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新闻 自闭症研究的最新进展。
插图:LAURÈNE BOGLIO
新闻

自闭症的预测编码理论,解释

通过/ 2019年5月1日

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预测编码理论认为,我们对世界的体验来自内心。我们的大脑会生成一个世界模型,预测我们将看到、听到、触摸、闻到和尝到的东西。我们的感官的工作是检查我们的预测,以确保我们的内在模型不会远离现实。

该理论也被称为预测处理或“贝叶斯大脑”(Bayesian brain),以呼应其数学基础。

该理论的支持者不仅将其应用于感知,还将其应用于情绪、认知和运动控制。所以,我们移动手臂是因为我们预测我们会移动它,身体会让这个预测成真。

自闭症预测编码理论认为,自闭症患者的大脑并没有形成准确的预测,或者感觉输入覆盖了这些内部预测模型。因此,自闭症患者对外界信息过于敏感,无法将其排除在外。他们发现很难及时处理社交线索和交流,从而产生适当的反应,因为他们关于人们行为的内部模型没有形成。

这样一来,预测编码就可以解释自闭症在社交、感官和其他方面的困难。

在这里,我们将充实这个理论,并描述支持它的数据。

如何这个理论适用于自闭症?
预测编码将自闭症定义为大脑学习曲线的差异——学习包括从理解复杂的视觉场景到为历史考试死记硬背的一切。

根据该理论,一个被称为“精度”的参数决定了大脑对感官输入和我们预期之间差异的重视程度。当我们学习新东西时,大脑会提高精确度,并利用输入的信息形成一个模型。当大脑判断模型是完整的,它会降低精度,假设任何进一步的差异都是随机变化,它可以安全地忽略。

建模是分层的。例如,在视觉系统中,它从几何细节开始,逐步构建到全局特征和抽象。

从生物学上讲,大脑通过改变它的比例来调整精度化学信使比如谷氨酸,多巴胺和去甲肾上腺素。主观上,我们感到惊奇,然后是精通的满足,最后是厌倦。

这种观点认为,自闭症患者的大脑在重新校准精度方面要慢一些。它仍然是适应的细节但很难一概而论。这个理论可以解释为什么自闭症患者经常描述自己的感受过度刺激并且永远感到惊讶,为什么他们喜欢例行公事,为什么他们可能有阅读别人的困难。

实验支持是什么?
在日常生活和实验室实验中,自闭症患者对背景噪音的反应都比较慢,对周围环境中的新鲜事物的反应也比较快。就好像他们不太受先前预期的约束。测量大脑和皮肤对感觉信息的反应表明,他们不容易习惯节拍器或其他重复的刺激。他们感知视觉和多感官错觉的能力也较差,而这些错觉与人们的期望不符。

其中一个实验使用学习任务来研究自闭症患者的大脑如何解释变化的模式。研究人员播放高或低的哔哔声,展示一张人脸或房子的图片,然后让参与者按下“人脸”或“房子”按钮。起初,高音是房子的预兆,但后来低音就成了。这种关系从来都不是完美的——只是这一种或另一种的可能性更高——所以这种模式的打破是标志着一个例外还是一个新规则并不明显。

总的来说,自闭症患者在完成任务时比较慢,但在注意到模式发生变化时却更快,这表明他们比一般人更期待变化——而不是执着于一个模式。

目前还不清楚,他们的预测困难是在于形成预期,还是在于超越这些预期的感觉。实验似乎倾向于第二种选择1

这么说这事已经定了?
绝不。在一些研究中,自闭症患者处理预测性任务——习惯于重复的刺激,对某些幻觉作出反应,识别随着时间推移而展开的模式——就像神经正常的人一样容易。更重要的是,因果关系的方向并不明确:与其说预测的问题会影响一个人的社会认知,不如说社会困难可能会改变一个人内在模型的发展。

预测编码与自闭症的其他理论有何联系?
预测编码与其他自闭症假说有重叠之处。与其他一些研究结果一样,该研究表明,自闭症患者的大脑过于关注细节,很难看清大局。它还表明,自闭症患者的大脑很难预测他人的意图,这是一个很难做出预测的例子;这个想法与孤独症患者在“心理理论。’

并预测编码提供对他人的见解气孔导度条款?
最明显的是,预测编码可能有助于理解自闭症和其他疾病之间的联系精神分裂症。如果自闭症患者的大脑对感官输入的重视程度过高,那么精神分裂症患者的大脑对感官输入的重视程度可能就会过低,对内部预期的影响过大,对外部现实的束缚就会松动。这种偏见也许可以解释精神分裂症的幻觉。

然而,在其他方面,自闭症和精神分裂症是相似的。两者都可能涉及妄想,妄想是与错误感知相反的错误信念。预测编码表明,当预期太弱,大脑过度纠正时,就会产生错觉,导致一个人从微不足道的证据中得出重大结论。

自闭症患者也可能经历更高的发病率帕金森病。患有这种疾病的人,在调整“精确度”方面存在问题,导致大脑过早地认定身体动作已经完成。这会导致运动僵硬。

什么预测编码孤独症的模型实际意义是什么?
如果自闭症患者的大脑以不同的方式处理感官输入和期望,那么患有自闭症的人或许能够学会进行补偿。例如,指导可以帮助他们学会将注意力从低层次的细节转移到更高层次的细节上。


引用:
  1. Karvelis P。et al。Elifee34115 (2018)PubMed