Читать книгу Экзистенциальные пределы разума - - Страница 7

Теория прогнозирующего кодирования (Predictive Coding) и её основы, связанные с Байесовскими подходами, занимают ключевое место в современном понимании того, как мозг воспринимает и обрабатывает информацию. В отличие от традиционных представлений о восприятии, согласно которым мозг просто реагирует на сенсорные данные, теория прогнозирующего кодирования утверждает, что мозг активно строит модели мира и использует их для предсказания будущих событий. Эти предсказания затем сопоставляются с реальной сенсорной информацией, поступающей через органы чувств. Ошибка предсказания – разница между тем, что мозг ожидает, и тем, что он действительно воспринимает – является сигналом для обновления ментальной модели. Этот процесс позволяет мозгу минимизировать затраты энергии, ускоряя восприятие и повышая адаптивность, что является основой для эффективного функционирования когнитивных процессов.

В последние десятилетия теория прогнозирующего кодирования всё чаще рассматривается как часть более общего принципа свободной энергии (Free energy principle), который объединяет её с байесовским выводом, теорией активного вывода (Active Inference) и другими подходами, связанными с минимизацией неопределенности и адаптацией к изменениям окружающей среды.2 Однако, несмотря на растущий интерес к этому интегративному подходу, прогнозирующее кодирование само по себе остаётся фундаментальной концепцией для понимания того, как мозг строит модели мира и обновляет их на основе новых данных. В данной работе основное внимание будет уделено именно прогнозирующему кодированию, его нейробиологическим механизмам и роли в когнитивных процессах.

Исторические корни теории прогнозирующего кодирования действительно восходят к работам Пьера-Симона Лапласа, который, в свою очередь, заложил основы концепции детерминизма. Лаплас, как один из первых, рассмотрел идеи вероятности и детерминизма в контексте того, как можно было бы предсказать будущее, если бы было доступно полное знание о текущем состоянии вселенной. Его гипотеза о «демоне Лапласа», который мог бы с абсолютной точностью предсказать будущее, основывалась на идее, что, если бы мы знали все параметры микросостояний, включая положение и скорость всех частиц, то все события – включая мысли и действия человека – могли бы быть предсказаны.

Однако сама концепция прогнозирования и построения моделей мира начала развиваться значительно позже. В XVIII и XIX веках идеи Лапласа о детерминизме начали подвергать сомнению современные философы и ученые, такие как Исаак Ньютон, Карл Фридрих Гаусс и другие. Идеи, связанные с вероятностными расчетами и неопределенностью, стали набирать популярность с развитием статистики и термодинамики.

В XX веке работы Клауса Хейслера, Ричарда Фейнмана, и Яна Френкеля стали важным шагом к пониманию того, как предсказания могут работать в условиях неопределенности и как мозг может строить гипотезы в условиях вероятности и не идеальности. Эти ученые предложили математические подходы, которые, в конечном счете, заложили основы для теории прогнозирующего кодирования в нейробиологии.

Не менее важным вкладом в развитие идеи прогнозирования и теории кодирования стали работы исследователей в области нейронауки в середине XX века, таких как Бенжамен Либет и Нобель лауреаты Роджер Сперри и Жан-Пьер Шевалье. Либет, например, провел эксперименты, которые продемонстрировали, что мозг начинает процесс принятия решений за несколько секунд до того, как человек осознает свой выбор, что ставило под сомнение идею о полном контроле над поведением.

Однако теории, сходные с прогнозирующим кодированием, начали активно развиваться лишь в конце XX и начале XXI века. Ключевую роль в этом сыграли работы, связанные с исследованием нейропластичности и адаптивных механизмов мозга. Нейробиологические исследования, включая исследования нейромедиаторов, таких как дофамин, и влияние нейронных сетей, позволили сделать важные выводы о том, как мозг использует прогнозирование и модели для восприятия окружающего мира. Основоположники теории прогнозирующего кодирования, такие как Карл Фридрих фон Вайцзеккер и Грегори Хупер, предложили, что мозг всегда формирует гипотезы о будущем на основе прошлого опыта и коррелирует их с поступающей сенсорной информацией.

Теорема Байеса, предложенная английским математиком Томасом Байесом в XVIII веке, стала важным математическим инструментом для анализа и обновления вероятностных гипотез в свете новых данных.

Суть теоремы заключается в том, что она позволяет пересчитывать вероятность гипотезы, исходя из того, какие данные становятся известны. Теорема Байеса описывает, как обновляется вера (или вероятность) гипотезы в ответ на новую информацию. В контексте мозга эта теорема может быть использована для объяснения того, как нейронные сети обновляют свои предсказания о будущем, учитывая, как старый, так и новый опыт.

В контексте теории прогнозирующего кодирования эта теорема и формула иллюстрирует, как мозг обновляет свои гипотезы (или предсказания) о мире, основываясь на новых сенсорных данных. Когда мозг сталкивается с новыми событиями (данными), он пересматривает свою априорную вероятность (предсказания), чтобы учитывать эти данные, что позволяет улучшить точность будущих предсказаний.

