Аннотация: Книга "Предсказание как выживание" раскрывает, почему предсказание - это не одна из многих когнитивных стратегий, а единственная архитектура, способная выдержать физические ограничения нашей Вселенной.
Борис Кригер
Как мозг опережает реальность: Нейро-прогнозировнаие как средство выживания
К тому моменту, как вы прочитаете это предложение, оно уже станет прошлым.
Ваш мозг лжет вам - и эта ложь поддерживает вашу жизнь. Каждое ваше восприятие, каждое ваше движение, каждая интуиция, направляющая ваши решения, - это не реакция на реальность, а ее предсказание. Вы видите не настоящее. Вы видите лучшее предположение вашего мозга о том, каким должно быть настоящее.
Это не философия. Это физика.
Нейронные сигналы распространяются с конечной скоростью. К тому моменту, когда сенсорная информация достигает вашего сознания, мир уже изменился. Лягушка, ловящая муху, сокол, пикирующий со скоростью 300 километров в час, теннисист, отбивающий подачу - ни одно из этих действий не было бы возможно, если бы мозг просто реагировал на то, что он чувствует. Он должен предсказывать. Альтернативы нет.
Книга "Предсказание как выживание" раскрывает, почему предсказание - это не одна из многих когнитивных стратегий, а единственная архитектура, способная выдержать физические ограничения нашей Вселенной. Опираясь на нейробиологию, эволюционную биологию, физику и искусственный интеллект, Борис Кригер показывает, что от мельчайшего организма до самой большой языковой модели предсказание неизбежно - не потому, что его выбрали инженеры или эволюция, а потому, что ничто другое не работает.
Вы узнаете, почему ваш мозг создает галлюцинации, порождающие реальность, почему системы искусственного интеллекта "галлюцинируют" по той же фундаментальной причине, почему интуиция - это сжатое предсказание, и почему будущее - единственное место, где мы когда-либо жили.
Книга, которая изменит ваше понимание собственного разума.
Перевод с английского. Книга основывается на научной статье автора The evolutionary inevitability of predictive processing: A physical constraint argument. Опубликованной на сайте репозитория Церн Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.18444910
СОДЕРЖАНИЕ
ПРЕДИСЛОВИЕ: МОЗГ, ЗНАЮЩИЙ ЗАВТРАШНИЙ ДЕНЬ 5
ГЛАВА ПЕРВАЯ: ЖИЗНЬ В ПРОШЛОМ 19
ГЛАВА ВТОРАЯ: ВАЛЮТА ВЫЖИВАНИЯ 33
ГЛАВА ТРЕТЬЯ: ПРОБЛЕМА МАСШТАБА 45
ГЛАВА ЧЕТВЁРТАЯ: МАТЕМАТИКА ВЫЖИВАНИЯ 61
ГЛАВА ПЯТАЯ: ЧУВСТВА, ВЫХОДЯЩИЕ ЗА ПРЕДЕЛЫ ЗРЕНИЯ 86
ГЛАВА ШЕСТАЯ: НЕВОЗМОЖНОСТЬ ПАССИВНОГО ВОСПРИЯТИЯ 96
ГЛАВА СЕДЬМАЯ: МУДРОСТЬ КИШЕЧНИКА 107
ГЛАВА ВОСЬМАЯ: КОГДА МАШИНЫ УЧАТСЯ ПРЕДСКАЗЫВАТЬ 118
В открытиях нейронауки последних десятилетий есть что-то почти сверхъестественное. Ваш мозг знает вещи еще до того, как они произойдут. Не в мистическом смысле ясновидения или предвидения, а в измеримом, воспроизводимом, научно подтвержденном смысле, который по-своему еще более удивителен.
Рассмотрим эксперименты. В лабораториях по всему миру исследователи задокументировали явления, которые, кажется, противоречат здравому смыслу. Когда вы тянетесь за чашкой, ваш мозг уже подготовился к весу и текстуре этой чашки еще до того, как ваши пальцы коснутся ее. Когда вы наблюдаете за мячом, летящим по воздуху, ваша зрительная система уже определила его местоположение раньше, чем это показывает свет, попадающий на сетчатку . Когда бейсболист бьет по быстрой подаче, двигательные команды покидают его мозг еще до того, как мяч пролетит половину пути до домашней базы.
Эффект задержки вспышки наглядно это демонстрирует. Если вы вспыхнете светом в тот самый момент, когда движущийся объект проходит фиксированную точку, вам покажется, что вспышка произошла позади движущегося объекта. Но это не так. Физически они были выровнены. Ваш мозг переместил объект вперед во времени, компенсируя задержки, которые вы никогда не испытываете сознательно. Вы воспринимаете движущийся объект там, где он будет , а не там, где он был .
Исследования в области управления двигательными функциями показывают, что мозг генерирует прогнозы сенсорной обратной связи еще до завершения движений. Дотроньтесь до носа с закрытыми глазами. Ваш мозг знал, где окажется ваш палец, еще до того, как он туда доберется. Он должен был это знать , потому что ожидание фактического сенсорного подтверждения сделало бы скоординированное движение невозможным.
Исследования восприятия речи показывают, что слушатели предсказывают следующие слова еще до того, как говорящий их произнесет. Мозговая активность, связанная с конкретными словами, появляется за сотни миллисекунд до того, как эти слова будут произнесены. Мы не просто слышим речь . Мы ее предвосхищаем.
Эксперты во всех областях, от шахматных гроссмейстеров до врачей скорой помощи, утверждают, что знают, что произойдет, еще до того, как это случится. Они не всегда могут объяснить, как это происходит. Знание приходит само собой, в полном объеме, зачастую еще до начала сознательного мышления. На протяжении веков это считалось интуицией, распознаванием образов или экспертными знаниями. Теперь мы понимаем это как предсказание, тот же вычислительный процесс, который позволяет поймать мяч, только в увеличенном масштабе и примененный к абстрактным областям.
Эти открытия указывают на радикальное переосмысление того, что делает мозг. Он не является пассивным регистратором реальности. Он - механизм прогнозирования, постоянно генерирующий ожидания относительно будущего и сравнивающий эти ожидания с поступающими данными. То, что мы воспринимаем как настоящий момент, на самом деле является прогнозом, наилучшей оценкой того, что происходит сейчас, основанной на информации о том, что произошло доли секунды назад.
