予測する段階において、高次の辞書から有益な情報がもたらされていく

予測符号化について、触れて行きたいと思います。

たとえば、目の前にあるリンゴを見て、「きっと甘いだろう」という自分の中で予測（脳の予測モデル）を立てています。

これは過去の経験に基づいた予測です。この時点で脳はすでに、 甘さを想定した味覚の準備状態を作っています。

しかし、実際に一口食べてみたところ、強い酸味が口の中に広がりました。

脳内では、一般的な甘いりんご（のはず）という予測を立てていましたが、実際には、とても酸味が強く、ここで予測と実際の誤差が発生しています。

脳は、その予測と現実のズレを処理して、「このような赤いリンゴでも非常に酸っぱいタイプのリンゴもある」など、内部モデルを更新していきます。

上の文をまとめますと下記ようになります。

①上方（トップダウン）↓
「リンゴは甘いはず」という予測 ➡脳の上位から下位へ送られる

②下方（ボトムアップ）↑
舌で酸味を感じた ➡下（身体）→ 上（脳）へ信号が上がる

①と②の2つの違い（予測誤差）は、主に低次野で計算されると考えられており、2つの違い（予測誤差）の信号は、統合的な高次の処理領域（上方）へと送られます。

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人間は統計上、視覚からの情報の比重が大きく、視覚処理に使われる脳領域も非常に広いです。

今は、脳は五感からの入力を受け取る「単なる受信機」として捉えるのではなく、過去の経験に基づいて先行的に予測を生成し、その予測と感覚入力とのズレ（予測誤差）をもとに内部モデルを更新し続ける、能動的な「予測モデル（予測機）」として機能しているという見方が主流です。

脳は複数の感覚を統合して予測を作り、その中で信頼度（精度）が高い感覚が優先されます。

精度が高い情報が優先される仕組み

脳は、そのように予測修正に対してどれを強く採用するかを決め、精度が高い感覚がメインになる仕組みを持っています。

これにより、精度の高い感覚情報（あるいは感覚レベル、概念モデル）が優先的に採用され、内部モデルの更新に強く反映されるようになっています。

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しかし、強い思い込みやこだわりがある場合には、特定の対象に関する新たな情報から生じる予測誤差が十分に反映されにくくなり、結果として感覚入力よりも既存の信念が優先され、更新が起こりにくくなる傾向があると指摘されています。

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クリスタルボディ化の段階では、このような予測システムに触れていく段階ですけれど、予測する段階において、高次の辞書から有益な情報がもたらされていくことがあります。