基于概率状态转移的智能系统可预测性与控制问题

神经科学的核心目标之一是可靠地预测以神经活动为基础的生物体行为反应。如果可能，这意味着我们可以因果性地操控神经反应并设计脑机接口系统以改变行为，反之亦然。因此，预测在基础神经科学及其应用中都发挥着重要作用。我们能在给定时刻预测生物体的神经与行为状态吗？我们能否使用神经状态预测行为状态，反之亦然，是否需要记忆分量才能可靠地预测此类状态？在给定的时序内，预测是否可计算，以便有意义地刺激系统并使其到达所需状态？通过一系列数学处理，讨论了这些猜想和问题。回答这些问题可能是理解智能并设计脑机接口的关键。