Андрей Курпатов
Машина мышления
Время разума
Для эффективного поведения необходимо получать информацию посредством какого-нибудь процесса обратной связи, сообщающего о достижении цели.
Пётр Кузьмич Анохин
В 2014 году профессор теоретической физики, знаменитый популяризатор науки Митио Каку опубликовал книгу с амбициозным названием «Будущее разума. Научный способ понять, улучшить и расширить возможности разума».
В ней он сформулировал «пространственно-временную теорию сознания», суть которой заключается в том, что сознание представляет собой процесс создания моделей мира с использованием множества обратных связей по разным параметрам.
Что такое обратная связь? Митио Каку приводит простую и достаточно изящную, на мой вкус, аналогию – кондиционер с термостатом.
Он работает, пока не достигнута определённая температура, и останавливается, получив обратную связь, что это произошло. Ну и конечно, включается вновь, когда получает обратную связь о том, что температура перестала отвечать заданной.
Впрочем, обратная связь – это механизм существования всех «живых» систем, причём самого разного уровня.
Эволюционная теория Чарльза Дарвина стоит на этом фундаменте «обратной связи»: если мутация способствует выживанию вида, то она сохраняется, если нет – выбраковывается вместе с носителем.
Любая экосистема – например, количество бактерий разного типа в вашем кишечнике – определяется обратными связями между их колониями. Наконец, жизнь любого организма – это бездна обратных связей.
Муравейник – это пример и своего рода организма, и экосистемы.
Он не живёт, как когда-то Советский Союз, в «плановой экономике», где производство тех или иных товаров определялось решениями коммунистической партии и специальным органом управления – Госпланом СССР.
Нет, его деятельность подчиняется, как говорили реформаторы 90-х, «невидимой руке рынка». Каждый муравей лишь реагирует на конкретные сигналы, значительная часть которых – это обратные связи, отклик окружающей среды на действия самого муравья.
Системе под названием «муравейник» не нужен план, не нужен ему и талантливый управленец. Ему достаточно обратной связи, сообщающей ему: он «жив» и «жить будет».
Если же обратные связи сообщают муравьям, что что-то пошло не так, они экстренно предпринимают меры, призванные вернуть ситуацию в то состояние, когда их муравейник «жив» и «жив будет».
Объясняя свою теорию, Митио Каку сформулировал положение о разных «уровнях сознания». Согласно этому принципу, от того, какие обратные связи создаёт организм, зависит и то, на каком «уровне сознания» он находится.
Так, например, рептилии способны отслеживать своё текущее положение в пространстве – это «первый уровень сознания» по Митио Каку.
Млекопитающие способны принимать во внимание и реагировать на поведение сородичей, что, как считает Митио Каку, свидетельствует о том, что у них уже «второй уровень сознания».
Наконец, человек, «который, – как пишет Каку, – единственный в царстве животных понимает концепцию "завтра”», то есть моделирует окружающий его мир не только в пространстве и социальных связях, но и во времени, – это уже «третий уровень сознания», наивысший (пока его, конечно, не превзойдёт искусственный интеллект).
«Пространственно-временная теория» физика Митио Каку, безусловно, достаточно интересна. Однако же странным образом маэстро не учитывает того факта, что функция «обратной связи» сама по себе является временной.
Человек, потерявший вследствие черепномозговой травмы или болезни способность представлять своё «завтра», не лишается сознания. По крайней мере, того сознания, каким мы все его себе представляем.
Мыслит такой пациент, конечно, не лучшим образом, но это не вопрос «сознания» как такового.
Так что если время и имеет значение для «уровня сознания», то именно в рамках петли обратной связи: любое действие живого существа (или системы как таковой) приводит к изменениям во внешней среде, информация о которых, если организм может её считать, моделирует его последующие действия.
Циклы обратной связи способны определять саму логику существования организма: для кондиционера с термостатом необходимо лишь электричество на «входе» и окружающая среда на «выходе», а всё остальное сделает обратная связь.
«Генетически» заданная температура – это цель, к которой перманентно стремится система термостата. Но системе можно задать и другие изначальные цели, стремление к которым в условиях меняющей среды неизбежно приведёт систему в движение.
И в этом смысле Митио Каку, конечно, прав – чем больше и разнообразнее будут петли обратной связи конкретной системы, тем более разумной и осмысленной мы будем её считать.
