无意识的期望可以对我们经历的疼痛程度产生令人惊讶的巨大影响。早在上世纪90年代，牛津大学的艾琳·特雷西教授及其同事展示了疼痛期望会激活与疼痛体验相关的关键神经回路。在一项引人注目的功能性磁共振成像研究中，他们表明宗教信仰可以调节身体痛苦的体验，认为一种高层次的重新构建感觉信号的方式中介了实际的体验并产生了镇痛效果。当展示宗教图像时，宗教信仰者将尖锐的疼痛评价为比看到相同图像的无神论者更不强烈。但是，如果将图像改变为缺乏此类意义的图像，则两组的疼痛评价相等。各种形式的主动重新构建改变疼痛体验的潜力是一个引人入胜的话题，我们将在第7章中回到这个话题，这只是“黑客”我们自己的预测性大脑的众多方式之一。
最近的研究表明，许多这种效应既取决于我们（有意识或无意识地）预测的内容，又取决于我们如何关注自己的身体，正如我们将很快看到的那样。与使用眼睛和耳朵进行外向感知的情况一样，大脑并不 passively 等待着通过神经传达内向的疼痛信息。相反，它主动预测疼痛信息的到来和强度，并估计自己预测的可靠性，相应地上调或下调体验性的疼痛。甚至简单的口头操作，如牙医描述即将经历的感觉为“轻柔的触感”，也会改变你体验到钻头效果的方式。但这些效应不仅取决于你听到的话，还取决于你对牙医所说内容的信心水平。
要理解其中的原因，我们需要为预测加工谜题添加最后而至关重要的一块拼图。我们已经知道，人类的体验产生于预测和感官证据的交汇点。但这两股强大力量的精准平衡如何实现，取决于另一个因素：大脑对它们相对可靠性和重要性的最佳估计。预测加工理论将此称为它们的“估计精度”，并将其作为对预测和感官刺激的不同加权。根据这些理论，预测性大脑不断估计精度，并相应地改变它们对感官证据和自身预测的处理方式。这意味着我们不仅需要考虑我们大脑的预测和传入的感官证据，还需要考虑这些精度估计如何灵活地改变它们之间的权力平衡。
认为精度是在整个大脑的神经群体中估计的。这些产生的“精度变化”为从原始感官刺激到人类体验的漫长道路提供了活动空间。对于《Road House》中的达尔顿来说，这样的变化可能使他能够在自己的疼痛体验上施加一定程度的控制。在建筑工人的情况下，不由意志的精度变化导致他在没有身体伤害的情况下经历了令人难以忍受的疼痛。他的疼痛在某种程度上是对视觉信息（看到钉子穿过靴子）的反应，这些信息似乎提供了严重身体伤害的强有力、可靠的证据。
多项研究显示了对疼痛体验的估计可靠性（精度）的影响。在一项研究中，实验者使用热刺激诱发了不同程度的疼痛，同时操纵受试者对其可能程度的期望。实验者通过真实地告诉受试者他们即将接受的热刺激的低、中或高强度，或告诉他们预期一个“未知”水平，来建立受试者的信心期望。他们的信心期望如何改变他们的感知？当受试者有关于强烈疼痛的可靠期望时，高强度刺激被认为更加疼痛。同样，当低强度刺激被低疼痛的语言提示所预示时，它们被体验为更少疼痛——就像牙医的“轻柔的触感”一样。但是当预测变得不确定时，所有这些效应都消失了。这个结果很好地契合了大脑对精度（可靠性）的最佳估计在塑造我们体验中起着不可或缺的作用的观点。只有我们的大脑估计为可靠的预测才能对我们的感觉产生强大的影响。如果你真的不信任你的牙医，那一切都将不确定。
然而，也有研究表明，基于预测对疼痛强度的影响有时可以在完全不涉及意识期望的情况下诱导。利用标准技术（例如，快速闪烁视觉提示，使其仅在下意识中注册），可以创建强大（精确）的非意识预测即将到来的疼痛。在一个实验中，不同的下意识呈现的视觉刺激（两张不同男性面孔的图片）与随后的电击的不同强度相配对。一旦这种面孔/疼痛关联在无意识中学习到，随后在“低强度”面孔的下意识呈现后进行的电击被体验为比在另一面孔（另一个面孔）之后进行的电击更不疼痛。即使后来同样的面孔稍后显示足够长的时间以进入意识的意识中，这种疼痛减轻效应仍然存在。尽管在学习阶段从未在意识中经历过不同的面孔/电击关联，但大脑的预测机制显然已经接受了它，并将其用于塑造我们的疼痛体验。
