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Wahrnehmung ist keine passive Kopie der Welt, sondern eine aktive Folgerung: Das Nervensystem kombiniert sensorische Informationen (Wahrscheinlichkeit P(O|E)) mit Vorwissen (prior P(E)), um den Zustand der Welt P(E|O) mithilfe der Bayes-Regel abzuschätzen. Diese bayesianische Sichtweise erklärt Illusionen, Wahrnehmungskonstanz und Kontexteffekte: Das Gehirn nutzt Erwartungen, um mehrdeutige Daten zu interpretieren.

Die optimale Fusion zweier unabhängiger Schätzer erzeugt eine geringere Varianz als jede der beiden Einzelquellen: ²_fus < min(², ²). Dies erklärt, warum zwei Augen eine bessere Sehschärfe bieten als eines, warum binaurales Hören besser lokalisiert als monaurales Hören und warum die Kombination von Sehen und Propriozeption das Gleichgewicht verbessert. Das Gehirn implementiert diesen Minimalvarianzschätzer grob.

Das generative Modell g(E,) beschreibt, wie das Gehirn vorhersagt, was es in einem hypothetischen Zustand der Welt sehen/hören/fühlen sollte. Wahrnehmung nach Fristons Prinzip der freien Energie ist die kontinuierliche Minimierung der Diskrepanz zwischen Vorhersagen und Beobachtungen. Vorhersagefehler-Neuronen im Kortex kodieren diesen O - g(E,)-Unterschied.

Der Kalman-Filter ist der optimale lineare Schätzer für dynamische Systeme mit Gauß-Rauschen. Die Kalman-Verstärkung K_t gewichtet automatisch, wie sehr man der neuen Beobachtung z_t im Vergleich zur vorherigen Vorhersage x_t vertrauen kann: Wenn das sensorische Rauschen gering ist (zuverlässige Messung), ist K_t 1 und die Beobachtung ist vertrauenswürdig; Wenn das Rauschen hoch ist, ist K_t 0 und die Vorhersage ist sicher. Das Großhirn implementiert ähnliche Mechanismen zur motorischen Steuerung.

Diese statistischen Tools erklären Phänomene wie Wahrnehmungskonstanz (das Gehirn korrigiert automatisch die Beleuchtung, um konstante Farben zu sehen), sensorische Erfassung (die zuverlässigste Modalität dominiert die verschmolzene Wahrnehmung) und Gummihand-Illusion-Effekte, bei denen das Gehirn sein Körpermodell angesichts kohärenter multisensorischer Beweise aktualisiert.

>Modell

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Beschreibung

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