আপনার মস্তিষ্ক একটি প্রেডিকশন মেশিন (ভবিষ্যদ্বাণী করার যন্ত্র): মস্তিষ্ক কীভাবে প্রতিনিয়ত সংবেদনশীল ইনপুটের পূর্বাভাস দেয় এবং বাস্তবতার অভ্যন্তরীণ মডেলকে আপডেট করে
আধুনিক স্নায়ুবিজ্ঞান (neuroscience) এবং কগনিটিভ সায়েন্সে, মস্তিষ্ককে কেবল সংবেদনশীল তথ্যের একটি নিষ্ক্রিয় গ্রহণকারী হিসেবে নয়, বরং একটি সক্রিয় ও অগ্রগামী সিস্টেম হিসেবে বিবেচনা করা হচ্ছে। এই সিস্টেম ক্রমাগত তার ইনপুটগুলোর কারণ সম্পর্কে পূর্বাভাস তৈরি করে এবং বিস্ময় (surprise) কমানোর জন্য বিশ্বের নিজস্ব অভ্যন্তরীণ উৎপাদনমূলক মডেলকে সংশোধন করে। প্রেডিকটিভ কোডিং, প্রেডিকটিভ প্রসেসিং বা অ্যাক্টিভ ইনফারেন্স নামে পরিচিত এই কাঠামোটি অনিশ্চয়তার অধীনে বেইজিয়ান ইনফারেন্সের (Bayesian inference) নীতির ওপর ভিত্তি করে গড়ে উঠেছে। এটি প্রস্তাব করে যে, মস্তিষ্ক বাস্তবতার একটি শ্রেণিবদ্ধ মডেল বজায় রাখে, প্রত্যাশিত সংবেদনশীল সংকেতগুলোকে ব্যাখ্যা করার জন্য উপর থেকে নিচে (top-down) পূর্বাভাস পাঠায় এবং নিচের দিক থেকে আসা প্রেডিকশন এরর বা ভুলগুলোকে (অমিলগুলো) সেই মডেল আপডেট করতে বা কাজ পরিচালনার নির্দেশনায় ব্যবহার করে। এর ফলে মুহূর্তের পর মুহূর্ত ধরে আমাদের অভিজ্ঞতালব্ধ বাস্তবতা গড়ে ওঠে, যা হাইপোথিসিস টেস্টিং এবং মডেল পরিমার্জনের একটি ধারাবাহিক ও গতিশীল প্রক্রিয়া।
এই দৃষ্টিভঙ্গির গভীর ঐতিহাসিক শিকড় রয়েছে এবং বিভিন্ন দেশ ও যুগের শারীরবিদ্যা, মনোবিজ্ঞান, কম্পিউটেশনাল নিউরোসায়েন্স এবং তাত্ত্বিক নিউরোবায়োলজির অবদানের মাধ্যমে এটি বিবর্তিত হয়েছে।
ঊনবিংশ শতাব্দীর জার্মান শারীরবিদ্যার ভিত্তি: হারমান ফন হেলমহোল্টজ এবং অবচেতন অনুমান (Unconscious Inference)
মূল অন্তর্দৃষ্টিটি—যে উপলব্ধির (perception) মধ্যে নিষ্ক্রিয় গ্রহণের পরিবর্তে সক্রিয় অনুমান জড়িত থাকে—তা জার্মান বহুবিদ্যাবিশারদ হারমান ফন হেলমহোল্টজের কাজের মাধ্যমে উঠে আসে। ১৮২১ সালে প্রুশিয়ার কিংডমের পটসডামে জন্মগ্রহণকারী হেলমহোল্টজ ছিলেন একজন চিকিৎসক, পদার্থবিজ্ঞানী এবং শারীরবিজ্ঞানী, যার গবেষণার ক্ষেত্র ছিল আলোকবিজ্ঞান, শব্দবিজ্ঞান এবং অনুভূতির শারীরবিদ্যা। ৪৬ বছর বয়সে, ১৮৬৭ সালে, তিনি তাঁর বিখ্যাত ‘হ্যান্ডবুক অফ ফিজিওলজিক্যাল অপটিক্স’ (Handbuch der