这证实了意识预测、信心和期望仅构成了传递人类体验的复杂多层次预测机制的一小部分。它们只是预测冰山的一角。
Placebo and Nocebo Effects安慰剂和反安慰剂效应
广为人知的是，有时可以在没有任何临床活性成分的情况下获得症状缓解，即所谓的安慰剂效应。这些效应深入人心。研究表明，安慰剂引起的变化可以深入到脊髓水平，甚至改变反应。这是很好的证据，表明它们不仅仅是对高水平报告的表面效应。相反，我们对疼痛或缓解的主动期望在某种程度上影响着构成体验的整个网络。
一个引人注目的例子是“安慰剂镇痛效应”，即无效治疗导致疼痛缓解。这相对容易诱导，并在许多情况下出奇地有效。与经典的糖丸治疗一样，安慰剂镇痛的有效性在于它激活了对缓解的有意识或无意识的期望。患者对干预措施的效力的估计越高，其效果就越大。例如，通过注射递送的无效物质通常比通过药丸递送的无效物质更有效，这可能是因为我们自动将其估计为更有效的干预形式。催眠也可以产生类似的效果，有时候效果非常好，以至于一些人可以在其影响下舒适地接受侵入性手术。在实验室环境中，一些形式的催眠被证明能够大大提高牙髓刺激后的疼痛阈值（这个过程的名字让我不寒而栗），45%的患者完全麻醉，并且平均疼痛阈值提高了220%。医生有时也会开出“不纯的安慰剂”——这些药物（与真正的安慰剂不同）确实具有一些临床活性成分，但这些成分与患者特定症状无关。不纯的安慰剂通常非常有效，这可能是因为它们也激活了强大的缓解期望。2013年在英国进行的一项大型调查发现，97%的家庭医生曾经向患者开过安慰剂（纯安慰剂或不纯的）。
当然，如果期望可以改善结果，那么它们也可以恶化结果。无安慰剂效应是安慰剂效应的逆反，当期望和预测导致我们经历不良症状而不是缓解时就会发生。例如，如果您的医生给您使用了一种100%无害的乳霜，但警告您“许多患者会出现强烈而不愉快的瘙痒感觉”，您可能会由于期望而直接经历强烈的瘙痒感。虽然认真列出处方药的所有已知副作用可能是值得赞扬的，甚至是为了知情同意而必要的，但这些警告有时实际上可能会引发它们描述的不良效应。这可能会产生另一个自我持续的循环。即使只有很小一部分患者本来会经历这些特定的不良效应，但我们被医生告知（或在包装上阅读）这些效应的事实本身就可能增加它们的明显发生率，导致进一步的警告，迅速巩固对不良效应的期望。
Self-Confirming Cycles of Pain自我确认的疼痛周期
许多研究已经证明了期望对疼痛和缓解的深远影响。但还有许多意想不到的情节。在一项重要的最近研究中，实验者展示了关于疼痛强度的期望如何在较长时间内变成自我实现的循环，从而形成另一个循环的自我强化过程。
在这些研究中，参与者首先被展示了任意的抽象视觉提示（两种不同的几何形状），每种提示与显示高或低温度读数的温度计图像配对。在反复暴露于这些配对之后，参与者学会了将形状与读数联系起来。然后，他们被展示了不带有相关温度计读数的几何形状（提示），但在将一个垫子贴在内侧前臂或小腿时，会给予精确控制的热量。受试者不知道的是，施加的热量的强度总是相同的。无论显示哪种几何提示，施加的热量始终约为48摄氏度（略高于118华氏度）。
通过以这种方式保持热量的实际强度恒定，实验者能够孤立受试者对经验疼痛的期望所产生的影响。在接受核磁共振成像检查时，受试者评价了他们预期的疼痛程度以及他们认为自己收到的主观疼痛程度。大脑成像数据使实验者不仅可以查看受试者对预期和经验疼痛的报告，还可以查看底层的神经活动本身。具体而言，他们正在寻找与身体疼痛体验高度相关的复杂大脑成像特征。这使得实验者能够检查受试者所说的体验是否也反映在通常表示疼痛的神经活动中。