То есть принцип, в сущности, прост, как всё гениальное, он, можно сказать, почти механический. Но в случае живых систем он, конечно, существенно модернизируется дополнительными, так скажем, опциями.
В своё время, значительно раньше Митио Каку и даже опережая в чём-то основателя кибернетики Норберта Винера, наш выдающийся соотечественник Пётр Кузьмич Анохин показал, насколько сложной может быть эта система…
ЖИВОЙ ТЕРМОСТАТ
В книге «Красная таблетка – 2», в главе «Как захотеть?», я уже рассказывал о том, что такое «акцептор результата действия» Петра Кузьмича Анохина, и даже описывал принцип его действия18.
Поэтому здесь я лишь очень кратко коснусь этого вопроса, чтобы показать, насколько может усложняться принцип обратной связи в живых системах (оставаясь, впрочем, всё той же обратной связью).
Посмотрите на рис. 12, где изображена схема «функциональной системы», разработанная Петром Кузьмичом.
Рис. 12. Функциональная система по П. К. Анохину.
Если посмотреть только на правую половину схемы, то мы видим классическую петлю обратной связи:
• цель, которой нужно достичь (акцептор результата действия);
• действие для достижения этой цели (программа действий);
• результат действия;
• оценка результата действия (насколько параметры поставленной цели достигнуты);
• следующее, модифицированное действие, если искомая цель не достигнута.
То есть с этой частью всё просто – как с тем самым кондиционером. Ситуацию усложняет левая сторона схемы.
По идее, цель может быть запрограммирована генетически – например, системы нашего организма настроены таким образом, чтобы температура тела равнялась 36,6 градуса по Цельсию.
В этом случае всё понятно – множество факторов, множество петель обратной связи и как результат – стабильная температура тела.
Однако нам эта система не кажется «умной» (что, конечно, несправедливость вышей пробы!). И лишь потому, что 36,6 °C – это не мы выдумали, а природа.
Умной мы считаем систему, которая, как нам кажется, ставит перед собой цели самостоятельно. Но давайте внимательнее присмотримся к той самой левой стороне схемы «функциональной системы». <
Здесь вроде бы речь идёт о процессе формирования «цели» (или «акцептора результата действия», или, как говорил сам Пётр Кузьмич, – «потребного будущего»):
• состояние среды (обстановочная афферентация и пусковой стимул);
• восприятие среды организмом;
• оценка ситуации в среде с точки зрения «памяти» (прошлого опыта) и актуальных потребностей (мотивация);
• принятие решения о необходимости действовать (мышление);
• формирование цели (план и программа действий).
Всё, как кажется, предельно логично: состояние среды, оценка ситуации, формирование цели и план, как действовать, чтобы её достичь.
Но сам ли организм ставит себе цели? Возникает стойкое ощущение, что да. Более того, конкретные цели он и в самом деле ставит себе сам.
Но вот одна загвоздка: не будь в этой системе потребностей, заложенных как раз «генетически» (или потребностей, сформированных на их основе), эта машина не сдвинулась бы с места.
Более того, она бы даже была не способна оценить состояние среды.
Иными словами, схема Петра Кузьмича Анохина, описывающая сложные организмы (функциональные системы), на самом деле ничем не отличается от общей формулы петли обратной связи.
То, что некая система кажется нам «разумной», «сложной» или «живой», ещё не значит, что она обогатилась каким-то чудесным элементом, вдохнувшим в неё «жизнь», «дух», «сознание» или ещё что-то в этом роде.
Нет, то, что у нас возникает такое ощущение, свидетельствует ни о чём другом, как о нашей ограниченности, интеллектуальной бедности – система так сложна, что мы не в силах её понять.
И естественно, не понимая её, мы начинаем приписывать этой системе мистические свойства, как когда-то наши предки приписывали их своим тотемам, шаманским фетишам и природным стихиям.
Если бы мы могли увидеть все петли обратной связи, усложнённые многоуровневой иерархией системы, мы, можете быть уверены, не обнаружили бы ни в жизни, ни в сознании ничего из ряда вон выходящего.
В просто организованной системе обратные связи работают в одном времени со средой: ситуация – оценка – решение – действие. И они нам понятны, поскольку наша обыденная жизнь протекает именно в таком – линейном – времени.
А в таких сложных системах, как биологический организм или, например, наш мозг, время имеет множество дополнительных измерений.
Как так? Откуда там берётся такое дополнительное… «нелинейное» время?
