Ti è mai capitato di scambiare un cappotto appeso nell’ombra per una persona? Per un istante, il tuo cuore accelera, finché non ti avvicini e l’illusione svanisce. Questo non è un semplice errore dei sensi: è il tuo Cervello Bayesiano all’opera.
Nelle neuroscienze, l’idea del cervello come “macchina predittiva” sta rivoluzionando il modo in cui intendiamo la mente.
Il cervello non è una telecamera, è uno scommettitore
Contrariamente a quanto pensiamo, la nostra percezione non è una registrazione passiva della realtà. Come sosteneva Hermann von Helmholtz già nel XIX secolo:
“Tutto quel che si vede e si tesse è prodotto dei nostri sensi e perciò solamente appare.”
Il cervello vive in una scatola buia (il cranio) e riceve segnali elettrici ambigui e “rumorosi”. Per navigare nel mondo, non aspetta di avere tutti i dati: formula ipotesi. La nostra realtà è, di fatto, l’ipotesi più probabile che il cervello ha generato per spiegare quegli stimoli.
Il Motore Matematico: Il Teorema di Bayes
Per aggiornare queste ipotesi, il cervello usa una logica simile al Teorema di Bayes. Immaginalo come un ciclo continuo tra ciò che sappiamo già e ciò che sta accadendo ora:
| Concetto Chiave | Cosa significa | Esempio Pratico |
| Prior Beliefs (Convinzioni) | La tua conoscenza passata e le tue aspettative. | Sai che la luce di solito viene dall’alto (il sole/lampadine). |
| Likelihood (Prove sensoriali) | I dati grezzi che arrivano dai sensi in questo momento. | Vedi un’ombra strana su una superficie. |
| Posterior Belief (Aggiornamento) | La nuova percezione nata dall’unione di dati e ricordi. | Interpreti l’ombra come una buca, basandoti sulla direzione della luce. |
Predictive Coding: Imparare dagli Errori
Come viene implementato tutto questo nei nostri neuroni? Attraverso la Codifica Predittiva (Predictive Coding):
– Top-Down: I livelli superiori del cervello inviano previsioni verso il basso (“Mi aspetto di vedere questo”).
– Prediction Error: Se c’è una discrepanza tra la previsione e la realtà, si genera un “errore di previsione”.
– Apprendimento: Il cervello non ignora l’errore; lo usa per affinare il modello interno. È un ciclo di apprendimento continuo.
Il Ponte: Dal Cervello Bayesiano all’Insight
Qui si collega un punto fondamentale che ho trattato nel post precedente su Il piacere di capire.
Perché ricordiamo meglio le cose quando abbiamo un “insight” improvviso? In ottica Bayesiana, un insight è un massiccio aggiornamento del modello. Quando finalmente “capiamo” qualcosa di complesso, stiamo risolvendo un errore di previsione enorme che persisteva da tempo. Il cervello premia questa ristrutturazione dei nostri priors rendendo quel ricordo più vivido e duraturo. L’insight è il suono del sistema Bayesiano che si sintonizza sulla frequenza corretta.
Lees ook: Il piacere di capire. come l’Insight scolpisce la nostra memoria
Conclusione
Il Cervello Bayesiano ci insegna che non siamo spettatori passivi, ma costruttori attivi della nostra realtà. La prossima volta che impari qualcosa di nuovo, chiediti: quale vecchia convinzione sto aggiornando?
Scopri di più da Moreno Maugliani
Abbonati per ricevere gli ultimi articoli inviati alla tua e-mail.