结果是清晰的。经验疼痛水平根据提示的期望被拉向上或向下，并且这些效应反映在神经疼痛特征中。这正是所有先前研究所预期的。但是，这里有个转折：这些实验性的偏见体验本身也引发了期望。在由几何形状提示的方式中似乎经历更高或更低水平的疼痛，形成了一个反馈循环，在这个循环中，参与者自身的体验似乎证实了他们（虚假的）基于提示的期望。这种“虚假的确认”巩固了他们对不同提示的预测能力的错误信念。你可能期望受试者随着时间的推移学会，提示不可靠，但这并没有发生。但是，又能如何呢？每次施加热量时，不同的几何提示使他们根据他们学到的虚假期望经历其强度。因此，主观上每次暴露似乎都简单地证实了提示的预测能力！
这些研究表明了一种复杂的动态，即一旦错误的期望对我们产生影响，它们就变得越来越难以改变。这种虚假的自我确认期望的现象可能比我们意识到的更为普遍，就像当一个期望牙医治疗会疼痛的患者比通常经历更多的疼痛，然后进一步似乎证实并巩固了他们自己先前的信念。
Functional Disorders功能障碍
预测性大脑假设（尤其是对预测处理和主动推理的详细研究）提供了一个统一的框架，通过它可以理解各种心理现象。因此，在新的心理疾病（和心理差异）处理方法中起着主导作用。在传统精神病学中，诊断和治疗是基于松散相关的症状集合和与之相关的大脑化学变化。但一种新兴的跨学科方法，称为“计算精神病学”，更加根本地处理心理健康和疾病。计算精神病学涌现于神经科学和心智计算机模型的交叉点，旨在开发一种比标准症状为基础的方法更具洞察力和系统性的替代方法。它试图将精神病学状况（以及更普遍的心理多样性）理解为我们大脑信息处理方式中不同平衡的反映。在这种理解可能的情况下，症状簇开始更有意义，治疗选项（在治疗适用的情况下）也更有动机。因此，希望能够以现在处理身体健康的那种原则性和以证据为导向的方式处理心理健康和心理疾病，例如试图理解和操纵衰老和癌症的深层原因，而不仅仅是在各种表面症状出现时进行治疗。
尤其引人注目的一系列病例，处于精神病学和神经病学标准职责之间，涉及到现在被称为功能性疾病的情况。这些是症状如运动障碍、瘫痪，甚至失明存在的病例，但无法确定任何标准的生理原因。对此的其他称呼包括“医学上无法解释的症状”、“转化障碍”、“心身症”、“心因性疾病”，甚至（在幸好相当遥远的过去）“癔病”疾病。功能性神经疾病是完全真实的，但似乎不是由任何解剖学或结构性改变或传统的疾病过程引起的。术语“功能性”反映了正常功能的某些方面（通常涉及感觉或运动）在明显没有任何结构或已知的神经原因的情况下发生了改变或丧失 - 换句话说，存在功能障碍，但没有证据表明有系统性损伤或疾病。重要的是，功能性障碍的存在不是—也不应被视为—伪装或“装病”的证据。相反，损害或残疾是真实的，并且没有暗示它是有意控制的。
也许值得停顿一下来谈一下术语。我将使用“结构性障碍”和“结构性损伤”来指代任何存在标准神经状况、身体损伤或疾病过程的情况：这种情况已经可以解释所经历的疼痛、残疾或感觉变化。我将这与功能性疼痛、残疾或感觉变化的情况进行对比，这些情况在经历类似症状的同时，没有任何足够、持续的结构性原因的证据。在很多文献中，这种区别使用了更为问题的术语“有机”与“功能性”来标注，其中“有机”指的是存在某种标准神经状况、身体损伤或疾病过程的情况。我避免使用这种说法，因为坦率地说，这是荒谬的。功能性障碍和其他任何障碍一样都是“有机”的起源，而事实上，这正是预测性处理方法可以帮助我们认识到的最重要的事情之一。
