研究人员已经证实，人类大脑天生就可以执行高级计算，类似于高性能计算机，通过贝叶斯推理过程来理解世界。科学家们现在拥有一个数学模型，可以密切反映人脑解释视觉数据的方式。
在《自然通讯》最近发表的一项研究中，来自悉尼大学、昆士兰大学和剑桥大学的研究人员开发了一个综合数学模型，该模型包含执行贝叶斯推理的所有必要组件。
鲁本·里多博士
贝叶斯推理是一种统计方法，它将先验知识与新证据结合起来进行智能猜测。 例如，如果你知道狗的样子，并且看到一只有四条腿的毛茸茸的动物，你可能会利用你的先验知识来猜测它是一只狗。
这种固有的能力使人们能够以非凡的精度和速度解释环境，这与机器不同，当机器被提示识别图像面板中的消防栓时，可以通过简单的验证码安全措施来击败机器。
该研究的高级研究员、悉尼大学心理学院的 Reuben Rideaux 博士表示：“尽管贝叶斯方法具有概念吸引力和解释力，但大脑如何计算概率在很大程度上是神秘的。”
“我们的新研究揭示了这个谜团。 我们发现，我们大脑视觉系统内的基本结构和连接的建立方式使其能够对接收到的感官数据进行贝叶斯推理。这一发现的意义重大，因为它证实了我们的大脑具有一种固有的设计，可以进行这种先进的处理形式，使我们能够更有效地解释周围的环境。”
该研究的发现不仅证实了有关大脑使用类贝叶斯推理的现有理论，而且为新的研究和创新打开了大门，可以利用大脑的贝叶斯推理的自然能力来造福社会的实际应用。
“我们的研究虽然主要集中在视觉感知上，但在神经科学和心理学领域具有更广泛的影响，”里多博士说。“通过了解大脑用来处理和解释感官数据的基本机制，我们可以为从人工智能（模仿此类大脑功能可以彻底改变机器学习）到临床神经病学（可能为以下领域提供新策略）等领域的进步铺平道路： 未来的治疗干预。”
由威廉·哈里森博士领导的研究小组通过记录志愿者被动观看显示器时的大脑活动得出了这一发现，这些显示器经过精心设计，可引发与视觉处理相关的特定神经信号。 然后，他们设计了数学模型来比较一系列关于人脑如何感知视觉的相互竞争的假设。