Можно попытаться объяснить это таким образом… Чем сложнее система, тем больше в ней подпроцессов, каждый из которых и сам в определённом смысле является полноценным процессом. И для каких-то процессов «ситуация» – это уже «решение» или «действие», а «оценка» – «ситуация» или «действие» и т. д.
Вот и получается, что одновременно происходит множество накладывающихся друг на друга процессов, создающих специфическую плотность нелинейного времени. И разумеется, это очень сложно понять мозгам, которые созданы для существования в мире линейного времени.
Впрочем, об одной существенной инновации, которую подарило нам это усложнение систем, нельзя не сказать отдельно. Возвращаясь к левой части анохинской схемы, мы видим здесь такую опцию, как «память».
Да, разумеется, память не самостийна, не имеет ни своей воли, ни права выбора. То, что сохраняется, удерживается в ней, определяется теми потребностями, которые двигают, направляют систему в целом.
Однако после того, как память сформировалась, она сама по себе может стать своего рода новой плоскостью соприкосновения со средой. И этот факт стал предметом самого глубокого изучения в современной нейробиологии.
В своё время и Пётр Кузьмич писал об «опережающем отражении» – то есть о способности мозга предсказывать будущее. Но сейчас этот феномен приобрёл ещё больший вес и статус в академической науке, получив новое название «предиктивное кодирование».
Одними из первых за пределами нашей страны с этим эффектом столкнулись когнитивные психологи-Джеймс Макклелланд, который работал тогда в Гарвардском университете, и Дэвид Рамелхарт из Калифорнийского университета в Сан-Диего.
Они показывали своим испытуемым существующие и несуществующие слова и следили за тем, сколько им потребуется времени на то, чтобы опознать в них конкретные буквы19.
Выяснилось, что, глядя на существующее слово (например, «взбудоражить»), мы быстрее находим нужную букву, нежели в несуществующем (например, «идскутнрудал»).
То есть наш мозг заранее предсказывает, есть нужная буква в ряду других или нет, если мы знаем это слово.
Или вот ещё один пример предиктивного кодирования на уровне знаков. Попробуйте прочитать вот этот текст:
94НН03 С006Щ3НN3 П0К4ЗЫ8437, К4КN3 У9N8N73ЛЬНЫ3 83ЩN М0Ж37 93Л47Ь Н4Ш Р4ЗУМ! 8П3Ч47ЛЯЮЩN3 83ЩN! СН4Ч4Л4 Э70 6ЫЛ0 7РУ9Н0, Н0 С3ЙЧ4С, Н4 Э70Й С7Р0К3, 84Ш Р4ЗУМ ЧN7437 Э70 4870М47NЧ3СКN, Н3 З49УМЫ84ЯСЬ 06 Э70М. Г0Р9NСЬ. ЛNШЬ 0ПР393Л3ННЫ3 ЛЮ9N М0ГУ7 ПР0ЧN747Ь Э70[6].
На первый взгляд выглядит как абсолютная абракадабра, но мозг достаточно быстро адаптируется к задаче и начинает считывать не те знаки, которые фактически набраны на странице, а те, которые должны были бы, по идее, там быть, чтобы текст получился осмысленным.
Конечно, 9 не очень похоже на букву Д, 4 – на А, 3 – на Е, 6 – на Б, а 7 – на Т.
Но что-то общее в них, согласитесь, есть. И если вы знаете, что перед вами текст, а не математическая формула, мозг быстро перестраивается и начинает видеть то, что должно быть написано согласно его ожиданиям, а не то, что он и в самом деле видит.
Теперь давайте представим себе ситуации, в которых, полагаю, каждый из вас когда-то оказывался. Они позволят нам убедиться в том, как механизм предиктивного кодирования может в буквальном смысле менять восприятие нами реальности.
Допустим, вы находитесь на улице или где-то в большом здании и замечаете на значительном удалении от себя знакомого вам человека. Вы испытываете какие-то чувства – приятные, если рады его увидеть, или, например, тревогу, если не хотите с ним пересекаться.
Но вдруг вам начинает казаться, что это не тот человек. Вы снова приглядываетесь – нет, тот! Или всё-таки показалось, не тот?
При этом сам человек, на которого мы смотрим, в эти моменты словно бы меняет свой облик в вашем восприятии – он то похож на вашего знакомого, то нет.
Вот предиктивное кодирование: мозг помнит, как должен выглядеть ваш знакомый, и он как бы подсказывает вам нужную визуализацию.