physiologischen Optik)-এর তৃতীয় এবং শেষ খণ্ড প্রকাশ করেন। সেখানে তিনি “অবচেতন অনুমান” (unbewusster Schluss) বা ‘আনকনশাস ইনফারেন্স’-এর ধারণাটি স্পষ্টভাবে তুলে ধরেন: মস্তিষ্ক কেবল কাঁচা সংবেদনশীল সংকেতগুলোকে নিবন্ধন করে না, বরং পূর্ব অভিজ্ঞতা এবং শেখা নিয়মগুলোর ওপর ভিত্তি করে অবচেতনভাবে তাদের সবচেয়ে সম্ভাব্য বাহ্যিক কারণ সম্পর্কে সিদ্ধান্ত গ্রহণ করে।
হেলমহোল্টজ যুক্তি দিয়েছিলেন যে, মস্তিষ্ক একজন বিজ্ঞানী বা যুক্তিবিদের মতো কাজ করে; এটি বিশ্ব সম্পর্কে হাইপোথিসিস বা অনুমান তৈরি করে এবং আগত তথ্যের বিপরীতে সেগুলোকে পরীক্ষা করে। উদাহরণস্বরূপ, আলোর ভিন্নতা, দূরত্ব এবং বস্তুর বৈশিষ্ট্যের ওপর ভিত্তি করে আমাদের মস্তিষ্ক যখন আগের জ্ঞান প্রয়োগ করে সংবেদনশীল সংকেতগুলোকে “পূরণ” করে বা সংশোধন করে, তখন আমরা বিভিন্ন রেটিনাল ইনপুট থাকা সত্ত্বেও একটি অভিন্ন রঙ বা বস্তুর স্থিতিশীল আকার উপলব্ধি করতে পারি। বিখ্যাত ব্লাইন্ড-স্পট প্রদর্শন এবং কালার-কন্ট্রাস্ট প্রভাবগুলো প্রমাণ করে যে, কীভাবে মস্তিষ্ক অভ্যন্তরীণ মডেল অনুযায়ী অনুপস্থিত তথ্য সরবরাহ করে বা ব্যাখ্যা সংশোধন করে। হেলমহোল্টজের মতে, উপলব্ধি ছিল একটি সক্রিয় ও গঠনমূলক প্রক্রিয়া, যা বিশ্বের সরাসরি অনুলিপি হওয়ার পরিবর্তে বাস্তবতার বিষয়ে মস্তিষ্কের সেরা অনুমানের দ্বারা আকার পায়। এটি বিশুদ্ধ বটম-আপ বা জন্মগত মতবাদের বিপরীত ছিল এবং মস্তিষ্ককে একটি ‘প্রেডিকশন মেশিন’ হিসেবে দেখার পরবর্তী তত্ত্বগুলোর ভিত্তি স্থাপন করেছিল।
উপলব্ধি যেন হাইপোথিসিস: বিংশ শতাব্দীর মাঝামাঝি সময়ে ব্রিটেনে রিচার্ড গ্রেগরি
হেলমহোল্টজের ধারণাগুলোকে বিংশ শতাব্দীতে ব্রিটিশ মনোবিজ্ঞানী রিচার্ড ল্যাংটন গ্রেগরি সম্প্রসারিত ও পরীক্ষামূলকভাবে বিকশিত করেছিলেন। ১৯২৩ সালে লন্ডনে জন্মগ্রহণকারী গ্রেগরি উপলব্ধি (perception) এবং দৃশ্যমান ভ্রমের (visual illusions) মনোবিজ্ঞানে একজন নেতৃস্থানীয় ব্যক্তিত্ব হয়ে ওঠেন। প্রায় ৫৭ বছর বয়সে, ১৯৮০ সালে, তিনি ফিলোসফিক্যাল ট্রানজ্যাকশনস অফ দ্য রয়্যাল সোসাইটি বি (Philosophical Transactions of the Royal Society B)-তে প্রভাবশালী গবেষণাপত্র “পারসেপশনস অ্যাজ হাইপোথিসিস” (Perceptions as Hypotheses) প্রকাশ করেন। তিনি স্পষ্টভাবে উপলব্ধি বা প্রত্যক্ষকে বৈজ্ঞানিক হাইপোথিসিস টেস্টিং বা অনুমানের পরীক্ষা হিসেবে চিত্রিত করেন: মস্তিষ্ক পূর্ব অভিজ্ঞতা এবং সংবেদনশীল প্রমাণের ভিত্তিতে উপলব্ধিমূলক অনুমান তৈরি করে, তারপর যখন সেই পূর্বাভাস ব্যর্থ হয়, তখন সেগুলোকে মূল্যায়ন এবং সংশোধন করে।