Таким образом, этот процесс отражает ключевую особенность прогностического кодирования, заключающуюся в том, что мозг не просто реагирует на данные, а активно пересматривает свои ожидания на основе новых входных данных, всегда стремясь к минимизации ошибок предсказания.

Применение байесовской теоремы к нейробиологии и когнитивной науке стало возможным в 1980-х годах, когда ученые начали понимать, как мозг может использовать вероятностные методы для решения проблем неопределенности. В этой парадигме мозг рассматривается как «байесовский инференсер» (интерпретатор), который строит гипотезы о мире и обновляет их в ответ на сенсорную информацию, используя принципы вероятности. Байесовская модель подразумевает, что мозг сохраняет вероятностные модели будущих событий и корректирует их, основываясь на ошибках предсказаний, что непосредственно связано с теорией прогнозирующего кодирования.

Это обновление вероятностных гипотез имеет важное значение, потому что позволяет мозгу не только адаптироваться к изменениям окружающей среды, но и учесть неопределенность в мире, даже если информация неполна. В этом смысле теорема Байеса и её приложения стали основой для того, чтобы понять, как мозг, сталкиваясь с неопределенностью, способен улучшать свои предсказания и предсказывать будущее с учетом прошлых знаний.

Таким образом, связь теории прогнозирующего кодирования с теоремой Байеса стала ключевым моментом в развитии нейробиологических моделей, которые объясняют, как мозг обрабатывает информацию и использует вероятностные вычисления для предсказания будущего. Байесовская теория, будучи основой для обработки неопределенности и адаптации, обеспечила важный математический и когнитивный инструмент для понимания того, как работает мозг в условиях постоянной неопределенности и изменчивости мира.

Прогнозирующее кодирование как адаптивный механизм

В основе теории прогнозирующего кодирования лежит принцип, что мозг не только реагирует на внешние стимулы, но и активно прогнозирует их, используя существующие модели мира. Мозг строит гипотезы о том, что произойдёт в будущем, и сопоставляет их с текущей сенсорной информацией. Если предсказания совпадают с реальностью, ошибка предсказания минимизируется, что позволяет мозгу эффективно использовать свои ресурсы. Если же возникает ошибка – несоответствие между предсказанием и реальностью – мозг обновляет свои модели мира, что способствует лучшему восприятию и адаптации.

Такой подход позволяет мозгу экономить энергию и усилия, минимизируя необходимость в переработке всей информации. Вместо того чтобы каждый раз заново интерпретировать данные, мозг работает с упрощёнными моделями, которые он постоянно обновляет в зависимости от новых сенсорных данных. Это существенно ускоряет процесс обработки информации и снижает затраты энергии. Например, когда человек идет по улице, его мозг не анализирует каждый шаг отдельно, а просто использует свои предсказания о том, что должно произойти в следующую секунду.

Прогнозирующее кодирование работает на разных уровнях, начиная от простых сенсорных сигналов (например, звуков или цветов) и заканчивая сложными социальными взаимодействиями и абстрактными идеями. На более низких уровнях мозг предсказывает базовые сенсорные сигналы, такие как формы и движения, на более высоких – более сложные явления, например, намерения людей или сценарии социальных взаимодействий.

Роль гормонов, нейромедиаторов и микробиоты в прогнозировании

Эффективность механизмов прогнозирующего кодирования также зависит от множества внешних и внутренних факторов. Гормоны, нейромедиаторы, микробиота кишечника и травмы могут существенно влиять на способности мозга к прогнозированию и адаптации.

Кортизол, гормон стресса, может ослабить способность мозга корректировать свои прогнозы. Например, высокие уровни кортизола могут нарушать процесс обновления модели мира, что ведёт к устойчивым ошибкам восприятия и повышенной тревожности. Нейромедиаторы, такие как дофамин, играют ключевую роль в процессах вознаграждения и мотивации, а также в усилении или ослаблении определённых предсказаний мозга. Недавние исследования также показали, что микробиота кишечника может влиять на когнитивные функции и даже на способности мозга к предсказанию, поскольку микробы взаимодействуют с центральной нервной системой, влияя на наше настроение и восприятие.

Травмы, особенно травмы головного мозга, могут нарушить нейробиологические процессы прогнозирования, что приводит к когнитивным и эмоциональным расстройствам. Например, депрессия и тревожные расстройства могут быть связаны с нарушениями в механизмах прогнозирующего кодирования, когда мозг не может эффективно обновить свои модели мира.

Современные исследования мозга показывают, что разум активно создаёт и обновляет модели мира, используя прогнозирующее кодирование и Байесовские подходы.