Если же перед вами незнакомец, то ваш мозг его не помнит и вынужден ориентироваться только на внешние данные, что тут же делает человека непохожим на вашего знакомого.
Другой пример – из моего личного опыта, пережитого только что. Впрочем, не сомневаюсь, что вы сталкиваетесь с чем-то подобным по нескольку раз на дню, но даже не замечаете этого.
В задумчивости я ходил по квартире и в какой-то момент обнаружил себя на кухне. Там, практически на автомате, я заглянул в холодильник, размышляя, видимо, над тем, стоит ли мне перекусить или нет.
Подвигал содержимое, ничто меня не заинтересовало, я захлопнул дверцу и направился к дверному проёму.
Но там меня вдруг словно что-то остановило. Можно даже сказать – одёрнуло. Что произошло?..
И тут меня начинает догонять произошедшее: дверца холодильника закрылась уже секунду назад, но только сейчас я понял/услышал, что не прозвучало того характерного тихого хлопка, который обычно сопровождает его нормальное закрытие.
Жду ли я этого звука, закрывая холодильник?
Нет, конечно. Я даже не вспомнил бы, что такой есть, если бы меня о нём спросили. Однако мой мозг это помнит, это для него часть динамического стереотипа моего взаимодействия с холодильником.
То есть мозг предиктивно кодирует – ожидает, что дверца закроется со специфическим звуковым сопровождением.
В этот раз я был в задумчивости, быстро отвернулся от холодильника и, честно говоря, думать о нём толком не думал. Для меня холодильник закрыт. По крайней мере, необходимое движение рукой я для этого сделал.
Но мой мозг имел предиктивное ожидание характерного звука, и для него холодильник остался незакрытым. Именно это и остановило меня в проходе.
Непрозвучавший звук догнал меня через эту паузу: я услышал, что не услышал его. Динамический стереотип не закрылся, мозг поднял тревогу и вернул меня к дверце, чтобы я привёл содержимое холодильника в порядок и дверца могла закрыться как надо.
То есть, по сути, тот же фокус: я нахожусь в уверенности, что закрыл холодильник, но предиктивное кодирование вносит поправки в моё представление о реальности, корректируя его.
Нечто подобное может случаться, конечно, не только с холодильником, но и с дверным замком, который вы, как вам показалось, закрыли, а потом вдруг с чувством недоумения и дискомфорта обнаруживаете, что осталась ещё пара пропущенных вами поворотов ключа.
Или с краном горячей воды, когда из него вдруг льётся холодная: мозг предиктивно кодировал одно, реальность оказалась другой, и ошибка результата возвращает вас на один, а то и два хода назад.
Вы отдёргиваете руку, проверяете, какой кран открыт, осознаёте, что что-то произошло с водоснабжением вашей квартиры.
Очевидно, впрочем, что мы замечаем только те случаи предиктивного кодирования, когда мы допускаем какую-то ошибку или сталкиваемся с каким-то исключением, чрезвычайной ситуацией.
Но процесс предиктивного кодирования всего и вся производится нашим мозгом постоянно, неустанно. Просто мы осознаём его лишь в случаях, когда что-то, как говорится, идёт не так.
Или вот такая ситуация: вы находитесь на работе, допустим, в офисе своей компании, и вдруг видите в коридоре своего товарища, с которым вы связаны, например, соседством – он ваш сосед по даче, а к вашей работе он не имеет никакого отношения.
«Что ты тут делаешь?!» – в недоумении спросите вы. «А ты?..» – спросит он.
«Как что? Я тут работаю…» – ответите вы, неуверенно оглядываясь по сторонам.
«Вот как! А я пришёл сделку оформить…» – выдохнет ваш сосед, начиная постепенно привыкать к мысли, что вас можно встретить не только на даче, но и в офисе компании, где, как оказывается, вы работаете.
Вы, в свою очередь, тоже от состояния крайнего недоумения постепенно перейдёте к состоянию умиротворения и даже, не исключено, порадуетесь возможности помочь своему хорошему знакомому в его делах.
Но откуда взялось это сильное недоумение в момент описанной встречи?
Посмотрим ещё раз на левую часть схемы функциональной системы на рис. 12, где значится: «обстановочная афферентация» и «пусковой стимул».
В последнем примере обстановочная афферентация – это ваша работа в одном случае и ваша дача – в другом.