Эта идея получила название: предиктивная обработка. И она стала одной из самых влиятельных концепций в когнитивной науке, нейробиологии и философии сознания. Но она также стала одной из самых противоречивых.
Расцвет предиктивной обработки данных
Истоки теории предиктивной обработки информации восходят к XIX веку, к Герману фон Гельмгольцу и его концепции бессознательного вывода. Гельмгольц осознал, что восприятие не может быть простой записью сенсорных данных. Информация, поступающая к нашим органам чувств, слишком неоднозначна, слишком неполна, слишком зашумлена. Восприятие должно включать в себя вывод, при котором мозг использует имеющиеся знания для интерпретации неопределенных данных.
Это открытие оставалось относительно в тени более века, сохраняясь в отдельных областях исследований, но так и не получив широкого признания. Доминирующая точка зрения в нейробиологии XX века основывалась на принципе опережающей обратной связи: информация поступает от органов чувств в мозг, обрабатывается на последовательных этапах и в конечном итоге приводит к восприятию и поведению. Мозг представлялся сложным устройством ввода-вывода, комплексным, но по своей сути реактивным.
Современное возрождение теории предиктивной обработки информации началось в 1990-х годах, когда такие исследователи, как Раджеш Рао и Дана Баллард, показали, что иерархическое предиктивное кодирование может объяснить загадочные особенности нейронных ответов в зрительной коре. Нейроны, которые, казалось, реагировали на визуальные признаки, на самом деле реагировали на ошибки предсказания, на разницу между тем, что мозг ожидал, и тем, что он получал.
В 2000-х и 2010-х годах эта концепция получила развитие благодаря теоретическим работам Карла Фристона о принципе свободной энергии, а также философам и когнитивным ученым, таким как Энди Кларк и Якоб Хоуи, которые разработали ее значение для понимания восприятия, действия и сознания. К середине 2010-х годов предиктивная обработка информации стала, пожалуй, доминирующей теоретической концепцией в когнитивной нейронауке.
Суть этой концепции обманчиво проста. Мозг, по сути, занимается предсказанием. Он поддерживает модель мира и использует эту модель для генерации предсказаний относительно поступающих сенсорных данных. Когда предсказания совпадают с реальностью, обработка информации происходит эффективно, а восприятие остается стабильным. Когда предсказания не сбиваются, возникают ошибки предсказания, и эти ошибки стимулируют обучение и адаптацию.
Эта простая идея обладает необычайной объяснительной силой. Она объясняет, почему знакомые стимулы обрабатываются быстрее, чем новые. Она объясняет, почему внимание в одних отношениях обостряет восприятие, а в других создает "слепые пятна". Она дает единое объяснение восприятия, действий, обучения и даже таких психических расстройств, как шизофрения и аутизм. Она органично связана с байесовскими теориями познания и с математикой теории информации.
Но вместе с влиянием пришла и критика, и со временем эта критика стала еще острее.
Критики наносят ответный удар
Наиболее существенная критика теории предиктивной обработки заключается в её неопровержимости. Критики утверждают, что эта модель настолько гибкая, что может вместить любое наблюдение. Когда ошибки прогнозирования велики, защитники могут заявить, что весовой коэффициент точности был низким. Когда ошибки малы, точность была высокой. Когда организмы активно ищут неожиданные события, как в случае любопытства и исследования, эта модель задействует эпистемические действия, которые уменьшают долгосрочную неопределенность. Критики утверждают, что любое явление можно вписать в модель предиктивной обработки.
Это серьёзное возражение. Теория, способная объяснить всё, не объясняет ничего. Если предиктивная обработка информации не может заранее определить, какие наблюдения её опровергнут, она рискует превратиться в систему без эмпирического содержания, в способ переописания результатов, а не их предсказания.
В связанных с этим критических замечаниях широта объяснительной способности этой концепции рассматривается скорее как недостаток, чем как преимущество. Предиктивная обработка данных применялась к восприятию, управлению моторикой, эмоциям, вниманию, сознанию, языку, социальному познанию, психическим расстройствам и многому другому. Некоторые критики утверждают, что эта универсальность вызывает подозрения. Как один механизм может делать так много? Возможно, эта концепция на самом деле представляет собой лишь расплывчатое утверждение о байесовском характере работы мозга, растянутое на слишком много областей.
Другие ставят под сомнение, действительно ли предиктивная обработка предлагает новые объяснения или же просто переименовывает существующие результаты. Утверждение о том, что мозг предсказывает сенсорную информацию, может звучать глубокомысленно, но действительно ли это отличается от утверждения о том, что мозг обрабатывает сенсорную информацию? Математика предиктивного кодирования хорошо определена, но концептуальная основа предсказания будущего может показаться почти тавтологической. Конечно, мозг предвидит будущее. Что еще он мог бы сделать?
Альтернативные концептуальные модели предлагают разные точки зрения. Экологическая психология, следуя за Джеймсом Гибсоном, утверждает, что восприятие является прямым, а не умозаключительным. Организмы улавливают информацию, уже структурированную окружающей средой, без необходимости во внутренних моделях. Энактивистские подходы подчеркивают роль действия и воплощения, утверждая, что познание нельзя свести к внутренней обработке. Модели восприятия с опережающей обратной связью показывают, что многое можно объяснить, вообще не прибегая к прогнозированию.
Дискуссия временами накалялась. Защитники предиктивной обработки информации обвиняют критиков в непонимании самой концепции. Критики же обвиняют защитников в изменении правил игры всякий раз, когда возникают возражения. В некоторых областях казалось, что все зашло в тупик, циркулируя по одним и тем же аргументам без разрешения.
До сих пор отсутствовал принципиальный ответ на фундаментальный вопрос: зачем нужно предсказание? Почему мозг должен работать именно так, а не как-то иначе? Что делает предсказание не просто возможной архитектурой, а необходимой?
