为什么人们会在自然界中看到人脸，将窗户上的污渍解读为人形，在电子设备产生的随机声音中听到声音，或者在日常新闻中发现阴谋？一个直接的原因是启动效应，即我们的大脑和感官已准备好根据预期的模型来解释刺激。不明飞行物学家在火星上看到一张脸。宗教人士在一栋建筑的侧面看到圣母玛利亚。超自然现象研究者听到死者通过无线电接收器与他们说话。阴谋论者认为 9/11 事件是布什政府的内部工作。人们相信如此怪异的事情是否有更深层的根本原因？有的。我称之为“模式识别”，或是在毫无意义的噪音中寻找有意义的模式的倾向。
传统上，科学家们将模式识别视为认知错误。I 类错误，或假阳性，是指相信虚假的事物是真实的（发现不存在的模式）。II 类错误，或假阴性，是指不相信真实的事物是真实的（未能识别出真实的模式——称之为“无模式性”）。在我的 2000 年出版的著作《我们如何相信》（Times Books）中，我认为我们的大脑是信念引擎：进化而来的模式识别机器，它们将点连接起来，并从我们认为在自然界中看到的模式中创造意义。有时 A 确实与 B 相关联；有时则不然。当它相关联时，我们就从环境中学习到了一些有价值的东西，我们可以从中做出有助于生存和繁殖的预测。我们是那些最擅长发现模式的人的祖先。这个过程被称为联想学习，它是所有动物行为的基础，从不起眼的蠕虫秀丽隐杆线虫到智人。
不幸的是，我们的大脑中没有进化出“胡说八道检测网络”来区分真假模式。我们没有错误检测调控器来调节模式识别引擎。（因此需要科学及其自我纠正机制，如复制和同行评审。）但是，这种错误的认知不太可能将我们从基因库中移除，因此不会被进化所淘汰。
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在 9 月份发表于《英国皇家学会学报 B》上的一篇论文“迷信和类迷信行为的进化”中，哈佛大学生物学家凯文·R·福斯特和赫尔辛基大学生物学家汉娜·科科通过进化建模测试了我的理论，并证明，当相信虚假模式是真实的成本低于不相信真实模式的成本时，自然选择将偏爱模式识别。他们从公式 pb > c 开始，其中当信念的成本 (c) 低于收益 (b) 的概率 (p) 时，该信念可能会被持有。例如，当草丛中的沙沙声只是风时，相信它是危险的捕食者不会花费太多，但相信危险的捕食者是风可能会让动物付出生命的代价。
问题是我们非常不擅长估计这种概率，因此，与相反的情况相比，当草丛中的沙沙声只是风时，相信它是危险的捕食者的成本相对较低。因此，相信大多数模式都是真实的会有益处的选择。
通过一系列复杂的公式，包括额外的刺激（树中的风）和先前的事件（过去与捕食者和风的经验），作者得出结论：“个人——无论是人类还是其他生物——无法将因果概率分配给他们周围发生的所有事件集，这通常会迫使他们将因果关联与非因果关联混为一谈。由此，迷信的进化原理就很清楚了：自然选择将有利于制定许多不正确的因果关联的策略，以便建立那些对生存和繁殖至关重要的关联。”
为了支持基因选择模型，福斯特和科科指出，“捕食者只在有毒物种常见的地区避开模仿有毒物种的无毒蛇”，甚至像“大肠杆菌细胞这样的简单生物也会游向生理惰性的甲基化天冬氨酸，这大概是由于适应了偏爱真正的天冬氨酸。”
那么，这种模式识别意味着人们相信怪异的事情，是因为我们进化出的需要相信不怪异的事情。
注意：本文最初以标题“Patternicity”发表。