দৃশ্যমান ভ্রম নিয়ে গ্রেগরির কাজ এর প্রকৃষ্ট উদাহরণ তুলে ধরে। উদাহরণস্বরূপ, ‘হলো-মাস্ক ইলিউশন’-এ একটি মুখের অবতল (concave) মুখোশকে উত্তল (convex) মনে হয়, কারণ মুখের আকৃতি সম্পর্কে মস্তিষ্কের শক্তিশালী পূর্ব-প্রত্যাশা প্রকৃত গভীরতার সংকেতকে ছাপিয়ে যায়। জ্ঞান এবং প্রত্যাশা আমরা কী “দেখি” তা নির্ধারণ করে, যা মাঝে মাঝে এমন পদ্ধতিগত ভুলের দিকে নিয়ে যায় যা মস্তিষ্কের অন্তর্নিহিত অনুমানমূলক প্রক্রিয়াকে উন্মোচিত করে। গ্রেগরি জোর দিয়েছিলেন যে, উপলব্ধি সরাসরি কোনো প্রতিফলন নয়, বরং এগুলো হলো যাচাইযোগ্য হাইপোথিসিস—যা মস্তিষ্ক তখন আপডেট করে যখন এগুলো প্রেডিকশন এরর বা পূর্বাভাসের ভুল তৈরি করে অথবা তথ্যের যথাযথ ব্যাখ্যা দিতে ব্যর্থ হয়। ইউনিভার্সিটি অফ ব্রিস্টলসহ বিভিন্ন প্রতিষ্ঠানে তাঁর গবেষণা এই গঠনবাদী (constructivist) দৃষ্টিভঙ্গিকে শক্তিশালী করেছিল যে, মস্তিষ্ক সক্রিয়ভাবে বাস্তবতার মডেল তৈরি ও পরিমার্জন করে।
কম্পিউটেশনাল রূপায়ন: যুক্তরাষ্ট্রে রাও এবং ব্যালার্ড (১৯৯৯)
ধারণাগত এবং মনস্তাত্ত্বিক ব্যাখ্যা থেকে স্পষ্ট কম্পিউটেশনাল মডেলে উত্তরণ ঘটে ১৯৯০-এর দশকের শেষভাগে যুক্তরাষ্ট্রে। ১৯৯৯ সালে, রাজেশ পি. এন. রাও (তৎকালীন লা জোয়া, ক্যালিফোর্নিয়ার সল্ক ইনস্টিটিউটের সাথে যুক্ত) এবং ডানা এইচ. ব্যালার্ড (রচেস্টার বিশ্ববিদ্যালয়, নিউইয়র্ক) নেচার নিউরোসায়েন্স-এ “প্রেডিক্টিভ কোডিং ইন দ্য ভিজ্যুয়াল কর্টেক্স: এ ফাংশনাল ইন্টারপ্রিটেশন অফ সাম এক্সট্রা-ক্লাসিক্যাল রিসেপ্টিভ-ফিল্ড এফেক্টস” শিরোনামে গবেষণাপত্র প্রকাশ করেন। তাঁদের শ্রেণীবদ্ধ নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলটি দৃষ্টিশক্তির জন্য প্রেডিক্টিভ কোডিং বাস্তবায়ন করেছিল: উচ্চতর কর্টিকাল এলাকাগুলো নিম্নতর এলাকার কার্যকলাপ সম্পর্কে পূর্বাভাস তৈরি করে এবং ফিডব্যাক সংযোগের মাধ্যমে সেগুলো পাঠায়; নিম্নতর এলাকাগুলো তখন অবশিষ্ট প্রেডিকশন এরর বা ভুলের হিসাব করে এবং তা সামনের দিকে (forward) পাঠায়।