Аргумент физического ограничения
Эта книга основана на статье, которая может изменить условия дискуссии. В начале 2026 года Борис Кригер опубликовал работу под названием "Эволюционная неизбежность предиктивной обработки: аргумент физических ограничений" (Kriger, B. (2026). The Evolutionary Inevitability of Predictive Processing: A Physical Constraint Argument. Zenodo . https://doi.org/10.5281/zenodo.18324374). В статье выдвигается поразительно простой аргумент: предиктивная обработка - это не просто одна из многих вычислительных стратегий. Это единственная масштабируемая и эволюционно стабильная архитектура для систем, работающих в условиях реалистичных физических ограничений.
Аргумент основан на физических фактах, которые никто не оспаривает. Нейронные сигналы распространяются с конечной скоростью, примерно сто метров в секунду максимум. Тела масштабируются геометрически, а это значит, что более крупные организмы сталкиваются с более длинными проводящими путями. Окружающая среда конкурентна и требует значительных временных затрат, что наказывает организмы, которые реагируют слишком медленно. Исчерпывающий анализ вычислительно невыполним, независимо от субстрата.
Исходя из этих предпосылок, Кригер делает поразительный вывод: любая система с конечной задержкой, работающая в неблагоприятных условиях, должна поддерживать внутренние состояния, кодирующие информацию о будущих состояниях окружающей среды. Системы, не обладающие этой способностью, сталкиваются с экспоненциально убывающей вероятностью выживания. В течение эволюционного времени вымирание для непредсказуемых архитектур неизбежно. Предсказание не является необязательным. Это единственное решение, которое выживает.
Это не спор о том, как мозг работает на практике. Это спор о том, как мозг должен работать, учитывая физику нейронной передачи и математику выживания. Он превращает предсказательную обработку информации из эмпирической основы в нечто, более близкое к теоретической необходимости.
В статье прямо рассматриваются критические замечания. Является ли предиктивная обработка неопровержимой? Аргумент о физических ограничениях в принципе фальсифицируем: продемонстрируйте систему, которая бесконечно долго существует в динамичной, суровой среде с нулевой предсказательной способностью. Опровергают ли альтернативные подходы, такие как экологическая психология, эту концепцию? Не совсем, потому что даже прямое восприятие сталкивается с проблемой задержки. Информация, которая доступна напрямую, все равно требует времени для распространения по нервной системе.
Возможно, самое важное в этом аргументе - это объяснение конвергенции, которая так долго озадачивала исследователей. Почему такие разные системы, от зрительной коры млекопитающих до систем эхолокации летучих мышей и больших языковых моделей искусственного интеллекта, используют предсказательные архитектуры? Потому что все они сталкиваются с одним и тем же фундаментальным ограничением. Физике всё равно, состоите ли вы из нейронов или кремния. Конечная задержка плюс конкурентное давление равны предсказанию.
Признавая потенциальную значимость статьи, она была направлена ведущим специалистам в данной области для получения отзывов и предложений о сотрудничестве. Исследователям, работающим в области предиктивного кодирования, экологической психологии, энактивизма и искусственного интеллекта, было предложено принять участие в обсуждении аргументации, проверить её предсказания и изучить её последствия. Наука развивается посредством диалога, и эта аргументация призывает к диалогу на самом фундаментальном уровне: не о том, предсказывают ли мозг, а о том, почему они должны это делать.
Что предлагает эта книга
Эта книга переводит техническую аргументацию Кригера в доступную форму. Она написана для читателей, которым любопытно, как работает их собственный разум, которые, возможно, сталкивались с популярными описаниями предиктивной обработки информации и задавались вопросом, что скрывается под поверхностью, которые хотят понять не только то, что открыла наука, но и почему эти открытия важны.
Наше путешествие проведет нас от фундаментальной физики нейронной передачи к архитектуре искусственного интеллекта. Мы исследуем, как проблема задержки проявляется по-разному для разных размеров тела, разных физических сред и разных сенсорных модальностей. Мы рассмотрим, как предсказание лежит в основе не только восприятия, но и интуиции, проницательности и, возможно, самого сознания. Мы столкнемся с философскими последствиями жизни в мозге, который воспринимает только собственные предсказания, никогда не воспринимая реальность напрямую.
Попутно мы будем честно взаимодействовать с критиками и альтернативными точками зрения. Наука - это не набор неоспоримых истин, а непрерывный спор. Аргумент о физических ограничениях не прекращает дискуссию; он переосмысливает её. Он смещает вопрос с того, предсказывает ли мозг, на то, почему предсказание неизбежно, с описания механизмов на понимание необходимости.
Мозг, знающий завтрашний день, не обладает сверхъестественными способностями. Он делает единственное, что ему позволяют делать законы физики. Понимание этого меняет всё в нашем представлении о восприятии, знаниях, интеллекте и о том, что значит быть разумом, ориентирующимся в неопределённом мире.
Как оказалось, будущее - это единственное место, где мы когда-либо жили.
ГЛАВА ПЕРВАЯ: ЖИЗНЬ В ПРОШЛОМ
Прямо сейчас, когда вы читаете эти слова, вы живёте в прошлом. Не в метафорическом, не в философском смысле, а в буквальном. Реальность, которую вы воспринимаете, мир, который, как вам кажется, вы видите вокруг себя, уже исчез к тому моменту, когда вы это осознаёте. Это не мистическое прозрение и не языковой трюк. Это физика.
Когда свет попадает на сетчатку, он запускает каскад электрохимических сигналов, которые должны пройти через зрительный нерв, достичь релейной станции глубоко в головном мозге, называемой латеральным коленчатым ядром, затем пройти через первичную зрительную кору в затылке и далее распространиться через множество областей обработки визуальной информации, прежде чем возникнет какое-либо сознательное восприятие. Этот путь занимает время. От пятидесяти до ста пятидесяти миллисекунд, в зависимости от того, на что вы смотрите и насколько сложна сцена . Добавьте время, необходимое вашему мозгу для принятия решения и отправки сигналов мышцам, и вы получите задержку в сотни миллисекунд.
Десятая доля секунды звучит незначительно. Но подумайте, что это значит. За эту долю секунды бейсбольный мяч, летящий со скоростью девяносто миль в час, преодолевает тринадцать футов. Змея, совершающая резкий рывок головой, поворачивает голову на несколько дюймов. Сокол, пикирующий со скоростью двести миль в час, пролетает почти тридцать футов. Взаимодействие хищника и жертвы, сформировавшее эволюцию каждой нервной системы на Земле, происходит в этом временном масштабе, где миллисекунды отделяют жизнь от смерти.
