Predictive Processing
Strategy: Khi ai đó nhìn cùng dữ liệu mà thấy khác bạn, đừng tranh luận về dữ liệu trước — hãy làm rõ mô hình dự đoán mà mỗi bên đang mang vào.
Predictive processing đảo ngược hình dung quen thuộc về tri giác. Trong mô hình cũ, tín hiệu đi từ giác quan lên các tầng xử lý cao dần, và nhận thức là kết quả cuối của dòng chảy đó. Trong khung dự đoán, hướng chính của dòng thông tin là từ trên xuống: các tầng cao liên tục sinh ra giả thuyết về nguyên nhân đang tạo ra đầu vào giác quan, gửi dự báo xuống tầng dưới, và thứ được truyền ngược lên chỉ là phần dự báo sai. Tri giác là dự đoán tốt nhất hiện có, đã được sai số hiệu chỉnh.
Nền toán học là suy luận Bayes. Não giữ một mô hình sinh về thế giới, kết hợp niềm tin tiên nghiệm với bằng chứng cảm giác, và trọng số giữa hai nguồn phụ thuộc vào độ tin cậy ước lượng của mỗi bên. Khi tín hiệu giác quan nhiễu — sương mù, tiếng ồn, ảnh mờ — trọng số dồn về phía tiên nghiệm, và ta thấy thứ mình kỳ vọng nhiều hơn thứ đang có. Rao và Ballard đưa ra một mô hình tính toán có ảnh hưởng năm 1999 cho vỏ não thị giác; Karl Friston và Andy Clark mở rộng thành khung tổng quát cho tri giác, hành động và học tập trong hai thập niên sau đó.
Sức hấp dẫn của khung này là khả năng giải thích nhiều hiện tượng rời rạc bằng một cơ chế. Ảo giác thị giác trở thành trường hợp mà tiên nghiệm mạnh hơn bằng chứng. Sự thích nghi của giác quan trở thành việc dự báo bắt kịp tín hiệu ổn định nên sai số về gần không. Chú ý được diễn giải là việc điều chỉnh trọng số cho sai số ở một kênh. Và hành động trở thành cách thứ hai để giảm sai số — thay vì đổi mô hình cho khớp thế giới, ta đổi thế giới cho khớp mô hình.
Khung này cũng có phần gây tranh cãi. Phê bình phổ biến là nó quá mềm dẻo: gần như mọi kết quả đều diễn giải được hậu nghiệm, nên khó bác bỏ. Bằng chứng thần kinh cho các tín hiệu sai số dự báo mạnh ở một số hệ thống nhưng chưa đồng đều ở toàn não. Đây là lý do nên đọc predictive processing như một khung tổ chức có hiệu quả, chứ chưa phải một lý thuyết đã khép kín.
Với công việc sản phẩm và phân tích, hệ quả đáng nhớ nhất là: người dùng không tiếp nhận giao diện, họ khớp giao diện với mô hình sẵn có. Một luồng thanh toán lệch khỏi kỳ vọng phổ biến sẽ tạo ra sai số lớn, cảm nhận thành sự khó chịu hoặc mất tin cậy, ngay cả khi nó khách quan ít bước hơn.
Khung này là lời giải thích tầng cơ chế cho những gì kanizsa-triangle trưng ra: đường viền không có thật vì mô hình sinh ra chúng. Nó tương thích với signal-detection-theory, nơi tiên nghiệm chính là thứ dịch ngưỡng quyết định. Nó cho dual-process-theory một nền chung, và nó là phiên bản thần kinh của map-is-not-the-territory — cái ta sống trong là bản đồ, chỉ được lãnh thổ sửa lưng ở những chỗ sai.