প্রাকৃতিক ছবির ওপর প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময়, এই মডেলটি স্বতঃস্ফূর্তভাবে জৈবিকভাবে গ্রহণযোগ্য রিসেপ্টিভ-ফিল্ড বৈশিষ্ট্যগুলো তৈরি করেছিল, যার মধ্যে অরিয়েন্টেশন সিলেক্টিভিটি (orientation selectivity) এবং এন্ড-স্টপিং (end-stopping) অন্তর্ভুক্ত ছিল। এটি দেখিয়েছিল যে, এক্সট্রা-ক্লাসিক্যাল প্রভাবগুলো বিশুদ্ধ ফিডফরোয়ার্ড প্রক্রিয়ার পরিবর্তে দক্ষ প্রেডিক্টিভ কোডিং থেকে উদ্ভূত হতে পারে। এই কাজটি দেখিয়েছে যে কীভাবে মস্তিষ্কের মতো একটি কাঠামো পূর্বাভাসের মাধ্যমে অপ্রয়োজনীয়তা (redundancy) কমিয়ে এবং ত্রুটির সংকেত পাঠিয়ে কার্যকর কোডিং অর্জন করতে পারে। এটি হেলমহোল্টজের ধারণার সাথে আধুনিক কম্পিউটেশনাল নিউরোসায়েন্সের মেলবন্ধন ঘটায় এবং কর্টিকাল সার্কিটে কীভাবে অভ্যন্তরীণ মডেল বাস্তবায়িত ও আপডেট হয়, তার একটি সুনির্দিষ্ট প্রক্রিয়া প্রদান করে।
গাণিতিক ঐক্য: ব্রিটেনে কার্ল ফ্রিস্টন এবং ফ্রি-এনার্জি প্রিন্সিপল (২০১০)
সবচেয়ে ব্যাপক গাণিতিক রূপায়নটি এসেছে ব্রিটিশ স্নায়ুবিজ্ঞানী কার্ল জন ফ্রিস্টনের কাছ থেকে। ১৯৫৯ সালে ইংল্যান্ডের ইয়র্কে জন্মগ্রহণকারী ফ্রিস্টন ইউনিভার্সিটি কলেজ লন্ডনের (UCL) একজন তাত্ত্বিক স্নায়ুবিজ্ঞানী, যার কাজ নিউরোইমেজিং, পরিসংখ্যানগত মডেলিং এবং তাত্ত্বিক জীববিদ্যাকে একত্রিত করে। ২০১০ সালে, প্রায় ৫১ বছর বয়সে, তিনি নেচার রিভিউস নিউরোসায়েন্স-এ তার যুগান্তকারী গবেষণাপত্র “দ্য ফ্রি-এনার্জি প্রিন্সিপল: আ ইউনিফাইড ব্রেইন থিওরি?” প্রকাশ করেন। ফ্রিস্টন প্রস্তাব করেন যে, যেকোনো স্ব-সংগঠিত সিস্টেম যা পরিবর্তনশীল পরিবেশে নিজের অখণ্ডতা বজায় রাখে, তাকে অবশ্যই ‘ভেরিয়েশনাল ফ্রি এনার্জি’ (variational free energy) সর্বনিম্ন রাখতে হয়—এটি একটি তথ্য-তাত্ত্বিক পরিমাণ যা বিস্ময় (বা প্রেডিকশন এরর)-এর ঊর্ধ্বসীমা হিসেবে কাজ করে।
