Một cách nhìn ngày càng phổ biến trong khoa học nhận thức: bộ não không chờ tín hiệu rồi mới xử lý, mà liên tục dự đoán tín hiệu sắp tới, và điều nó thật sự quan tâm là phần khác với dự đoán.
Ý tưởng cơ bản
Nếu hệ thống dự đoán đúng những gì sắp cảm nhận được, việc nhận đúng tín hiệu đó không mang thông tin mới. Thứ đáng xử lý là chỗ dự đoán sai.
Điều này giải thích một hiện tượng quen thuộc: ta không cảm nhận được quần áo đang mặc, dù da vẫn liên tục gửi tín hiệu. Tín hiệu đó khớp với dự đoán nên không nổi lên.
Nhưng nếu có con côn trùng bò trên tay, tín hiệu lệch khỏi dự đoán và lập tức chiếm lấy chú ý.
Theo cách nhìn này, chú ý là nơi dự đoán thất bại, và điều đó khá hiệu quả về mặt tài nguyên: hệ thống chỉ tốn công cho phần bất ngờ.
Vì sao điều này gắn với hành động
Điểm nối với luận điểm hiện thân nằm ở chỗ: nhiều dự đoán chỉ kiểm chứng được bằng cách hành động.
Khi ta với tay lấy một vật, hệ thống dự đoán trước cảm giác khi chạm: cứng hay mềm, nặng hay nhẹ, nhám hay trơn. Chạm vào là kiểm chứng.
Nếu khớp, mô hình được củng cố. Nếu lệch — vật nhẹ hơn nhiều so với vẻ ngoài — ta giật mình và điều chỉnh ngay.
Cảm giác giật mình đó chính là sai lệch dự đoán đang được xử lý, và nó dẫn tới hai việc cùng lúc: điều chỉnh hành động đang thực hiện, và cập nhật mô hình cho lần sau.
Vì vậy hành động vừa là cách kiểm chứng mô hình vừa là cách cải thiện nó — một vòng khép kín không thể tách rời.
Phân biệt tự gây ra và bên ngoài gây ra
Một chức năng nữa của dự đoán: phân biệt thay đổi do chính mình gây ra với thay đổi do thế giới gây ra.
Khi ta di chuyển mắt, toàn bộ hình ảnh trên võng mạc trượt đi, nhưng ta không thấy thế giới quay. Vì hệ thống đã dự đoán trước hệ quả của lệnh chuyển động mắt và trừ nó đi.
Ngược lại, nếu thế giới thật sự chuyển động, phần trượt không khớp với dự đoán và ta thấy chuyển động.
Với robot, cơ chế tương ứng rất hữu ích: dự đoán trước tín hiệu cảm biến sẽ thay đổi thế nào do chính chuyển động của mình, rồi trừ đi. Phần còn lại là thứ do môi trường gây ra.
Đây chính là nguyên lý của việc phát hiện va chạm: hệ thống biết mô men dự kiến cho chuyển động đang thực hiện, và chênh lệch so với mô men thật là dấu hiệu có tương tác ngoài dự kiến.
Ứng dụng trong hệ thống nhân tạo
Ba cách ý tưởng này xuất hiện trong kỹ thuật.
Học bằng cách dự đoán. Cho hệ thống dự đoán khung hình tiếp theo hoặc trạng thái tiếp theo, rồi học từ sai lệch. Cách này không cần nhãn do người gán — thế giới tự cung cấp đáp án.
Đây là một trong những hướng hấp dẫn nhất cho robot, vì nó biến mọi giây tương tác thành dữ liệu học được mà không tốn công gán nhãn.
Phát hiện bất thường. Sai lệch dự đoán lớn nghĩa là có gì đó ngoài mô hình. Dùng làm tín hiệu cảnh báo rất hiệu quả.
Nén thông tin. Chỉ truyền và lưu phần khác với dự đoán, thay vì toàn bộ tín hiệu. Nguyên lý này đã được dùng rộng rãi trong nén video từ lâu.
Giới hạn của cách nhìn này
Cần cân bằng, vì đây là một khung lý thuyết đang được tranh luận chứ không phải kết luận đã ổn định.
Nó rất rộng. Gần như mọi hiện tượng nhận thức đều diễn giải được theo ngôn ngữ dự đoán, và một lý thuyết giải thích được mọi thứ thì khó kiểm chứng.
Phần chi tiết còn tranh luận. Việc dự đoán diễn ra ở đâu, cơ chế cụ thể ra sao, và mức độ nó chi phối nhận thức vẫn là câu hỏi mở.
Không phải mọi thứ đều là dự đoán. Có những chức năng nhận thức khó quy về khung này một cách tự nhiên.
Với người làm kỹ thuật, cách dùng hợp lý là coi đây là một nguyên lý thiết kế hữu ích — dự đoán rồi so với thực tế là kiến trúc tốt cho nhiều bài toán — chứ không cần chờ tranh luận khoa học ngã ngũ.
Câu hỏi thường gặp
Vì sao ta không cảm nhận được quần áo đang mặc?
Vì tín hiệu từ da khớp với dự đoán liên tục của hệ thống, nên nó không mang thông tin mới và không nổi lên thành cảm nhận có ý thức. Khi có gì đó lệch khỏi dự đoán, ví dụ côn trùng bò trên tay, tín hiệu lập tức chiếm chú ý.
Vì sao thế giới không quay khi ta liếc mắt?
Vì hệ thống dự đoán trước hệ quả của chính lệnh chuyển động mắt và trừ phần đó đi. Chỉ phần thay đổi không khớp với dự đoán mới được diễn giải là chuyển động thật của thế giới.
Học bằng dự đoán khác gì học có nhãn?
Không cần người gán nhãn, vì đáp án chính là những gì thực sự xảy ra sau đó. Với robot, điều này rất giá trị vì mọi giây tương tác đều trở thành dữ liệu học được mà không tốn công chuẩn bị.
Phát hiện va chạm dựa trên nguyên lý này thế nào?
Hệ thống dự đoán mô men cần thiết cho chuyển động đang thực hiện dựa trên mô hình động lực học. Chênh lệch giữa mô men dự đoán và mô men thật là dấu hiệu có lực từ bên ngoài, tức là có va chạm.
Đọc thêm trong Không gian, thời gian & vật lý trực giác và Nền tảng triết học & khoa học nhận thức.