La previsione gerarchica bayesiana ponderata per la precisione e i suoi risultati di approfondimento

Titolo originale:

Bayesian hierarchical precision-weighted prediction and its insight results

Contenuto del libro:

Dati input sensoriali provenienti da una causa ambientale nascosta x, il contenuto risultante della nostra esperienza fenomenica a volte contraddice la nostra migliore ipotesi cognitiva su x o addirittura una credenza vera giustificata su di essa.

Un caso ancora più problematico è un sottoinsieme specifico di questo fenomeno: quando due ipotesi percettive concorrenti sono rappresentate come cause ugualmente probabili dell'input sensoriale (cioè, quando c'è ambiguità) e la congettura percettiva vincente è quella che, dal punto di vista del pensiero astratto, ha la probabilità anteriore più bassa o semplicemente sappiamo essere falsa (per esempio, vedere una montagna sulla superficie della luna nonostante si sappia che è un cratere). Gli scienziati cognitivi, indipendentemente dal modo specifico in cui concepiscono l'architettura della mente, difficilmente negheranno che, in almeno alcuni casi, un'informazione cognitiva cruciale non riesce a determinare l'esperienza percettiva.