А теперь подумайте: какова вероятность встретить вашего соседа (пусковой стимул) в своём офисе и какова вероятность встретить его на даче?
Очевидно, что встретиться с соседом по даче вполне естественно в обстановочной афферентации вашего дачного посёлка, а вот обнаружить его в обстановочной афферентации вашей работы – это событие, несмотря на свою тривиальность, лично для вас уже из ряда вон выходящее, нетипичное как минимум.
То есть наш мозг, ориентируясь на обстановочную афферентацию (в одном случае – дача, в другом случае – ваш рабочий офис), считает какие-то пусковые стимулы более релевантными для неё, а какие-то – менее.
Ведь точно так же, если ваш коллега по работе (пусковой стимул) вдруг появится в обстановочной афферентации вашего дачного посёлка, это опять-таки приведёт ваш мозг в некоторое замешательство, потому что подобное событие трудно, а то и невозможно было предсказать.
Вот это «трудно было предсказать, что» и есть результат предиктивного кодирования.
Мозг постоянно рассчитывает вероятности будущих событий с учётом актуальной ситуации (обстановочной афферентации) и предсказывает будущее – то есть предиктивно его кодирует («опережающе отражает»).
Если прогноз, сделанный нашим мозгом, оправдывается, то ему и нет нужды особенно напрягаться – он работает на автоматизмах, особенно даже не вовлекаясь в процесс.
О чём тут задумываться, если «всё как обычно», «типично», «рутинно»?
Однако же, если вы сталкиваетесь с пусковым стимулом, который нетипичен для данной обстановочной афферентации, срабатывает сигнал тревоги, и вы судорожно пытаетесь понять, как вам действовать в этой непривычной для вас ситуации. И тут мозг включается на все сто.
То есть если наш прогноз не оправдывается, это повергает нас в стресс, что включает целый комплекс адаптационных механизмов, о чём, собственно, и говорил Иван Петрович Павлов, учитель Петра Кузьмича Анохина, рассказывая о феномене динамической стереотипии.
ВЕРОЯТНАЯ ВЕРОЯТНОСТЬ
Томас Байес, пресвитерианский священник и сын пресвитерианского священника, кроме богословия, освоил в Эдинбургском университете ещё и логику, что стало, судя по всему, закладным камнем всем нам известной теперь теории вероятности.
В 1764 году, уже после смерти Байеса, в «Трудах Лондонского королевского общества» была опубликована его работа «Эссе о решении проблем в теории случайных событий», которая рассказывала о «теореме Байеса»20.
Работу, кстати сказать, обнаружил в архиве Байеса его друг – Ричард Прайс. Обнаружил – и вписал тем самым байесовское имя в историю (впрочем, как и своё собственное).
Теорема Байеса в этом эссе определяет вероятность наступления события в условиях, когда на основе наблюдений известна лишь некоторая информация о событиях.
То есть мы знаем, что было такое-то количество наблюдений (замеров) и такое-то количество попаданий (событий), и из этого можем высчитать, какова вероятность того, что при следующем наблюдении искомое событие будет иметь место.
Энное количество раз я закрывал холодильник в своей кухне, и, видимо, такое же количество раз за этим следовал тихий хлопок. Количество замеров, произведённых моим мозгом, и соответствующих совпадений делает этот хлопок обязательным элементом ситуации, а его вероятность – практически стопроцентной.
Если всё максимально упростить, то теорема Байеса утверждает: вероятность какого-либо события – это то же самое, что и частота наступления этого события, где частота – это количество измерений.
Таким образом, если разделить число известных случаев события на общее количество измерений, мы получим вероятность события.
Феномен предиктивного кодирования – это и есть механизм предсказания вероятности будущих событий, который с математической точки зрения описывается как раз вариационными байесовскими методами.
Последние учитывают и поступающие данные, и скрытые переменные с различными потенциальными вариантами отношений между ними. То есть это уже многоуровневая байесовская модель, которая позволяет аппроксимировать расчёт вероятностей до конкретных предсказаний.
Над этой темой, если вы захотите разбираться в ней более детально, работают Карл Фристон и Саша Ондобака из Университетского колледжа Лондона, Анил Сет из Университета Сассекса, а также канадка Лиза Фельдман Барретт из Северо-Восточного университета в Бостоне и Кайл Симмонс из Университета Оклахомы.