Прогнозирующее кодирование – это процесс, при котором мозг строит гипотезы о том, что он ожидает воспринять, и сравнивает эти гипотезы с реальной сенсорной информацией. Когда прогнозирующее кодирование даёт несоответствие между ожиданием мозга и сенсорной информацией (ошибку предсказания), мозг может либо обновить модель мира, либо попытаться интерпретировать данные через уже существующие гипотезы. Если ошибка предсказания слишком велика, мозг иногда воспринимает её как реальность, что может приводить к галлюцинациям. Например, в условиях сенсорной недогрузки, когда сенсорной информации недостаточно, мозг может доминировать своими предсказаниями, и так появляются зрительные или слуховые образы, компенсирующие отсутствие реальных стимулов. При чрезмерной активации предсказаний, например, при стрессе или нейрохимическом дисбалансе (таком как избыток дофамина), мозг может игнорировать реальную информацию и навязывать свою интерпретацию. Это частично объясняет галлюцинации, которые наблюдаются при шизофрении.

Уровни прогнозирующего кодирования:

Низкий уровень (сенсорный): Мозг предсказывает простые сенсорные сигналы (например, линии, цвета или звуки). Например, если вы слышите шум шагов, ваш мозг предсказывает, что вы увидите человека.

Средний уровень (перцептивный): Предсказания включают более сложные структуры – образы, звуки слов или предметы. Например, видя быстрое движение в кустах, вы предполагаете, что это животное.

Высокий уровень (когнитивный): На этом уровне мозг создаёт сложные гипотезы, включая социальные взаимодействия и абстрактные идеи. Например, на основе поведения человека вы можете предсказать его намерения.

Восходящие и нисходящие сигналы

Иерархия обработки информации основана на двух типах сигналов:

Нисходящие предсказания (top-down signals): На каждом уровне мозга генерируются предсказания о сенсорных данных, которые поступают на уровни ниже. Например, если более высокий уровень предполагает, что человек видит лицо, то на низших уровнях будут ожидаться черты лица (глаза, нос, рот).

Восходящие ошибки предсказания (bottom-up signals): Когда реальный сенсорный сигнал не соответствует предсказанию, возникает сигнал ошибки. Этот сигнал передается на более высокие уровни для корректировки модели и уточнения предсказаний.

Как мозг корректирует ошибки?

Этот процесс происходит через циклическую обратную связь:

Предсказание: Высший уровень генерирует предсказание и отправляет его вниз по иерархии.

Сравнение: На низшем уровне это предсказание сравнивается с реальным сенсорным сигналом.

Ошибка: Если есть расхождение, генерируется ошибка предсказания.

Обновление модели: Ошибка передается обратно вверх, где модель корректируется для улучшения будущих предсказаний.

Когда реальная сенсорная информация совпадает с предсказаниями, мозг минимизирует ошибку предсказания, что способствует экономии ресурсов. Если же информация не соответствует ожиданиям, возникает ошибка предсказания, сигнализируя о необходимости обновления модели мира.

В нейронных слоях мозга существует разделение на «нейроны предсказания», которые формируют ожидания, и «нейроны ошибок», которые отмечают, если предсказания не сбылись. Например, в супрагранулярных слоях (верхних слоях мозга) находятся нейроны ошибок, которые активируются, когда что-то неожиданное происходит. В глубоких слоях расположены нейроны, которые дают сигналы предсказания.

Однако на эффективность прогнозирующего кодирования влияют различные факторы, включая гормоны, нейромедиаторы, микробиоту и травмы. Гормоны, такие как кортизол, вырабатываемый в ответ на стресс, могут изменять чувствительность нейронов, влияя на способность мозга к адаптации и обучению. Нейромедиаторы, например, дофамин, играют ключевую роль в процессах мотивации и вознаграждения, что может усиливать или ослаблять определённые предсказания и реакции. Микробиота кишечника, взаимодействуя с центральной нервной системой, может влиять на настроение и когнитивные функции, что отражается на процессе прогнозирования. Травмы, особенно травмы головного мозга, могут нарушить нормальное функционирование нейронных сетей, ответственных за прогнозирующее кодирование, что приводит к когнитивным и эмоциональным расстройствам.

Ошибки в процессе прогнозирующего кодирования могут возникать по разным причинам. Они могут быть связаны с недостаточной точностью сенсорных данных, неправильной интерпретацией информации или сбоем в обновлении моделей мира. Такие ошибки могут приводить к искажению восприятия и нарушению адаптивного поведения. Например, при хроническом стрессе повышенный уровень кортизола может снижать способность мозга к корректировке предсказаний, что приводит к устойчивым ошибкам восприятия и повышенной тревожности.

Таким образом, прогнозирующее кодирование является основой адаптивного поведения и когнитивных функций человека. Понимание механизмов этого процесса и факторов, влияющих на его эффективность, открывает новые горизонты для разработки методов лечения различных психических и неврологических заболеваний, связанных с нарушениями в прогнозирующем кодировании.

Заключение

Возникновение разума – это результат сложного эволюционного процесса, приведшего к появлению различных форм интеллекта у разных видов. Прогнозирующее кодирование и Байесовские подходы показывают, как мозг создаёт модели мира и адаптируется к новым условиям, минимизируя ошибки предсказаний. Эти механизмы лежат в основе нашего восприятия, обучения и мышления, делая разум мощным инструментом для понимания и преобразования реальности.