এই নীতিটি উপলব্ধি, কাজ, মনোযোগ এবং শিক্ষাকে একটি একক লক্ষ্যের অধীনে একত্রিত করে। মস্তিষ্ক (বা যেকোনো অভিযোজিত এজেন্ট) তার সংবেদনশীল ইনপুটগুলোর লুকানো কারণগুলোর একটি জেনারেটিভ মডেল বজায় রাখে। এটি দুটি উপায়ে ফ্রি এনার্জি কমায়: হয় মডেলটিকে আপডেট করে (পারসেপচুয়াল ইনফারেন্স এবং লার্নিং), অথবা বাস্তব জগতে কাজ করার মাধ্যমে ইনপুটগুলোকে পূর্বাভাসের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ করে (অ্যাক্টিভ ইনফারেন্স)। প্রিসিশন বা নির্ভুলতা—যা প্রেডিকশন এররের প্রত্যাশিত নির্ভরযোগ্যতা—সেটি ত্রুটি বনাম পূর্ব অভিজ্ঞতার (priors) প্রভাবকে নিয়ন্ত্রণ করে এবং মনোযোগের একটি আনুষ্ঠানিক ব্যাখ্যা প্রদান করে। ফ্রিস্টনের কাঠামো হেলমহোল্টজের ‘অবচেতন অনুমান’-কে একটি কঠোর বেইজিয়ান এবং তথ্য-তাত্ত্বিক অবস্থানে নিয়ে গেছে, যা একক নিউরন থেকে শুরু করে পুরো জীব এবং বিবর্তনীয় পর্যায় পর্যন্ত প্রযোজ্য।
প্রেডিকশন মেশিন যেভাবে কাজ করে: ধারাবাহিক পূর্বাভাস, ত্রুটি এবং মডেল আপডেট
আধুনিক সংশ্লেষণে, মস্তিষ্ক একটি শ্রেণিবদ্ধ জেনারেটিভ মডেল বজায় রাখে। উচ্চতর স্তরগুলো আরও বিমূর্ত কারণ (বস্তু, দৃশ্য, উদ্দেশ্য, আত্ম-মডেল) উপস্থাপন করে এবং নিম্নতর স্তরের কার্যকলাপ সম্পর্কে পূর্বাভাস তৈরি করে। এই টপ-ডাউন পূর্বাভাসগুলো প্রকৃত বটম-আপ সংকেতের সাথে তুলনা করা হয়। এই পার্থক্যটিই হলো প্রেডিকশন এরর, যা উপরের দিকে প্রবাহিত হয়। যখন প্রত্যাশিত নির্ভুলতার তুলনায় ত্রুটিগুলো বড় হয়, তখন মস্তিষ্ক তার বিশ্বাস আপডেট করে—অর্থাৎ বিভিন্ন শ্রেণিবদ্ধ স্তরে অভ্যন্তরীণ মডেলটিকে সংশোধন করে। এটি কোনো জটিল সম্ভাব্যতা গণনা নয়, বরং ত্রুটি কমানোর মাধ্যমে সম্পন্ন হওয়া এক ধরনের প্রায়োগিক বেইজিয়ান ইনফারেন্স।
প্রিসিশন ওয়েটিং বা নির্ভুলতার ওজন নির্ধারণ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ: মস্তিষ্ক কেবল পূর্বাভাসই দেয় না যে কী ঘটবে, বরং ইনকামিং তথ্য কতটা নির্ভরযোগ্য তাও যাচাই করে। উচ্চ প্রত্যাশিত নির্ভুলতা ত্রুটির সংকেতকে শক্তিশালী করে (যেমন নিবিড় মনোযোগ বা শেখার ক্ষেত্রে); নিম্ন নির্ভুলতা সেগুলোকে দুর্বল করে দেয় (যেমন সংবেদনশীল তথ্য যখন অস্পষ্ট হয়)। নিউরোমডুলেটরি সিস্টেমগুলো এই গেইন কন্ট্রোল পরিচালনা করে। প্রেডিকশন এররগুলো একইসাথে দ্রুত ইনফারেন্স (মুহূর্তের মধ্যে বিশ্বাস আপডেট) এবং ধীর লার্নিং (সিনাপটিক প্লাস্টিসিটি যা সময়ের সাথে উন্নত মডেল তৈরি করে) উভয়কেই চালিত করে।