功能性障碍可能是情感创伤或压力的后果，但它们也可能出现在事故或受伤之后，如果障碍在正常愈合过程完成后不可解释地持续存在。它们还经常（而且有些令人困惑地）与各种结构性起源的障碍和残疾交织在一起，例如损伤或疾病的存在。它们并不罕见。它们是新门诊神经病学转诊的第二大原因（仅次于头痛），约占所有这类病例的16％左右。功能性障碍可以表现为视力丧失、听力丧失、疼痛、疲劳、虚弱、异常步态、震颤和癫痫等无法解释的病例，事实上，几乎可以是任何可能的障碍。为了进一步复杂化问题，许多现实中的病例呈现出令人困惑的混合情况，其中实际上存在身体疾病或损伤，但这些身体疾病或损伤不足以解释实际经历的疼痛或残疾的程度或种类。换句话说，疼痛或障碍的严重程度存在差异，似乎无法通过对潜在原因的直接参考来解释。
在这种情况下，完全合适的一个反应，当然是谦虚地指出，通常存在着一些标准的潜在原因，这些原因可能被医生忽视了，或者当前科学尚不了解。但有时，正如我们将要看到的，证据指向一种不同类型的原因——涉及预测性大脑内部平衡的原因。当这种情况发生时，某种形式的功能性神经障碍的诊断仍然是一个微妙的问题。患者通常会抵制这种诊断，认为他们被告知他们非常真实的问题（疼痛、瘫痪、震颤）在某种程度上是“只存在于他们的脑中”。但随着我们对所有人类经验的理解越来越好，包括具有更标准的生理原因的医学症状是如何构成的，这种污名可能越来越少见。
什么样的证据可能合理地导致医生诊断出功能性神经障碍呢？最引人注目的证据形式是功能问题的轮廓往往遵循我们直观的疾病或解剖学概念，而不是医学或生理学上合理的概念。一个例子是“管状”视野缺损。在这种情况下，患有中央视野功能性丧失的患者通常报告出现一个直径完全相同的视觉“死区”，无论其视野测试的距离近还是远（见图2.1）。这种管状缺损模式在光学上是不可能的：任何视野缺损在距眼睛150厘米处检查时，必须似乎影响到更多的视野，而当距离眼睛50厘米时，则不会如此。例如，如果你将这本书举在离你脸50厘米的地方，它在你的视野中会占据更多的位置，而如果在距离你150厘米的地方查看，则会占据较少的视野。
管状视野缺损并不符合这种光学上不可避免的模式。这表明这种缺陷是功能性的：存在着真正的视觉功能丧失，一个盲区，简单地说（根据光学定律），无法反映视觉系统本身的潜在损伤。
到底发生了什么呢？要理解的重要一点不是这里的损伤模式在光学上是不可能的（尽管这是一个坚实的线索，表明有些不寻常的情况正在发生）。相反，重要的是，损伤的形状遵循了个体自身的期望和预测的形状。他们的大脑强烈地预测了视觉的统一的隧道形失明，并且这就是他们所经历的。这种统一直径的损失在光学上是不可能的，也不可能由视觉通路或视觉处理区域本身的任何形式的结构性损伤引起。然而，它可能是由个人对自己的视觉经验的隐藏预测引起的。即便如此，我再次强调，这绝对不意味着患有管状视野缺失的人是在故意预测这种损失，从而假装或故意导致自己的残疾。盲区是100％真实的，失明的经历是不自愿的。但它的形状反映了我们自己隐藏的信念和期望是如何雕塑我们的经历的。
另一个甚至更引人注目的例子来自爱丁堡大学的神经学家和教授乔恩·斯通（Jon Stone）。斯通讲述了一个少女的故事，她的视力逐渐恶化，直到有一天她醒来时实际上成了盲人。广泛的测试没有发现她的眼睛或大脑有任何结构异常。她被诊断为患有功能性神经疾病。过去，人们认为这种疾病总是由虐待、压力或创伤引起的。如今，很明显情况并非如此。虐待或创伤可能是诱发因素，但身体损伤、其他形式的疾病，有时甚至是什么都不是（至少没有明显的）也可以是。
对于这名失明的少女，后来发现她有偏头痛的病史，这些偏头痛是由光引起的。因此，她经常待在黑暗的房间里。
斯通怀疑，这名少女对光的厌恶以及她对黑暗经验的增加不知何故让她的大脑不断地预测黑暗，并且这是她功能性失明的原因。为了抵消这些隐藏的预测，他向她展示了她的大脑仍然通过眼睛得到良好的感官证据。他通过指出她经常与他进行眼神交流或模仿他的手势等方式做到这一点——尽管这些都没有进入她的意识。他还使用了一种称为TMS（经颅磁刺激）的技术，该技术利用磁场在大脑中诱导神经元活动。经过仔细应用，这会使视觉中枢激活。在这种情况下，她“看到”了磷光（闪光），斯通推测，这可能帮助她的大脑认识到“看不见任何东西”的预测是错误的。
