贝叶斯学派
Bayesian School
流派将大脑视为不断更新信念的贝叶斯推理引擎，认知即预测误差最小化的过程。
核心定义
贝叶斯学派将人类认知视为一个动态的预测加工系统，大脑通过贝叶斯定理不断整合先验信念与新感官证据，形成后验概率分布。这一框架揭示了潜意识运作本质上是多层级的概率推断，而心智的成长就是不断修正内在模型的历程。
渊源与演变
源于18世纪托马斯·贝叶斯的概率理论，20世纪经统计学家发扬，21世纪被认知神经科学重新发现。当前前沿已将默认模式网络的活动解释为持续进行的贝叶斯推理，而正念练习本质上是在调整先验概率的权重。
全人视角
从全人视角看，情绪困扰常源于僵化的先验信念与当下体验间的预测误差过大。身心整合需要培养觉察力来松动固着的概率分布，而空性智慧则对应着放下所有先验假设的纯粹接收状态。真正的疗愈发生在信念更新的流动中。
整合寄语
明日醒来时，留意第一个闯入脑海的预设判断——它就是你此刻的先验概率。试着保持三秒不认同也不否定，只是观察这个信念如何影响你对后续信息的接收。这便是启动贝叶斯更新的微小练习。
延伸阅读：维基百科：贝叶斯学派