对基督教的辩护如何彻底改变了脑科学

P白教牧师托马斯·贝斯没有理由怀疑他会对人类做出任何持久的贡献。贝斯于18世纪初出生于英国，他是一个沉默寡言、善于提问的人。他一生只出版了两部作品。1731年，他写了一篇为上帝和英国君主制的“神圣仁慈”辩护的文章，1736年，他匿名为艾萨克·牛顿的微积分逻辑辩护。然而，他在1761年去世前写下的一个论点将决定历史的进程。这将有助于艾伦·图灵破解德国的谜密码，美国海军找到苏联潜艇，统计学家确定联邦党文件的作者。今天，它帮助解开了大脑的秘密。

这一切都始于1748年，当时哲学家大卫·休谟发表了关于人类理解的探究，质疑奇迹的存在。根据休谟的说法，人们错误地宣称他们看到了耶稣的复活的可能性远远超过了事件发生的可能性。牧师对此并不满意。

受到证明休谟错误的启发，贝叶斯试图量化事件发生的概率。他提出了一个简单的虚构情节：考虑一个球扔到你背后的平桌上。你可以猜测它落在哪里，但是没有办法确定你有多准确，至少不看就知道。然后，他说，让一位同事把另一个球扔到桌子上，告诉你它是落在第一个球的右边还是左边。例如，如果球落在右侧，则第一个球更有可能位于桌子的左侧（这样的假设会在球的右侧留出更多空间，以便第二个球落下）。通过同事投掷的每个新球，您可以更新猜测，以更好地模拟原始球的位置。Bayes认为，以类似的方式，对基督复活的各种证明表明，这一事件不能像休谟所断言的那样被忽视。

1767年，Bayes的朋友Richard Price发表了《论基督教的重要性、证据和反对意见》，该书利用Bayes的观点对休谟的论点提出了挑战。普莱斯文章的“基本概率点”，统计学家兼历史学家斯蒂芬·斯蒂格勒说，“是休谟低估了一个奇迹有许多独立见证人的影响，Bayes的研究结果表明，即使是容易出错的证据的倍增也可以压倒一个事件的巨大不可能性，并将其确定为事实。”

从Bayes和Price的工作中产生的统计数据变得足够强大，足以解释大范围的不确定性。在医学上，贝叶斯定理有助于测量疾病与可能原因之间的关系。在战斗中，它缩小了战场范围以确定敌人的位置。在信息论中，它可以用于解密消息。在大脑中，它有助于理解感觉输入过程。

T贝叶斯定理在大脑中的应用始于19世纪末。德国物理学家赫尔曼·冯·赫尔姆霍尔茨（Hermann von Helmholtz）利用贝叶斯的思想，引入了通过一个他称为“无意识推理”的过程将感觉数据（比如空间意识）转化为信息的思想。随着贝叶斯统计的普及，无意识的心理计算在本质上是概率性的，这一观点似乎并不那么牵强。根据“贝叶斯脑假设”大脑不断地使用贝叶斯推理来“填充”缺失的感觉信息，就像贝叶斯思维实验中扔到桌子上的每个连续球“填充”关于第一个球位置的信息一样。“贝叶斯大脑”有一个关于物体的外观、感觉、声音、行为和互动的世界期望（或假设）的内部模型，它接受感官输入，并在一定程度上近似地构造我们周围实际发生的事情。

以愿景为例。光线从我们周围的物体上反弹，照射到视网膜表面，不知何故，大脑必须根据二维数据生成三维图像。许多三维场景可以从中生成，那么大脑如何决定向你展示哪一个呢？也许这是用贝叶斯模型来实现的。但是，大脑进化出如此近乎完美的统计计算似乎不太可能。我们的计算机无法处理我们似乎每时每刻都在进行的大量概率计算。也许大脑也不能。根据一种称为抽样的理论，大脑可能近似于贝叶斯推理：它不是同时表示解释给定感觉输入的所有假设，而是只考虑随机抽样的少数假设（每个假设的抽样次数基于其先前发生的可能性）。