Проблема фундаментальна и неизбежна. Нервные сигналы распространяются не со скоростью света. Они распространяются со скоростью электрохимических процессов, по кабелям из белка и жира, питаемым потоком ионов натрия и калия через молекулярные каналы. Самые быстрые нейроны в вашем теле, те, которые заключены в жировую изолирующую оболочку, называемую миелином, проводят сигналы со скоростью примерно сто метров в секунду. Это звучит быстро, пока вы не поймете, что свет распространяется в три миллиона раз быстрее. Ваша нервная система работает в замедленном темпе по сравнению с физическим миром, в котором ей приходится ориентироваться.
Это создает то, что исследователи называют тиранией задержки. Каждая порция информации, которую получает ваш мозг, уже устаревает к моменту своего поступления. Каждое ощущение, которое вы испытываете, описывает мир, которого больше не существует. Вы постоянно отстаёте, постоянно реагируете на призраков.
Как же тогда поймать мяч? Увернуться от удара? Передвигаться по переполненному тротуару, не столкнувшись с другими пешеходами? Как вообще животное выживает в мире, где информация поступает слишком поздно, чтобы быть полезной?
Ответ кроется в предсказании. Ваш мозг не ждет, пока реальность наступит. Он опережает реальность, постоянно формируя ожидания относительно того, что произойдет дальше, сравнивая эти ожидания с поступающими сенсорными данными и обновляя свою модель мира на основе несоответствий. То, что вы воспринимаете как настоящий момент, на самом деле является предсказанием, наилучшей оценкой того, как выглядит мир прямо сейчас, основанной на информации, описывающей, как мир выглядел доли секунды назад.
Это не выбор. Это не когнитивный трюк и не удобный обходной путь. Это единственное возможное решение проблемы задержки. Любой мозг, который просто ждал бы поступления сенсорных данных, прежде чем принимать решение, был бы вытеснен мозгами, которые предвидели будущее. Эволюция не терпит задержек в условиях, где задержка означает смерть.
Чтобы понять, почему предсказание необходимо, нам нужно понять физические ограничения, которые делают его возможным. Нам нужно изучить, почему нейронные сигналы не могут распространяться быстрее, почему более крупные тела создают более крупные проблемы и почему решения, найденные эволюцией, говорят нам нечто глубокое о природе самого разума. Эта книга - исследование этой области, путешествие от физики нервных клеток к архитектуре сознания, от стратегий охоты доисторических хищников до внутренних механизмов искусственного интеллекта.
Основной тезис прост, но радикален: предсказательная обработка - это не просто один из способов работы мозга. Это единственный способ, которым мозг может работать, учитывая физические ограничения, в которых он функционирует. Любая система, сталкивающаяся с временными задержками в конкурентной среде, должна либо предсказывать, либо погибнуть. Это не биологическая случайность или эволюционная причуда. Это математическая необходимость.
Последствия распространяются во всех направлениях. Если восприятие - это предсказание, то то, что мы называем реальностью, на самом деле является контролируемой галлюцинацией, историей, которую наш мозг рассказывает нам о мире, к которому мы никогда не имеем прямого доступа. Если интуиция - это предсказание, то предчувствия и мгновенные суждения, которые направляют нашу жизнь, - это не таинственные шестые чувства, а продукт бессознательного статистического обучения. Если системы искусственного интеллекта сходятся к предсказательным архитектурам, возможно, они открывают одно и то же универсальное решение одной и той же универсальной проблемы.
Эта книга познакомит вас с доказательствами этих утверждений. Мы рассмотрим гонки вооружений в масштабе миллисекунд, которые формировали нервные системы на протяжении сотен миллионов лет. Мы изучим, как соотношение между размером тела и задержкой нейронной активности создает различные требования для разных существ. Мы рассмотрим, как различные среды обитания, от глубин океана до открытого неба, предъявляют разные требования к прогнозированию. Мы столкнемся с философскими загадками, которые возникают, когда мы серьезно относимся к прогнозированию: что значит воспринимать реальность, если все восприятие - это прогнозирование? Как мы можем доверять своему опыту, если наш мозг постоянно что-то выдумывает?
Мы также ответим скептикам. Предиктивная обработка информации подвергалась критике как неопровержимая и слишком гибкая, чтобы быть настоящей научной теорией. Альтернативные концепции, от экологической психологии до моделей реактивного управления, предлагают разные взгляды на то, как может работать разум. Мы честно обсудим эти критические замечания и покажем, как аргумент о физических ограничениях выдерживает их проверку.
Но сначала нам нужно понять врага. Нам нужно понять задержку, фундаментальное препятствие, которое эволюционировала система прогнозирования. И нам нужно понять, почему это препятствие нельзя просто устранить, создав более быстрые нейроны.
Скорость передачи нервных импульсов не случайна. Она вытекает из физических принципов работы нейронов. Потенциал действия, электрический импульс, передающий информацию по нервному волокну, не похож на ток, протекающий по медному проводу. Это волна молекулярной активности, цепная реакция, распространяющаяся вдоль аксона по мере последовательного открытия натриевых каналов, позволяющих заряженным частицам перемещаться через клеточную мембрану. Скорость этой волны зависит от нескольких факторов: диаметра аксона, наличия миелиновой оболочки, плотности и кинетики ионных каналов, а также температуры.
Эволюция довела все эти параметры до предела. Миелинизация, обволакивание аксонов жировой изоляцией, увеличивает скорость проведения примерно в сто раз. Она позволяет сигналам перескакивать от одного промежутка к другому вдоль волокна, а не распространяться непрерывно. Но для миелинизации необходимы специализированные клетки - олигодендроциты в головном мозге и клетки Шванна в периферической нервной системе, - которые должны формироваться и поддерживаться с метаболическими затратами. Не каждый аксон может позволить себе быть миелинизированным.