通过这些干预措施以及斯通和同事们解释功能性疾病的性质和可能起源的详细情景，这名少女最终恢复了视力，最终完全康复。当然，无法证明康复是干预措施的直接结果。但斯通记录了其他类似案例，在这些案例中，康复是在类似的解释和干预模式之后发生的。预测处理提供了一个引人注目的整体图片，可以解释功能性疾病的存在，以及这些治疗方式的明显有效性。在这一图片的核心是这样一种观念：对我们自己的感官能力或身体能力的预测起着关键作用，导致真实经历的症状与这些隐藏的期望相符合。
那么，这到底是如何起作用的呢？
Disordered Attention注意力混乱
我们需要理解的是，在这些情况下，为什么错误的预测和期望会发挥如此强大的作用，实际上创造出全新的体验。这一解释似乎在于大脑用于估计精确度的机制存在隐藏的干扰，这些机制提供了注意力的各种形式。这可能听起来有点技术性，但值得理解，因为异常的精确度估计现在被认为与广泛的精神疾病和功能障碍有关，同时也决定了更典型反应的范围和多样性。
回想一下，在这些模型中，精确度简单地是一个加权因子，可以放大和抑制不同方面的处理。在大脑中，精确度加权涉及多种复杂的神经递质系统，主要集中在多巴胺和其他化学信使上。它们的协调作用放大了某些神经元活动，却牺牲了其他方面。精确度的变化就像一个音量控制器，改变了整个神经元群体的下游（后突触）影响。但并不只有一个音量控制器在起作用，而是很多。之所以有许多这样的控制器，是因为认为精确度在所有时间和所有神经元群体中都在估计。精确度的不同估计改变了后突触影响的模式，从而确定了此刻依靠和忽视什么。这也是大脑如何平衡感觉证据对预测的影响的方式。换句话说，精确度变化控制着我们所知道和所感知的哪些部分会在每一时刻最具影响力，从而引发进一步的处理和行动。像这样表达，精确度与注意力的亲密关系就显而易见了。精确度的变化就是注意力（一个有用但有些模糊的概念）的实质。
举例来说，假设我想在一堆干草中找到最近掉落的一根针。根据预测处理理论，我的大脑会提高对特定视觉信息的精确度加权，这些信息可能会指示一个小小的银色物体，从而增加我成功的机会。如果这些描述正确的话，那就是注意力的真正含义——注意力是大脑在我们进行日常任务时调整其精确度加权的过程，以最大程度地利用知识和感知。通过正确注意，我变得更能够发现并对任务执行过程中最重要的事物作出反应（关于这一点，详见附录）。因此，精确度估计是灵活、流动智力的核心和灵魂。
但是当精确度估计失误时会发生什么呢？这会使不同的感觉证据和不同的预测的影响偏斜。精确度估计是大脑告诉自己在哪里以及以多大程度下注的方式。当这种情况出现问题时，我们的大脑会糟糕地下注：它们会误判什么值得认真对待，什么不值得认真对待，从而产生虚假或误导性的体验。这恰恰是功能性障碍似乎正在发生的情况。在这些情况下，精确度的非自愿错误分配充当自我实现的预言。疼痛或损伤的预测变得高度加权，并且这些预测会压倒实际的感觉证据，迫使经验符合我们隐藏但错误的期望。
我们已经看到，这样的效应出奇地常见。在第一章中，当我错误地听到鸟类警报轻柔的鸣叫声时，我就经历了这样的效应。但是当这种效应根深蒂固，并且涉及到我们自己的疼痛或残疾等重要问题时，后果可能是灾难性的。在这些情况下，人类的经验与实际的身体和世界证据之间会发生根本性的脱节。