এই কাঠামোটি ‘অ্যাক্টিভ ইনফারেন্স’-এর মাধ্যমে স্বাভাবিকভাবেই কাজের ক্ষেত্রেও প্রসারিত হয়। মোটর কমান্ডগুলোকে প্রপ্রিওসেপ্টিভ এবং সংবেদনশীল পরিণতির নিম্নমুখী পূর্বাভাস হিসেবে দেখা হয়; মেরুদণ্ড এবং ব্রেইনস্টেম রিফ্লেক্স আর্কগুলো সেই পূর্বাভাসগুলোকে পূরণ করার জন্য কাজ করে, যা প্রপ্রিওসেপ্টিভ প্রেডিকশন এররকে কমিয়ে দেয়। এটি উপলব্ধি এবং কাজকে একত্রিত করে: যে একই প্রক্রিয়া দৃশ্যমান ইনপুটের পূর্বাভাস দেয়, তা হাত নড়াচড়ার সংবেদনশীল ফলাফলেরও পূর্বাভাস দেয়। এজেন্টরা অনিশ্চয়তা দূর করতেও কাজ করতে পারে (যেমন কৌতুহল), যা মডেলকে উন্নত করার জন্য তথ্য সংগ্রহ করে।
আমাদের শরীরের অভ্যন্তরীণ অবস্থা সম্পর্কে ‘ইন্টেরোসেপ্টিভ’ পূর্বাভাসগুলো আমাদের আবেগ এবং অনুভূতিকে নিয়ন্ত্রণ করে। পূর্বাভাসের সাথে শরীরের প্রকৃত সংকেতের অসামঞ্জস্যতা আবেগপূর্ণ অভিজ্ঞতা এবং হোমিওস্ট্যাটিক নিয়ন্ত্রণে অবদান রাখে। পুরো প্রক্রিয়াটি ধারাবাহিক এবং শ্রেণিবদ্ধ, যা মিলিসেকেন্ড থেকে শুরু করে পুরো জীবনকাল পর্যন্ত কাজ করে।
এর পরীক্ষামূলক প্রমাণের মধ্যে রয়েছে ইইজি (EEG)-তে মিসম্যাচ নেগেটিভিটি (MMN), যা অপ্রত্যাশিত উদ্দীপনার প্রতি মস্তিষ্কের স্বয়ংক্রিয় প্রতিক্রিয়া; রিপিটিশন সাপ্রেশন, যেখানে বারবার একই পূর্বাভাসযোগ্য উদ্দীপনা মস্তিষ্কের কার্যকলাপ কমিয়ে দেয়; এবং অমিশন রেসপন্স (যখন প্রত্যাশিত উদ্দীপনা ঘটে না তখন মস্তিষ্কের কার্যকলাপ)। শিশুদের ওপর করা fNIRS-সহ বিভিন্ন উন্নয়নমূলক গবেষণায় দেখা গেছে যে, অনুপস্থিত উদ্দীপনার প্রতি প্রাথমিক পর্যায়েই পূর্বাভাসের প্রতিক্রিয়া দেখা যায়।
বৃহত্তর প্রভাব
এই দৃষ্টিভঙ্গি আমাদের চেতনা এবং অভিজ্ঞতা সম্পর্কে নতুন করে ভাবতে বাধ্য করে। মস্তিষ্ক নিষ্ক্রিয়ভাবে একটি বাস্তব জগতকে গ্রহণ করার পরিবর্তে, সচেতন উপলব্ধিগুলো মস্তিষ্কের বর্তমান সেরা পূর্বাভাস বা প্রেডিকশন-এরর কমানোর গতিশীলতা হতে পারে—অনিল শেঠের ভাষায় যাকে “নিয়ন্ত্রিত হ্যালুসিনেশন” (controlled hallucination) বলা হয়। ভ্রম, হ্যালুসিনেশন এবং ডিলিউশনকে এমন অবস্থা হিসেবে বোঝা যায় যেখানে পূর্ব অভিজ্ঞতাগুলো অতিরিক্ত শক্তিশালী, সংবেদনশীল নির্ভুলতা ভুলভাবে নির্ণয় করা হয়েছে, অথবা শ্রেণিবদ্ধ যোগাযোগ ব্যাহত হয়েছে (যেমন সিজোফ্রেনিয়া বা অটিজম স্পেকট্রাম কন্ডিশনের ক্ষেত্রে ধারণা করা হয়)।