Увеличение диаметра аксона также увеличивает скорость, но эта зависимость является сублинейной. Удвоение диаметра не удваивает скорость; оно увеличивает скорость лишь примерно на сорок процентов. Чтобы удвоить скорость только за счет диаметра, необходимо увеличить площадь поперечного сечения аксона в четыре раза. Гигантские аксоны кальмаров, которые контролируют быструю реакцию избегания, позволяющую животному убегать от хищников, имеют диаметр почти миллиметр, что примерно в тысячу раз толще, чем у типичных аксонов млекопитающих. Даже эти биологические чудеса проводят сигналы со скоростью всего около двадцати пяти метров в секунду.
Кинетика ионных каналов накладывает еще одно ограничение. Белки, образующие затворы для ионов натрия и калия, должны изменять свою форму, чтобы открываться и закрываться. Эти конформационные изменения происходят со скоростью, определяемой биофизикой сворачивания белков, и эту скорость нельзя произвольно ускорить без ущерба для надежности канала. Нельзя просто создать более быстрый нейрон, ускорив движение молекул. Физические законы этого не позволяют.
Это означает, что скорость нервной проводимости имеет предел. Позвоночные достигли этого предела сотни миллионов лет назад. Миелинизированные аксоны млекопитающих развивают скорость, близкую к максимально возможной без фундаментальных изменений в химическом составе. И все же селективное давление, направленное на более быструю реакцию, никуда не исчезло. Хищники и жертвы продолжали свою гонку вооружений. Потребность в скорости оставалась.
Если невозможно ускорить аппаратное обеспечение, необходимо сделать программное обеспечение умнее. Если невозможно уменьшить задержку, необходимо предвидеть, что произойдет во время задержки. Если невозможно вовремя отреагировать, необходимо прогнозировать.
В этом и заключается ключевое понимание. Селективное давление, направленное на скорость, не исчезло, когда скорость нейронной проводимости достигла своего предела. Оно перенаправилось. Эволюция нашла другое решение, не аппаратное улучшение, а алгоритмическую инновацию. Вместо того чтобы обрабатывать информацию быстрее, мозг научился обрабатывать информацию раньше, начинать реагировать на события до того, как эти события полностью развернутся.
Подумайте, что для этого требуется. Чтобы предсказать будущее состояние мира, вам нужна информация о закономерностях, связывающих настоящее с будущим. Вам нужно каким-то образом понять, что определенные конфигурации сенсорного ввода надежно предшествуют определенным результатам. Вам нужны внутренние представления, которые кодируют не только то, что происходит сейчас , но и то, что, вероятно, произойдет дальше.
Вот что означает предсказание в техническом смысле. Система занимается предсказанием, если она поддерживает внутренние состояния, несущие информацию о состояниях мира, недоступных непосредственному наблюдению, и если эти внутренние состояния влияют на поведение системы. Предсказания не обязательно должны быть сознательными. Они не обязательно должны включать явное рассуждение или преднамеренное предвидение. Они должны лишь кодировать статистические закономерности, позволяющие системе адекватно реагировать на ситуации, которые еще не полностью проявились.
Согласно этому определению, предсказание присутствует повсюду в нервной системе. Зрительная кора предсказывает, где будут находиться движущиеся объекты. Мозжечок предсказывает, где будут находиться ваши конечности. Моторная система предсказывает сенсорные последствия ваших действий. Слуховая система предсказывает следующие ноты в мелодии. На каждом уровне, от самых низших сенсорных процессов до самых высших когнитивных функций, мозг - это машина предсказаний.
Это меняет все наши представления о восприятии. Классическая точка зрения, унаследованная от философов и подкрепленная ранней нейробиологией, утверждала, что восприятие по сути пассивно. Мир воздействует на наши органы чувств, а наш мозг создает представления о том, что нас окружает. Восприятие - это рецепция, точная запись внешней реальности.
Но пассивное восприятие не может существовать под тиранией задержки. Мозг, который просто ждет данных, всегда будет отставать. Мозг, который просто записывает поступившие данные, будет записывать только прошлое. Чтобы воспринимать настоящее, нужно его предсказывать.
То, что вы воспринимаете как своё видение мира, на самом деле является наилучшим предположением вашего мозга о том, как мир выглядит прямо сейчас, основанным на прогнозах, сформированных на основе прошлого опыта и обновляемых поступающими сенсорными данными. Восприятие - это не восприятие. Восприятие - это контролируемая галлюцинация.
;
ГЛАВА ВТОРАЯ: ВАЛЮТА ВЫЖИВАНИЯ
На протяжении миллиардов лет жизнь на Земле ведёт неустанную гонку вооружений. Хищники эволюционируют, чтобы ловить добычу. Добыча эволюционирует , чтобы спасаться от хищников. Эта древняя борьба сформировала тела и мозг каждого животного, когда-либо жившего на Земле, и главной валютой этой конкуренции является время.
Миллисекунды имеют значение. Хищник, нанесший удар на долю секунды быстрее, поймает свою добычу. Добыча, убежавшая на долю секунды раньше, выживет и сможет размножаться. За миллионы поколений это давление оптимизировало нервные системы для скорости с такой интенсивностью, которая не поддается простому пониманию.
Представьте себе скромную лягушку, неподвижно сидящую на кувшинке и ожидающую, пока муха пролетит в пределах досягаемости. Когда муха появляется, лягушка должна совершить точно рассчитанный по времени удар, выпустив язык именно в то место, где окажется муха в момент его появления. Муха же, тем временем, выработала невероятно быструю реакцию спасения. С момента обнаружения движения муха может начать полет за тридцать миллисекунд. Тридцать тысячных секунды. Время, которое требуется вам, чтобы моргнуть, по сравнению с этим кажется вечностью.
Удар языком лягушки - это то, что инженеры называют баллистическим ударом. После запуска его невозможно скорректировать. Лягушка выбирает траекторию, основываясь на своем прогнозе местоположения мухи, и если этот прогноз неверен, лягушка останется голодной. Вся система настроена с точностью до миллисекунды, потому что именно этого требуют соревнования.
