Le codage prédictif est une théorie célèbre et influente dans le domaine des neurosciences. Il indique qu'au lieu de recevoir passivement les informations externes, le cerveau détient un modal interne qui pourrait prédire activement les entrées externes, et les différences résultantes sont utilisées pour mettre à jour ce modèle interne. Il pourrait fournir des explications pour un large éventail de phénomènes neurophysiologiques et psychologiques. Ainsi, on pense que le codage prédictif peut servir de cadre informatique unificateur pour les fonctions cérébrales, notamment la sensation, la perception, la mémoire, etc.
Cependant, l'interprétation par codage prédictif ne peut exclure d'autres théories possibles du fonctionnement cérébral. Plus de preuves à l'appui sont nécessaires. D'une part, les chercheurs construisent des modèles mettant en œuvre une dynamique de codage prédictif et vérifient si un tel système dynamique pourrait générer des résultats similaires observés dans le cerveau biologique. D'autre part, des efforts ont été faits pour étudier les mécanismes neuronaux du traitement prédictif dans le cerveau. Dans la thèse actuelle, nous avons combiné à la fois les aspects expérimental et informatique, en essayant de fournir des preuves plus solides du codage prédictif en tant que théorie unificatrice de la fonction cérébrale.
Plus précisément, nous avons mené trois projets progressifs et connexes. Le premier projet s'est concentré sur les caractéristiques des activités neuronales, en particulier, les ondes progressives. Les résultats montrent que la direction des ondes progressives EEG pourrait changer en fonction des différentes conditions de tâche. Les résultats pourraient être expliqués dans le cadre du codage prédictif et indiquer la possibilité que l'oscillation corticale serve de mécanisme neuronal du codage prédictif. Dans le deuxième projet, nous construisons un réseau de codage prédictif et vérifions s'il présente des performances humaines, en particulier une perception illusoire des contours. Les résultats ont rapporté qu'un tel réseau pourrait en effet générer une perception illusoire de type humain, indiquant également une structure sous-jacente de type humain. Le troisième projet combinait les deux premiers, tentant de construire un réseau de codage prédictif qui pourrait générer des oscillations. Les résultats préliminaires montrent que le réseau pourrait osciller avec des délais et des constantes de temps biologiquement plausibles. Nous nous attendons à ce qu'un tel réseau oscillatoire avec une dynamique de codage prédictive produise des performances plus proches de l'humain. |
Predictive coding is a famous and influential theory in the field of neuroscience. It states that instead of passively receiving the external information, the brain holds an internal modal that could actively predict external input, and the resulting differences are used to update this internal model. It could provide explanations for a wide range of neurophysiological and psychological phenomena. Thus, it is believed that predictive coding may serve as a unifying computational framework for brain functions including sensation, perception, memory, and so on.
However, the interpretation by predictive coding cannot exclude other possible theories of brain function. More supportive evidence is needed. On one hand, researchers build models implementing predictive coding dynamics and check whether such a dynamic system could generate some similar results observed in the biological brain. On the other hand, efforts have been made to investigate the neural mechanisms of predictive processing in the brain. In the current thesis, we combined both the experimental and the computational sides, attempting to provide more solid evidence for predictive coding as a unifying theory of brain function.
Specifically, we conducted three progressive and related projects. The first project focused on the characteristics of neural activities, particularly, the traveling waves. The results show the direction of EEG traveling waves could change in terms of different task conditions. The results could be explained in the predictive coding framework and indicate the possibility that cortical oscillation serves as the neural mechanism of predictive coding. In the second project, we construct a predictive coding network and check whether it shows human-like performance, specifically human-like illusory contour perception. The results reported such a network could indeed generate human-like illusory perception, also indicating a human-like underlying structure. The third project combined the first two ones, attempting to build a predictive coding network that could generate oscillations. The preliminary results show that the network could oscillate with biologically plausible time delays and time constants. We expect that such an oscillatory network with predictive coding dynamics will produce more human-like performance. |