贝叶斯脑理论认为，大脑本质上是一个贝叶斯推理机，通过不断更新先验信念以适应环境变化。在面对不确定性信息时，大脑会根据感官输入和先验知识，计算后验概率分布，从而做出最优决策。这种概率推理机制不仅存在于高级认知过程，也贯穿于基本感知觉加工。
 
神经层面，贝叶斯推理表现为预测编码（Predictive coding）机制。大脑皮层各层级持续生成对感官输入的预测，实际输入与预测之间的差异（预测误差）被逐层传递并用于更新预测模型。例如，在听觉感知中，大脑会根据语言经验预测接下来的词汇，当实际听到的词汇与预测不符时，预测误差信号会激活相关脑区，调整语言模型。
 
不确定性推理过程涉及多巴胺能系统与前额叶皮层的协同作用。多巴胺神经元不仅参与奖赏预测，还编码预测误差的不确定性程度。当环境不确定性增加时，多巴胺神经元发放频率的变异性增大，促使前额叶皮层采用更灵活的推理策略。功能近红外光谱（fNIRS）研究显示，在高不确定性决策任务中，前额叶皮层的血流动力学响应呈现贝叶斯最优的动态调整模式。
 
贝叶斯脑理论为理解焦虑障碍等精神疾病提供了新范式。焦虑患者可能存在先验信念的过度保守或预测误差的放大，导致对不确定性的过度恐惧。基于该理论的计算精神病学正在开发新的干预手段，通过调节预测编码参数或更新先验信念，帮助患者恢复正常的不确定性推理能力。