Predictive Processing (PP) - это теория восприятия и познания, которая в последнее время набирает обороты в научном сообществе. Согласно этой теории, наш мозг постоянно делает прогнозы относительно поступающей сенсорной информации, и эти прогнозы используются для формирования ожиданий относительно будущих событий.
Благодаря этому процессу наш мозг создает модели или "схемы" окружающего нас мира, чтобы мы могли лучше ориентироваться в нем.
Наиболее отличительной чертой ПП является акцент на прогнозировании как движущей силе таких когнитивных процессов, как восприятие и принятие решений. Согласно ПП, когда любой стимул попадает в наше поле восприятия - будь то зрение, звук, прикосновение - наш мозг начинает строить прогностическую модель, основанную на прошлом опыте; использование этой модели в качестве шаблона для понимания вновь воспринимаемых точек данных позволяет нам найти смысл в кажущихся бессмысленными паттернах или шуме в окружающей среде. Эта концепция также тесно связана с байесовской статистикой; подобно тому, как вероятность помогает нам выявлять закономерности при анализе данных, PP помогает нам строить смысл из неоднозначных входных сигналов, таких как цвета и формы, полагаясь в значительной степени на предыдущие знания и опыт.
Используя методы прогнозной обработки, такие как вероятностный вывод и алгоритмы распознавания образов, исследователи применяют эту систему для понимания явлений, связанных со зрением (например, распознавание объектов), обработкой языка/получением синтаксиса (например, синтаксический разбор), управлением двигателем (например, генерация траектории движения), автономной робототехникой (например, планирование пути), а в последнее время - для генерации задач понимания естественного языка, связанных с искусственными интеллектуальными системами. Другими словами, возможности применения ПП безграничны - от помощи в медицинской диагностике и составлении планов лечения до помощи в работе более умных домашних помощников и технологий автоматизации. Во многом благодаря своей невероятно универсальной природе и способности улавливать сложные взаимосвязи в масштабе, независимо от того, существуют ли они во времени или пространстве. Без надлежащего руководства, предлагаемого через некоторую форму вычислительного абстрактного слоя, преодолевающего разрыв между физической реальностью и ее виртуальными алгоритмическими аналогами, позволяет преодолевать разрыв через контуры обратной связи в реальном времени, формируя таким образом неотъемлемую часть целостной экосистемы, где оперативно множество разнообразных узлов сотрудничают вместе, гармонично обеспечивая желаемый результат.