这或许可以解释为什么我们会以这种方式体验视觉错觉：大脑根据贝叶斯推理规则做出“最佳猜测”——最终是错误的，因为视觉系统通过从不适用的内部模型中采样来填补缺失的细节。棋盘上的两个正方形显得例如，不同色调的灰色或圆形似乎起初是凹面的，但翻转180度后会变得凸面，因为大脑对像照明这样简单的事情做出了错误的初始假设。

华威大学的行为科学家Adam Sanborn说，这也有助于解释为什么人们和他们的回忆、印象、决定更受他们收到的早期信息的影响。含蓄地更喜欢从他们遇到的第一个销售人员那里购买商品。赌徒可能是更有可能如果那天他们提前赢了钱，继续玩老虎机。第一印象往往很难动摇，即使他们完全错了。“从你得到的第一个信息中，”桑伯恩说，“你会想到与这些信息一致的假设。”

这种变异性一直发生在神经元水平。“这个想法是神经元的活动代表了你试图推断的随机变量的值，”剑桥大学计算神经学家Ma'Tee Rangyelm说。换句话说，神经元活动的可变性描述了事件的概率。考虑一个简化的例子，一个代表“老虎”的神经元，他说。神经元会在两个活动水平之间波动：有时高，表示老虎在那里；有时低，表示没有老虎。神经元处于高活动状态的时间分数近似于老虎出现的概率。“本质上，在这种情况下，我们可以说神经元的活动是从需要表示的分布中取样的，”Lengyel说。“事实证明，如果你以一种更现实、更简单的方式来追求这个想法，它将捕捉到我们所知道的关于神经元及其反应的变化的很多东西。”

桑伯恩的同事托马斯·希尔斯（Thomas Hills）说，从某种意义上说，我们从心理表征中取样的方式与我们在太空中寻找物理物体的方式类似。如果你经常在超市的后面找到牛奶，那是你在新店买牛奶时首先要找的地方。当涉及到对内心表象的探索时，也没有什么不同。希尔斯说：“你可以把记忆看作是世界上事件合理频率的某种记录。”。“它们被编码在你的心理表征中，与你过去经历它们的程度成比例。因此，如果我问你与你母亲的关系，你可能会说：我有一个良好互动的记忆，一个良好互动的记忆，一个不好互动的记忆。但平均而言，我脑海中出现的记忆都很好d、 “大脑是一种搜索引擎，它从记忆中提取样本，构建希尔所谓的“信念结构”——关于我们与父母的关系，关于我们如何定义“狗”、“朋友”或“爱”，关于一切。

如果这个搜索过程出错，如果大脑从不代表一个人经验的样本中检索信息，如果期望和感觉输入不匹配，可能导致抑郁症、强迫症、PTSD或其他一些疾病。

这并不是说贝叶斯大脑假说没有批评者。“我认为贝叶斯框架是一种数学语言，它是表达心理学理论的有力和有用的方法，”科罗拉多大学博尔德分校的认知神经科学家Matt Jones说。“但重要的是要思考该理论的哪些部分真正起到了解释作用。”他认为，贝叶斯大脑理论的支持者过于相信该理论的统计分析部分。“这本身并不能解释很多行为，”他说。“只有当你将它与关于知识表示本质的丰富假设结合起来，即我们如何组织概念、搜索记忆、使用知识进行推理和解决问题时，它才有意义。”

换句话说，我们关于心理加工的主张——传统认知科学的全部内容——告诉我们贝叶斯统计是如何应用于大脑功能的。该模型用数学语言表达了这些理论，但老式心理学正在进行实际解释。结果可能是，其他非贝叶斯模型或不同的贝叶斯模型更适合作为我们感官感知和更高认知基础的各种心理过程。

虽然桑伯恩可能不同意琼斯关于贝叶斯大脑假说的观点，但他也认为下一步是缩小有效模型的范围。“你可以说，取样本身是一种有效的方式来设想大脑正在尝试做什么，”他说，“但是有很多采样器。”这些采样器是否是贝叶斯的还有待观察。显而易见的是，Bayes在18世纪对基督教的辩护帮助科学家在21世纪取得了长足的进步。

Jordana Cepelewicz是鹦鹉螺.

观察：神经科学家克里斯托夫·科赫解释了计算机或互联网是如何有意识的。