А упоминаю я обо всём этом только потому, что возможность подобной математизации имеет чрезвычайно большое методологическое значение…
Фактически мы видим, что в основе психической функции предиктивного кодирования лежит не «мысль», как мы привыкли её понимать, а алгоритм.
Так что нет ничего удивительного в том, что предиктивное кодирование определяется сейчас уже как универсальный механизм адаптации множества различных систем к средам, в которых они могут оказаться.
Клетка биологического организма с помощью предиктивного кодирования предсказывает поступление веществ из межклеточной среды и заранее готовится к этому, продуцируя необходимые для такого случае белки.
Нейроны зрительной коры прогнозируют то, что внешняя среда покажет им в ближайшее мгновение. На высоком когнитивном уровне мы точно так же постоянно прогнозируем то, что ещё не произошло, но с большой вероятностью может случиться.
Или вот посмотрим, как этот механизм работает на уровне конкретного нейрона.
Допустим, у нас есть нейрон В, который возбуждается от нейрона А и передаёт соответствующий сигнал нейрону С.
Допустим, что нейрон В привык, что нейрон А возбуждает его сотней синапсов. Соответственно, активация ста синапсов на нейроне А создаёт потенциал действия, который передаётся по цепи нейрону С.
В результате, согласно принципу предиктивного кодирования, нейрон С предсказывает, что получит привычный для него потенциал действия от нейрона А, и живёт с этим счастливым ощущением предопределённости.
Но в один прекрасный момент нейрон А передаёт нейрону В слабый сигнал, в результате чего достаточного потенциала действия не возникает и нейрон С вообще не получает никакого сигнала.
В другой прекрасный момент нейрон А перевозбуждается и перевозбуждает нейрон В, а С получает сигнал, который совершенно не ожидал получить.
Итак, вот она, реальная жизнь, полная неопределённости и вероятностей.
Нейрон С, желая справиться с возможной ошибкой, начинает готовиться к неопределённости: он экспрессирует больше рецепторов для захвата нейромедиаторов или, наоборот, уменьшает их количество, изменяет число ионных каналов на своей мембране (об этом мы поговорим чуть позже), отращивает или, наоборот, элиминирует шипики, налаживает контакты с другими нейронами, чтобы перераспределять полученный потенциал, и т. д., и т. п.
Если нейрон не сумеет адаптироваться и не сможет эффективно играть в эту «угадайку», то мы получим ошибку, которая может даже привести к психическому недугу. Впрочем, с нейроном А и с нейроном В происходит то же самое…
Мы с вами рассмотрели взаимодействие лишь одного нейрона с двумя другими, оставив в стороне все прочие его взаимосвязи. Для протокола и для полноты картины: таких нейронов в мозге 87 миллиардов, каждый из них связан тысячами синапсов с тысячами других нейронов.
Теперь представьте себе этот граф… Впрочем, нет. Даже не пытайтесь!
И вот ещё одна важная вещь, которую нам следует отметить, чтобы окончательно утвердить приоритет отечественной науки в вопросе «предиктивного кодирования».
Давайте ещё раз взглянем на схему функциональной системы по Петру Кузьмичу Анохину. Посмотрим опять-таки на её левую часть. Не замечаете здесь две плоскости ввода информации? Их и в самом деле две:
1) извне на организм действует внешняя среда – обстановочная афферентация и пусковой стимул, и с этим вроде бы всё понятно,
2) но есть ещё и второй источник ввода данных, внутренний, – это «память», собственно, она, в самом широком понимании этого слова, и отвечает за предиктивное кодирование.
В самом деле, «память» (то или иное внутреннее знание системы) – как и внешняя среда, – источник данных для системы. Можно даже назвать её «ментальной афферентацией», которая создаёт во мне ожидание тех или иных событий.
Поэтому предиктивность – это, по сути, имплицитная функция системы.
Другое дело, что эта предиктивность может быть:
• пассивной – система всегда готова к какому-то определённому сигналу (событию) какого-то свойства и качества,
• и активной – система целенаправленно производит расчёт вероятности того или иного сигнала (события).
Если сигнал (событие) и состояние системы комплементарны друг другу, то система реагирует согласно заданной программе.
Если сигнал как-то отличается от предзаданного (предполагаемого системой), системе нужна уже другая программа, которая собирается из элементов существующих в системе программ.
