Bayessche Modelle: die Struktur der Welt, Unsicherheit, Verhalten und das Gehirn

Experimente an Menschen und anderen Tieren haben gezeigt, dass Unsicherheit aufgrund unzuverlässiger oder unvollständiger Informationen das Verhalten beeinflusst. Jüngste Studien haben Unsicherheit formalisiert und untersucht, welche Verhaltensweisen deren Auswirkungen minimieren würden. Diese Formalisierung führt zu einer breiten Palette von bayesschen Modellen, die aus Annahmen über die Welt abgeleitet sind, und es scheint oft unklar, wie diese Modelle miteinander verbunden sind. In diesem Review verwenden wir das Konzept grafischer Modelle, um Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen bayesschen Ansätzen zur Modellierung von Verhaltens- und Neurowissenschaftsdaten zu analysieren. Wir überprüfen Verhaltens- und Neurowissenschaftsdaten, die mit jedem Typ bayessches Modell verbunden sind, und erklären, wie diese Modelle in Beziehung gesetzt werden können. Wir schließen mit einem Überblick über verschiedene Theorien, die mögliche Wege vorschlagen, wie das Gehirn Unsicherheit darstellen kann.