Эта закономерность повторяется во всем животном мире в бесчисленных вариациях, но с той же самой основополагающей логикой. Гепард, ускоряющийся к газели, должен предсказать маневры уклонения газели. Сова, пикирующая на мышь в полной темноте, должна предсказать, где возникают звуковые волны. Стрекоза, перехватывающая комара, должна вычислить точку пересечения двух независимых траекторий в трехмерном пространстве.
Это непростые задачи. Они требуют извлечения информации из зашумленных сенсорных сигналов, построения моделей движения целей, прогнозирования реакции на действия хищника и координации сложных двигательных последовательностей с точностью до долей миллисекунды . Короче говоря, они требуют именно того типа предиктивной обработки, о котором мы говорили.
Селективное давление беспощадно. В любой популяции особи с несколько лучшими способностями к прогнозированию в среднем будут выживать и размножаться с большей скоростью, чем особи с худшими способностями. С течением поколений эта разница в воспроизводстве усиливается. Нейронные цепи, поддерживающие прогнозирование, становятся более сложными, более совершенными, более точными. Механизм прогнозирования нарастает, движимый неумолимой логикой естественного отбора.
Мы можем наблюдать это избирательное давление в действии на примере эффекта запаздывания вспышки - оптической иллюзии, демонстрирующей предсказание в действии. Если вы вспыхнете светом в тот самый момент, когда движущийся объект проходит фиксированную точку, вы воспримете вспышку как отстающую от движущегося объекта. Движущийся объект будет казаться опережающим место вспышки, даже несмотря на то, что физически они были выровнены.
Почему это происходит? Потому что ваша зрительная система экстраполирует положение движущихся объектов вперед во времени, чтобы компенсировать нейронные задержки. Когда вы смотрите на что-то в движении, ваш мозг предсказывает, где это будет к тому моменту, когда ваше восприятие догонит реальность. Вспышка, будучи непредсказуемой, не может получить эту компенсацию. Она воспринимается там, где это произошло на самом деле , из-за чего кажется, что она отстает от движущегося объекта, который ваш мозг продвинул вперед.
Это не недостаток зрительной системы. Это её особенность. Экстраполяция существует потому, что она полезна, поскольку помогает согласовать восприятие с фактическим положением движущихся объектов в окружающем мире. Без этой компенсации вы бы систематически воспринимали движущиеся объекты позади того места, где они находятся на самом деле , и поймать что-либо, увернуться от чего-либо или перемещаться в динамичной среде было бы значительно сложнее.
Были предложены альтернативные объяснения эффекта задержки вспышки. Некоторые исследователи предположили, что он отражает скорее постпрогнозирование , чем предсказание, что визуальное восприятие определяет положение на основе информации, собранной после вспышки, а не путем экстраполяции вперед. Но двадцать пять лет исследований сошлись на объяснении экстраполяции движения, особенно потому, что исследования показали, что объекты могут восприниматься в местах, где никогда не было физической энергии стимула. Вы можете видеть что-то там, где ничего не было, а это значит, что ваш мозг генерирует положения, а не просто записывает их.
Еще один яркий пример - бейсбольный аутфилдер. Когда мяч летит высоко в воздух, аутфилдер почти сразу же начинает бежать, задолго до того, как траектория мяча может быть полностью определена. Как это возможно? Аутфилдер предсказывает точку приземления, исходя из начальной траектории, и начинает двигаться к ней, постоянно корректируя свои действия по мере поступления новой информации.
Если бы полевой игрок ждал, куда приземлится мяч, прежде чем двигаться, он бы ничего не поймал. Мяч коснулся бы земли за сотни миллисекунд до того, как он успел бы добежать. Единственный способ поймать летящий мяч - это предсказать, куда он приземлится, и находиться там в ожидании.
Стратегия прогнозирования не ограничивается только полевыми игроками. Каждый раз, когда вы ловите брошенный вам предмет , тянетесь к движущейся цели или пробираетесь сквозь толпу движущихся людей, вы занимаетесь прогнозированием. Ваш мозг моделирует развитие событий в мире и соответствующим образом позиционирует ваше тело.
Сложность этого механизма поразительна. Исследования движений рук показывают, что ваша двигательная система учитывает ожидаемые сенсорные последствия ваших действий еще до того, как эти последствия произойдут. Когда вы тянетесь за чашкой, ваш мозг предсказывает, как чашка будет ощущаться в вашей руке, и соответствующим образом подготавливает захват. Если чашка оказывается тяжелее или легче, чем ожидалось, вы испытываете ошибку предсказания, несоответствие между тем, что вы ожидали, и тем, что вы воспринимали.
Эти ошибки прогнозирования не являются случайными. Они представляют собой основной сигнал, который управляет обучением и адаптацией. Когда ваши прогнозы точны, сигнал ошибки невелик, и вы продолжаете действовать без особых корректировок. Когда ваши прогнозы неверны, сигнал ошибки велик, и ваш мозг обновляет свои внутренние модели, чтобы в будущем делать более точные прогнозы.
Это и есть суть предиктивной обработки как вычислительной модели. Мозг генерирует прогнозы относительно поступающих сенсорных данных. Он сравнивает эти прогнозы с тем, что поступает на самом деле . Несоответствия, называемые ошибками прогнозирования, распространяются по системе и приводят к обновлению предиктивных моделей. Со временем модели улучшаются, ошибки уменьшаются, и мозг становится лучше предугадывать происходящее в мире.
Данная концепция объясняет широкий спектр явлений. Она объясняет, почему знакомые стимулы обрабатываются быстрее и требуют меньшей нейронной активности, чем новые стимулы. Она объясняет, почему неожиданные события привлекают внимание, в то время как ожидаемые события отходят на второй план. Она объясняет, почему обучение связано с неожиданностью, почему любопытство стимулирует исследование и почему освоение материала приносит ощущение непринужденного потока.
Это также объясняет, почему восприятие может давать сбои. Если ваши прогностические модели откалиброваны неправильно , вы будете воспринимать то, чего нет, или не сможете воспринять то, что есть. Галлюцинации, иллюзии и искажения восприятия естественным образом возникают в системе, которая генерирует прогнозы на основе предыдущего опыта и обновляет эти прогнозы несовершенно.