Разумеется, на такую пересборку необходимо время, и тут-то как раз выручает вероятностное предиктивное кодирование:
• мозг на ближних, так сказать, подступах держит программы, которые, согласно расчётам, подходят более вероятному стимулу (ситуации);
• а на дальних – программы, подходящие для стимулов (ситуаций), которые тоже возможны, но менее вероятны (эти программы актуализируются, но не так активно и не настолько полно).
Таким образом, наш мозг несёт в себе множество программ, но держит на полной изготовке программу под наиболее вероятный, по его расчётам, сигнал.
Менее вероятные программы актуализируются им пропорционально рассчитанной для них вероятности.
Получая первую информацию о сигнале, мозг дорассчитывает вероятность того, с каким сигналом (ситуацией) ему придётся иметь дело в этот раз. И как только прогноз достигает определённого уровня достоверности, включает соответствующую ему программу, не дожидаясь полной информации о стимуле (ситуации).
Именно таким образом происходит победа над временем. Если бы природа не придумала «опережающее отражение» (предиктивное кодирование), то мы бы всегда запаздывали, отвечая на стимул (сигнал, событие).
Пока этот стимул полностью получишь, пока детально обработаешь и интерпретируешь, пока решишь, как на него реагировать, пока актуализируешь соответствующие структуры, тебя уже и нет – съели.
Очевидно, что революция благоприятствовала тем мозгам, которые совершенствовались в предиктивном кодировании и работали, так скажем, на опережение.
Да, мы можем ошибиться в своём предсказании, но, как говорят мудрые врачи неопытным медикам, «то, что случается чаще, случается чаще».
И правда, если у вас разболелась голова, то, скорее всего, у вас просто разболелась голова. Хотя, конечно, есть какая-то минимальная вероятность, что это симптом рака головного мозга.
С другой стороны, эта предиктивность играет с нами иногда злую шутку.
Представьте, что вы собрались посмотреть в зеркало. Кого там ожидают увидеть кортикальные колонки вашей зрительной коры?
Разумеется, вас – стопроцентная вероятность. Но вот нюанс – они увидят то ваше лицо, которое они помнят.
В самом деле, зачем тратить силы, чтобы всякий раз заново пересчитывать, прорисовать и дорабатывать образ вашего лица – там же никаких радикальных изменений не ожидается, правильно?.. Правильно.
Теперь представьте это: вы смотритесь в зеркало здесь и сейчас, а видите в нём не своё актуальное отражение (если брать его в целом, а не конкретный прыщик или порез), но программу.
Стоит вам только направить свой взгляд на зеркало – визуализация вашего лица, которая была прописана загодя, будет диктовать вам то, что вы будете видеть.
Если воспользоваться языком программирования, то это реализация процесса «сверху вниз» – когда программа более высокого уровня, можно сказать, диктует программам более низкого уровня, что они должны делать (что воспринимать, как реагировать и т. д.). Это и есть сущность предиктивного кодирования.
Да, система, работающая «снизу вверх», будет точнее, поскольку в данном случае программы, имеющие непосредственный контакт с реальностью, сообщат о том, что они видят, а программам более высокого уровня придётся как-то перестраиваться под эти данные.
Но реализация принципа «снизу вверх», как вы понимаете, занимает куда больше времени и сил, чем принципа «сверху вниз».
Поскольку в дикой природе и время реакции, и трата сил – это критерии зачастую определяющие, принцип «сверху вниз», как правило, выигрывает.
Однако это не значит, что верхнеуровневые программы не меняются. Хоть и постепенно, отсроченно, они должны модифицироваться, чтобы не потерять связь с реальностью полностью.
Поэтому принцип «снизу вверх» тоже работает в системе, но не в моменты, когда от нас требуется немедленная реакция (тут как раз срабатывают шаблоны), а когда мозг перерассчитывает свои модели с учётом обратных связей.
И вот в чём злая шутка, если вернуться к нашему отражению в зеркале…
Так как вероятность увидеть своё лицо, глядя в зеркало, равна 100 %, наш мозг не стремится постоянно пересчитывать свой прогноз и пользуется тем, что был создан когда-то.
И, глядя в зеркало, мы видим своё отражение, которому в среднем год, а то и два. Поэтому, если вам перевалило за сорок, практически каждый из вас считает, что выглядит лучше своих одногодков.
То есть из-за предельно высокой вероятности данной ситуации – увидеть своё лицо, глядя в зеркало, – системе нет нужды активно использовать принцип «снизу вверх», всё же полностью предсказуемо (ну, кроме тех самых порезов и прыщиков, разумеется).
