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La percepción no es una copia pasiva del mundo, sino una inferencia activa: el sistema nervioso combina la información sensorial (verosimilitud P(O|E)) con conocimiento previo (prior P(E)) para estimar el estado del mundo P(E|O) mediante la regla de Bayes. Esta visión bayesiana explica ilusiones, constancias perceptuales y efectos del contexto: el cerebro usa expectativas para interpretar datos ambiguos.

La fusión óptima de dos estimadores independientes produce una varianza menor que cualquiera de las dos fuentes individuales: ²_fus < min(², ²). Esto explica por qué dos ojos ofrecen mejor agudeza que uno, por qué el oído binaural localiza mejor que el monoaural, y por qué combinar visión y propiocepción mejora el balance. El cerebro implementa aproximadamente este estimador de mínima varianza.

El modelo generativo g(E,) describe cómo el cerebro predice qué debería ver/oír/sentir dado un estado hipotético del mundo. La percepción según el 'principio de energía libre' de Friston es la minimización continua de la discrepancia entre predicciones y observaciones. Las neuronas de 'error de predicción' en el cortex codifican esta diferencia O - g(E,).

El filtro de Kalman es el estimador lineal óptimo para sistemas dinámicos con ruido gaussiano. La ganancia de Kalman K_t pondera automáticamente cuánto confiar en la nueva observación z_t versus la predicción previa x_t: si el ruido sensorial es bajo (medición fiable), K_t 1 y se confía en la observación; si el ruido es alto, K_t 0 y se confía en la predicción. El cerebro cerebelo implementa mecanismos similares para el control motor.

Estas herramientas estadísticas explican fenómenos como la constancia perceptual (el cerebro corrige automáticamente la iluminación para ver colores constantes), la captura sensorial (la modalidad más fiable domina la percepción fusionada), y los efectos de 'rubber hand illusion' donde el cerebro actualiza su modelo corporal ante evidencia multisensorial coherente.

>Modelo

ID:('ky', 572)

Descripción

Cálculos

• Método alternativo
• Método tradicional
• Estrategia
• 2D
• 3D

Ecuación

Número

Primero, seleccione la ecuación:   a ,  luego, seleccione la variable:   a 

---

Símbolo

Ecuación

Resuelto

Traducido

Cálculos

Símbolo

Ecuación

Resuelto

Traducido

 Variable   Dado   Calcule   Objetivo :   Ecuación   A utilizar

Variables

$sigma_{fus}$

sigma_fus

Desviación estándar fusionada

unit

$varepsilon$

epsilon

Error sensorial

unit

$E$

E

Estado del mundo

unit

$hat{x}_t$

x_hat_t

Estimación Kalman actual

unit

$hat{x}_{fus}$

x_hat_fus

Estimado fusionado

unit

$hat{E}$

E_hat

Estimador bayesiano

unit

$hat{x}_1$

x_hat_1

Estimador fuente 1

unit

$hat{x}_2$

x_hat_2

Estimador fuente 2

unit

$P(O)$

P_O

Evidencia

1

$K_t$

K_t

Ganancia de Kalman

1

$sigma_1$

sigma_1

Incertidumbre fuente 1

unit

$sigma_2$

sigma_2

Incertidumbre fuente 2

unit

$H$

H

Matriz de observación

1

$z_t$

z_t

Medición actual

unit

$O$

O

Observación sensorial

unit

$\theta$

theta

Parámetro del modelo generativo

1

$hat{x}_t^-$

x_hat_t_minus

Predicción previa Kalman

unit

$P(Emid O)$

P_E_O

Probabilidad posterior

1

$P(E)$

P_E

Probabilidad previa

1

$P(Omid E)$

P_O_E

Verosimilitud

1

$E_q$

E_q

Energía esperada

J

$F$

F

Energía libre variacional

J

$H_q$

H_q

Entropía aproximada

J

ID:(0, 572)