Эволюционный императив, движущий всем этим, прост: предсказывать или погибнуть. Любая нейронная архитектура, неспособная предвидеть будущее, будет систематически вытеснена архитектурами, которые преуспеют. За время эволюции это селективное давление привело к появлению мозга, который по своей сути, неприводимо способен к предсказанию.
В результате чисто реактивное управление, стратегия простого ожидания стимулов и реагирования на них, не может быть доминирующим режимом работы нейронов. Оно может работать для очень простых организмов в очень стабильной среде, но для всего, что сталкивается с временными требованиями и конкурентным давлением, прогнозирование не является необязательным.
Это смелое утверждение, но оно сопряжено с важными оговорками. Не каждая среда одинаково требовательна. Не каждый организм сталкивается с одинаковым конкурентным давлением. Существо, живущее в стабильной среде с небольшим количеством хищников, может вполне успешно справляться с задачами, требующими относительно простых реакций. Но там, где важна задержка и ошибки обходятся дорого, прогнозирование будет играть доминирующую роль.
Математическая формулировка делает это точным. Рассмотрим систему, обладающую некоторой способностью к прогнозированию, измеряемой объемом информации, которую несут ее внутренние состояния о будущих состояниях окружающей среды. Если эта способность равна нулю, если внутренние состояния системы ничего не говорят о том, что произойдет дальше, то действия системы откалиброваны только для настоящего момента. В изменяющейся среде это означает систематическую ошибку калибровки. А в среде, которая наказывает за ошибки, систематическая ошибка калибровки означает снижение вероятности выживания с течением времени.
Аргумент можно формализовать. Пусть вероятность выживания на каждом временном шаге будет иметь некоторое значение меньше единицы для системы, не способной к прогнозированию. За n временных шагов вероятность остаться в живых равна этому значению, возведенному в n-ю степень. По мере увеличения n эта вероятность приближается к нулю. Без прогнозирования вымирание неизбежно; это лишь вопрос времени.
Системы прогнозирования могут избежать этой участи. Кодируя информацию о будущих состояниях окружающей среды, они могут корректировать свои действия в соответствии с условиями, с которыми им предстоит столкнуться, а не с теми, с которыми они уже столкнулись. Это позволяет им поддерживать более высокую вероятность выживания с течением времени, потенциально достаточно высокую, чтобы существовать неограниченно долго.
Вывод очевиден: в любой среде, где ошибки и изменения с течением времени караются, системы с нулевой прогностической способностью сталкиваются с экспоненциально убывающей вероятностью выживания. Прогнозирование - это не роскошь, а необходимость для выживания.
;
ГЛАВА ТРЕТЬЯ: ПРОБЛЕМА МАСШТАБА
Существует второй, независимый путь к тому же выводу о необходимости прогнозирования, и этот путь проходит через взаимосвязь между размером тела и задержкой нейронной активности. Он обеспечивает геометрическое выведение, которое делает этот аргумент еще более убедительным .
По мере роста организмов проводящие пути удлиняются. Сигнал, который должен пройти от копыта жирафа до его мозга и обратно, преодолевает гораздо большее расстояние, чем аналогичный сигнал у мыши. Но скорость нервной проводимости не увеличивается с размером тела. Она остается ограниченной теми же биофизическими пределами, которые мы обсуждали ранее. Следовательно, общая задержка нервной проводимости возрастает с размером тела, в то время как скорость распространения сигнала остается практически постоянной.
Для мелких организмов это не представляет большой проблемы. Нервная система мухи простирается всего на несколько миллиметров. Сигнал может пройти через всю систему за микросекунды. Чисто реактивная архитектура, которая ожидает поступления сенсорных данных, прежде чем инициировать ответные действия, остается жизнеспособной, поскольку задержки незначительны по сравнению с временным масштабом соответствующих событий.
Но по мере увеличения размеров тела эта стратегия ослабевает. Нервная система человека простирается на метры. Сигнал от пальца ноги до мозга и обратно проходит десятки миллисекунд, прежде чем произойдет какая-либо обработка. У слона задержки еще больше. Крупный зауропод, длина тела которого составляла тридцать метров и более, сталкивался бы с задержками в сотни миллисекунд, необходимыми для того, чтобы сигналы от его хвоста достигли мозга.
Это можно сформулировать как закон масштабирования: малые организмы могут позволить себе реагировать; крупные организмы должны предвидеть. Порог зависит от специфических требований экологической ниши организма, но общий принцип универсален. По мере увеличения размера тела чисто реактивное управление становится все менее эффективным, и механизмы прогнозирования становятся все более необходимыми.
Рассмотрим случай тираннозавра рекса как проверку этого принципа. Это был организм огромных размеров, состоящий из нескольких тонн костей и мышц, действующий как активный хищник. В масштабах тираннозавра чисто реактивное управление физически нецелесообразно.
Представьте, что потребовалось бы для успешной охоты. Тираннозавру нужно было бы отслеживать траекторию движения добычи, предвидеть её маневры уклонения, координировать движение своей массивной головы и челюстей с инерцией тела, рассчитывать время удара, чтобы перехватить добычу в будущем, и управлять огромной инерцией во время поворотов и ускорений. Ничего из этого нельзя сделать реактивно. К тому моменту, когда сенсорная информация о текущем положении добычи достигнет мозга тираннозавра и двигательные команды вернутся к его мышцам, добыча уже значительно переместится.
Если тираннозавр рекс был активным хищником, а палеонтологические данные это подтверждают, у него не было иного выбора, кроме как действовать на основе прогностических моделей. Это не подразумевает когнитивной сложности в каком-либо человеческом смысле. Прогностический мозг не обязательно является интеллектуальным мозгом, по крайней мере, не в том смысле, в котором мы обычно используем это слово. Предсказания могли быть узконаправленными и жестко запрограммированными, специализированными схемами, настроенными миллионами лет эволюции на конкретные задачи. Но в рамках этих областей предсказания были бы идеально откалиброваны.
Аргумент, основанный на масштабировании, предполагает наличие двух критических переходов во взаимосвязи между размером тела и требованиями к прогнозированию.
Первый переход происходит от малых к средним размерам тела. По мере того, как организмы пересекают этот порог, задержки проведения становятся значительными по сравнению с требованиями задачи. Реактивные стратегии, работавшие в меньших масштабах, начинают давать сбой. Прогностические архитектуры обеспечивают максимальную выгоду, поскольку они могут компенсировать задержки, которые стали достаточно большими, чтобы иметь значение, но все еще управляемыми по масштабу.