有证据表明，错误的精确度分配（注意力的异常模式）在许多、也许是所有的功能性神经疾病中都起着作用。例如，简单地通过让患者将注意力转移到别处来分散患者的注意力，通常会使功能性（但非结构性）震颤消失。患有这种震颤的患者也会比那些因标准原因而发生震颤的患者花费更多的时间观察它们，并且他们极大地高估了他们的震颤发生的频率。当震颤由结构性（即标准神经学）障碍引起时，患者的估计更接近真实的频率。如果在功能性障碍的情况下是注意力紊乱驱使了震颤的形成，这是有道理的。在这些情况下，专注于震颤的过程提高了对震颤的隐藏期望的精确度加权，从而导致震颤的发生。
这产生了著名的“冰箱灯幻觉”的一个版本。你可能会推断你的冰箱灯一直亮着，只是因为每次你打开冰箱时灯都亮着。但实际上，是你的观察行为（打开冰箱门）导致了灯光亮起。类似地，你可能会认为你有一个几乎持续不断的震颤，因为当你注意到它时它总是存在。但是，如果震颤实际上或多或少地是“预测和关注”过程本身的结果，那么这种假设可能是极其错误的。
Hoover’s Sign胡佛的标志
霍弗征象是一个经典的示范，它展示了在功能性障碍中异常注意力的作用。这个现象以美国医生查尔斯·富兰克林·霍弗（Charles Franklin Hoover）的名字命名，当一个患有一条腿无法解释的虚弱的患者的注意力被转移到其他地方时，他们能够用那条腿施加正常的压力。
它的工作原理是这样的。医生让患者用非受影响的腿做某种动作，同时检查另一侧（受影响的）施加的压力。在正常工作的个体（既不具有功能性也不具有结构性虚弱的个体）中，有一种交叉效应，比如抬起左腿会导致对立的髋部伸展，右脚跟会施加向下的压力。在右腿结构性虚弱的情况下，这种交叉效应会消失，因为右腿无法回应。但如果虚弱是功能性的，患者将不由自主地使用受影响的腿，用脚跟向下施加压力。医生的请求将注意力转移到未受影响的腿上，从而揭示了受影响腿的保留的生物力学能力。
在向患者解释时，神经学家乔恩·斯通（Jon Stone）喜欢强调他们的自愿腿部运动严重受损，而他们的无意识（自动）运动则没有。霍弗征象表明问题并不真正出在腿的力量上，甚至不是出在他们的大脑在分散注意力时运用这种力量的能力上。相反，它反映了当注意力被引导到使用受影响的腿时会发生什么。
这是一个巧妙的测试，今天被广泛使用（参见图2.2的示例）。
早期（1908年）关于霍弗征象的文献将其描述为一种检测“装病”和功能性腿部虚弱的手段。但是现在，不需要暗示患者是在“假装”。相反，霍弗征象所暗示的是，一种特定的不自愿的期望和注意力模式——当然，这是由大脑某个地方的真实变化引起的——可能是表面虚弱的隐藏原因。另一种思考方式是，没有疾病或明显的物理损伤并不意味着完全没有病理性变化。但相关的变化是微妙且深层的——它们反映了发生在预测性大脑内的信号放大和抑制复杂模式中的缺陷。
进一步支持注意力假设的证据来自我曾与爱丁堡大学同事、教授罗伯·麦金托什合作进行的初步研究。这些研究观察了患有单侧（但不是双侧）上肢功能性虚弱的患者。他们发现，对受影响肢体的注意力异常模式与麻木感相关联。似乎改变的注意力模式不仅会使我们在所有正常原因都不存在时体验到身体感觉，如疼痛，它们还会使我们在没有结构性原因存在时体验到缺乏感觉（麻木）。
强烈预期疼痛、麻木、虚弱或其他症状会改变注意力模式（精确度加权），以一种可以放大或完全产生体验的方式——然后似乎确认了那些期望。这不过是我们老朋友“白色圣诞节”效应的翻版，但这里影响的是我们对自己身体的体验，而不是我们听到的声音。为了理解这些自我构建的疼痛、麻木、虚弱或瘫痪感，患者可能会开始怀疑深层次的隐藏原因——比如持续存在的隐藏疾病。这些新的信念进一步加强了这些症状的期望，加强了注意力异常的循环。在一些精神病症状的情况下，也可能出现类似的循环确认模式，这是我们稍后会看到的。
Expectancy and Its Role in Chronic Pain预期及其在慢性疼痛中的作用
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
