E35 Predicción de evolución futura

Tópico

Esta predicción de la evolución futura de este entorno resulta esencial, para cualquier organismo que percibe, para superar al retardo propio de su propio procesamiento neural: un sistema de control con un retardo tan significativo como el de este mismo procesamiento neural resultaría, sin esta predicción, inestable por sí solo. El sistema nervioso central de este organismo mantiene, en consecuencia, modelos internos de la dinámica de su propio cuerpo y de este entorno que lo rodea, muy similares al modelo generativo que ya establece otro modelo de este conjunto, y esos mismos modelos internos le permiten, en consecuencia, predecir las consecuencias de sus propias acciones antes incluso de que la retroalimentación sensorial real de esas acciones llegue hasta él.

El modelo lineal de estado de este entorno describe, en consecuencia, cómo se espera que evolucione a partir de ahora este mismo entorno: el error de esta predicción crece, sin embargo, con el tiempo transcurrido desde la última corrección disponible, y la incertidumbre de esta misma predicción aumenta, en consecuencia, de manera indefinida si ninguna observación nueva llega a corregirla, exactamente según la misma predicción del filtro de Kalman que ya establece otro modelo de este conjunto antes de recibir a esa observación correctora. El horizonte de predicción útil de este entorno es, en definitiva, el tiempo a partir del cual esta misma incertidumbre ya creció tanto que esta predicción, en consecuencia, pierde todo su propio valor práctico. Que esta corrección de esta predicción mediante una observación nueva tarde más en llegar hace que, en consecuencia, esta incertidumbre acumulada sobre este entorno, en consecuencia, crezca todavía más antes de alcanzar a este horizonte de predicción útil.

La predicción de la trayectoria parabólica de un proyectil en vuelo es, en cambio, un cómputo concreto que un vertebrado debe realizar para atrapar a un objeto que vuela, ya sea una rana que atrapa a una mosca o un jugador de béisbol que atrapa a una pelota: la evidencia experimental sugiere que este organismo predice, en consecuencia, directamente al punto final de intercepción de este proyectil en lugar de seguir de manera continua a toda su propia trayectoria, un resultado consistente con un modelo cinemático interno que incorpora, en consecuencia, a esta gravedad que ya establece otro modelo de este conjunto como un conocimiento previo dado por sentado de antemano. Que este organismo incorpore, en consecuencia, a esta gravedad como este mismo conocimiento previo dentro de su propio modelo cinemático interno hace que, en consecuencia, ese organismo logre predecir a este punto de intercepción con mucha más eficiencia que si tuviera que reconstruir a esta trayectoria completa desde cero en cada instante.

El principio de la copia de descarga establece que cada comando motor de este organismo genera, en consecuencia, de manera simultánea a su propia ejecución, una predicción de las consecuencias sensoriales que ese mismo comando motor debería producir: esta señal sensorial real, una vez que este organismo la recibe, se compara en consecuencia con esta predicción ya generada, y si ambas coinciden entre sí, este movimiento ya era esperado por este organismo y esta misma señal sensorial se suprime en consecuencia, explicando en definitiva por qué un organismo no logra hacerse cosquillas a sí mismo. Si esta señal sensorial real y esta predicción no coinciden, en cambio, entre sí, algo inesperado ocurrió dentro de este entorno, exactamente según la misma señal de error de predicción que ya establece otro modelo de este conjunto sobre unas neuronas especializadas de la corteza de este organismo. Que este comando motor de este organismo y esta consecuencia sensorial real que produce coincidan cada vez menos entre sí hace que, en consecuencia, esta señal de error de predicción resultante, en consecuencia, sea cada vez mayor.

Por eso este modelo, con este modelo interno de predicción y esta copia de descarga con las que se abrió, hace que el control predictivo basado en modelo sea, en consecuencia, el paradigma de control óptimo que optimiza una función de costo a lo largo de un horizonte futuro determinado: este mismo paradigma le permite, en consecuencia, a este organismo anticipar tanto una restricción externa, como un obstáculo o un límite de fuerza disponible, como planificar de antemano a una trayectoria suave para su propio movimiento. El cerebelo de este organismo implementa, en consecuencia, la componente de modelo interno hacia adelante de este mismo control predictivo, muy similar al filtro de Kalman que ya establece este modelo, mientras que su propia corteza prefrontal implementa, en cambio, la componente de planificación de largo plazo de ese mismo control predictivo. Que este organismo anticipe con más precisión a una restricción futura de este entorno hace que, según este mismo control predictivo basado en modelo, la trayectoria que este organismo planifica de antemano, en consecuencia, resulte más suave y más eficiente frente a esa misma restricción.

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