同時 也 被 用 在 相關 的 構想 上 。 例如 二○○ 一 年 ， 紐約 大學 醫學院 的 賴納士 （ Rodolfo Llinas ） 就 在 他 的 書 《 隻身 旋 風暴 ： 從 神經 元到 自我 》 （ I of the Vortex : From Neurons to Self ） 寫道 ： 「 預測 未來 事件 結果 的 能力 是 所有 大腦 功能 中 最 重要 也 最 普遍 的 一 項 。 動作 或 行動 要 能 成功 ， 必須 要 有 預測 的 能力 。 」 布朗 大學 的 曼佛 （ David Mumford ） 、 華盛頓 大學 的 拉 歐 （ Rajesh Rao ） 、 波士頓 大學 的 格拉斯堡 （ Stephen Grossberg ） 以及 其他 很多 科學家 都 以 不同 的 方式 寫下 關於 回饋 角色 及 預測 的 理論 。 目前 在 數學 領域 中 有 一 個 次 領域 專門 在 研究 貝氏 網路 （ Bayesian networks ） ， 這 是 紀念 一七○二年 出生 的 英國 牧師 貝氏 （ Thomas Bayes ） ， 他 是 統計學 的 先驅 ， 貝氏 網路 是 用 機率 理論 來 做 預測 。 目前 還 缺少 的 是 一 個 能 將 這些 零星 碎亂 的 想法 頭尾 一致 整合 起來