我们的大脑——一个裹在颅骨中重达 3 磅的组织——是如何从感觉中创建感知的？这一直是个谜。大量的证据和数十年的持续研究表明，大脑不能简单地将感官信息组合在一起，像拼拼图那样，以感知周围环境。大脑可根据进入眼睛的光线构建场景——即使传入的信息嘈杂而模糊，这个事实证明了上述说法。

。通过预测处理，大脑使用其对世界的先验知识进行推断或产生假设，解释传入感官信息的原因。这些假设——而不是感官输入本身——在我们的头脑中产生感知。输入越模糊，对先验经验的依赖就越大。

荷兰拉德伯德大学预测性大脑实验室的神经科学家

表示：“预测处理框架的美妙之处在于，它有很强大的能力——批评者可能认为它过于强大——可解释许多不同系统中的不同现象。”

越来越多的神经科学证据支持这种想法，但都是间接的，对替代解释持开放立场。拉德伯德大学从事机器学习和神经科学跨学科领域研究的

表示：“如果你研究人类的认知神经科学和神经成像，有很多证据——但都是非常含蓄、间接的证据。”

因此一些研究人员开始求助于计算模型理解和测试预测性大脑的想法。计算神经科学家构建了人工神经网络，设计灵感来自生物神经元的行为，可以学习对输入的信息进行预测。这些模型展示出了一些不可思议的能力，似乎模仿了真实大脑的能力。模型的一些实验甚至暗示大脑必须进化为预测机器才能满足能量限制。

随着计算模型的激增，研究活体动物的神经科学家也越来越相信大脑学会推断感觉输入的原因。虽然大脑如何做到这一点的确切细节仍然模糊不清，但主要内容正在变得更清晰。