基于误差的学习是人类认知和动作控制的基础。以打篮球为例，当投篮偏左时，球员会在下一次尝试中有意识地向右调整瞄准点，这被称为“外显学习”。与此同时，我们的大脑还在进行一种“内隐学习”，即无意识地对肢体运动进行精细微调。目前领域内共识是，外显学习主要由“表现误差”（即动作结果与预期目标的偏差）驱动。然而，内隐学习究竟由何种误差信号驱动，却仍存争议。传统的运动学习计算模型将其归因于表现误差，而神经影像学和行为学研究则更倾向于“感觉预测误差”。

近日，北京大学心理与认知科学学院魏坤琳教授课题组在PLOS Computational Biology上发表题为Perceptual Prediction Error Supports Implicit Process in Motor Learning（https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1014196）的论文。该研究采用经典的视觉运动旋转范式，将表现误差与预测误差成功分离，并提出一种新的误差信号——知觉预测误差（Perceptual Prediction Error, PPE），驱动了内隐学习，该误差源于大脑对肢体位置的知觉估计与预期之间的偏差（图1A）。

图1.（A）视觉运动旋转范式中的学习和误差定义；（B-C）行为学实验揭示内隐运动学习随干扰角度的非线性变化，这些变化只能由知觉预测误差来解释。

为验证这一理论，研究通过一系列行为学实验，揭示了内隐运动学习的非线性模式（图1B&C）、逐步干扰下的提升、伴随的本体感觉变化等特征。传统的表现误差和视觉预测误差无法解释，而新提出的知觉预测误差模型可以统一解释人类内隐动作学习的诸多现象。由此，该模型确立了人类运动学习的监督学习信号，也为机器人控制算法以及运动康复等应用领域提供重要的理论启发。

文章的第一作者是课题组博士生张晓玥，北京大学心理与认知科学学院教授魏坤琳为本文通讯作者。这项研究得到了科技创新2030-“脑科学与类脑研究”重大项目和国家自然科学基金项目的资助。

2026-06-08