মানসিক স্বাস্থ্যের জন্য, এই কাঠামোটি যান্ত্রিক হাইপোথিসিস প্রদান করে: বিষণ্নতা হয়তো অতিরিক্ত সুনির্দিষ্ট নেতিবাচক আত্ম-মডেল বা বিশ্ব-মডেলের সাথে জড়িত থাকতে পারে; দুশ্চিন্তা উচ্চ প্রত্যাশিত অনিশ্চয়তা বা নির্ভুলতার ভুল বরাদ্দের প্রতিফলন হতে পারে। থেরাপিউটিকভাবে, যে হস্তক্ষেপগুলো ভুল ও অকার্যকর পূর্ব অভিজ্ঞতাগুলোকে সংশোধন করে, সেগুলো এখন আরও বোধগম্য।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং রোবোটিক্সে, প্রেডিক্টিভ কোডিং থেকে অনুপ্রাণিত আর্কিটেকচারগুলো দক্ষ ওয়ার্ল্ড মডেল, স্যাম্পল-এফিসিয়েন্ট লার্নিং এবং সক্রিয় অন্বেষণকে সক্ষম করে। বুদ্ধিমান সিস্টেমগুলো যে বিস্ময় বা ফ্রি এনার্জি কমায়, এই নীতিটি জৈবিক এবং কৃত্রিম এজেন্ট—উভয়ের জন্যই একটি সমন্বিত দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে।
দার্শনিকভাবে, প্রেডিক্টিভ ব্রেইন বা অনুমানকারী মস্তিষ্ক কনস্ট্রাক্টিভিস্ট ঐতিহ্যকে পুনরুজ্জীবিত এবং বৈজ্ঞানিকভাবে প্রতিষ্ঠিত করেছে, পাশাপাশি সরল বাস্তববাদকে (naive realism) চ্যালেঞ্জ করেছে। আমাদের অভিজ্ঞতালব্ধ বাস্তবতা হলো ইনপুটগুলোর লুকানো কারণ সম্পর্কে মস্তিষ্কের ক্রমাগত আপডেট হওয়া সেরা অনুমান—একটি অভ্যন্তরীণ মডেল যা বিবর্তনীয়, উন্নয়নমূলক এবং তাৎক্ষণিক সময়কাল ধরে টিকে থাকার জন্য পরিমার্জিত হয়।
১৮৬০-এর দশকের প্রুশিয়ায় হেলমহোল্টজের ‘অবচেতন অনুমান’ থেকে শুরু করে, ব্রিটেনে গ্রেগরির হাইপোথিসিস-টেস্টিং মনোবিজ্ঞান, যুক্তরাষ্ট্রে রাও এবং ব্যালার্ডের কম্পিউটেশনাল ভিশন মডেল এবং একবিংশ শতাব্দীর শুরুতে ব্রিটেনে ফ্রিস্টনের ফ্রি-এনার্জি ঐক্য পর্যন্ত—মস্তিষ্ক একটি প্রেডিকশন মেশিন, এই ধারণাটি কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সের অন্যতম শক্তিশালী এবং সমন্বিত কাঠামো হিসেবে পরিপক্ক হয়েছে। এটি ব্যাখ্যা করে যে, মস্তিষ্ক কেবল বাস্তবতার প্রতি প্রতিক্রিয়া জানায় না, বরং সক্রিয়ভাবে তার মডেল তৈরি, পরীক্ষা এবং সংশোধন করে—ক্রমাগত সংবেদনশীল ইনপুটের পূর্বাভাস দেয় এবং ভুল কমানোর জন্য তার অভ্যন্তরীণ উপস্থাপনা আপডেট করে, যা টিকে থাকার জন্য অপরিহার্য। এই পূর্বাভাস এবং সংশোধনের চলমান প্রক্রিয়াটিই উপলব্ধি, কাজ, শিক্ষা এবং সম্ভবত মনের প্রকৃতির মূলে অবস্থান করে।