Организмы среднего размера, обитающие в динамичных экологических нишах, организмы, которые должны быстро реагировать на хищников, добычу, партнеров или соперников, подвергаются наиболее сильному селективному давлению, направленному на точное сенсомоторное прогнозирование. Это тот режим, где предвидение на уровне миллисекунд определяет разницу между поимкой добычи и голодом, между спасением от хищника и превращением в него.
Второй переход происходит при очень больших размерах тела. Крупному травоядному животному может не потребоваться реакция с точностью до миллисекунды. В некоторых аспектах оно может позволить себе быть медленнее, полагаясь на свою массу для защиты или на групповой образ жизни для бдительности. Но предсказание на этом масштабе не исчезает. Оно становится макроскопическим, учитывающим рельеф местности, долгосрочные траектории, динамику тела в больших временных масштабах.
Слон, перемещающийся по своей среде обитания, должен предсказывать, как рельеф местности выдержит его вес, где он найдет воду и пищу, и как его массивное тело будет реагировать на препятствия. Эти предсказания отличаются от предсказаний охотящегося гепарда, но тем не менее это предсказания .
Физическая среда, в которой функционирует организм, добавляет еще один аспект к этому анализу. Вода, воздух и земля накладывают совершенно разные ограничения на движение, восприятие и необходимость прогнозирования.
Вода усугубляет проблему прогнозирования сразу несколькими способами. Движение затратно и медленно, поскольку вода примерно в восемьсот раз плотнее воздуха. Каждое движение требует преодоления значительного сопротивления. Ускорение и замедление энергетически затратны и занимают много времени. Водный хищник не может быстро корректировать курс, как это делает наземный. Импульс заставляет его двигаться по траекториям, которые необходимо предвидеть, а не просто реагировать на них.
Крупные размеры тела распространены в воде, поскольку плавучесть поддерживает массу, которая была бы недопустима на суше. Акулы, косатки, дельфины и киты функционируют в масштабах, где задержки нервной проводимости значительны. Большая белая акула на расстоянии шести метров или косатка на расстоянии восьми метров сталкиваются с задержками сигнала в обоих направлениях, измеряемыми десятками миллисекунд, прежде чем начнется какая-либо обработка.
Сенсорные ограничения еще больше усугубляют проблему. Зрение ограничено мутностью воды и ослаблением света. Многие водные хищники в значительной степени полагаются на механорецепцию через систему боковой линии, электрорецепцию или эхолокацию. Эти методы предоставляют информацию о положении добычи с неизбежными задержками. Звук распространяется в воде быстрее, чем в воздухе, примерно полторы тысячи метров в секунду по сравнению с тремястами сорока, но это преимущество нивелируется необходимостью обработки сложных эхосигналов и расстояниями.
Уклонение добычи от преследования в воде происходит в трех измерениях. В отличие от наземного преследования, которое в основном ограничено двухмерной поверхностью, водное хищничество происходит в полном трехмерном объеме. Добыча может ускользнуть в любом направлении. Для прогнозирования траектории движения рыбы, уклоняющейся от преследования в трех измерениях, требуются более сложные модели, чем отслеживание добычи, ограниченное дном.
Из этого следует, что водная среда создает идеальные условия для необходимости прогнозирования. Крупные тела, медленное и затратное движение, задержки в восприятии информации и трехмерное преследование приводят к чрезвычайно высокому селективному давлению в пользу упреждающего управления.
Вероятно, не случайно дельфины и косатки относятся к числу наиболее нейрологически развитых животных, не являющихся людьми. Их когнитивная сложность, возможно, является не столько результатом социальных факторов, хотя они, безусловно, имеют значение, сколько следствием физических процессов охоты в воде в больших масштабах.
Рассмотрим дельфинов как конкретный пример. Дельфины используют эхолокацию для охоты на рыбу в мутной воде, где зрение бесполезно. Они издают щелчки и прислушиваются к возвращающемуся эху, чтобы определить местоположение своей добычи. Время между изданием щелчка и приемом эха создает неизбежную задержку восприятия. Тем временем дельфин движется, и добыча тоже движется.
Для успешного перехвата необходимо предсказать, где будет находиться рыба, когда дельфин прибудет, а не где она была в момент возвращения эха. Мозг дельфина должен запустить модель прогнозирования, которая интегрирует его собственную траекторию, вероятные маневры уклонения добычи и гидродинамику обоих тел. Это не дополнительная сложность, а минимально необходимая архитектура для решения задачи. Дельфин, который просто плывет туда, где, по данным эха, находится рыба, систематически будет промахиваться.
Если вода усиливает требования к прогнозированию, то воздух доводит их до крайности, особенно для быстро летающих существ. Скорость увеличивает задержки. Сапсан, пикирующий со скоростью более трехсот километров в час, преодолевает почти метр за время, необходимое для прохождения визуального сигнала от сетчатки до моторной коры головного мозга. На таких скоростях чисто реактивное управление математически невозможно. Сокол должен предсказывать положение добычи, воздействие ветра и свою собственную аэродинамическую траекторию на несколько временных шагов вперед.
Хищники, летающие в воздухе, действуют в трехмерной среде без трения, которое могло бы их замедлить. Стрекоза, ловящая комара в полете, выполняет вычисления, которые стали бы сложной задачей для инженера-аэрокосмиста. Она должна предсказать точку пересечения двух независимо движущихся объектов в трех измерениях, находясь при этом под воздействием турбулентности.
Интересно, что летающие насекомые, такие как стрекозы, достигают поразительной точности перехвата благодаря крошечной нервной системе. Как это возможно, учитывая сложность задачи? Ответ кроется в масштабе. Их малый размер означает минимальные задержки проведения импульсов. Их сенсомоторные петли чрезвычайно тесны. Все происходит в микросекундах, а не в миллисекундах. Это подтверждает аргумент о масштабируемости: прогнозирование становится необходимым, когда задержки становятся значительными по сравнению с требованиями задачи. Стрекозы могут позволить себе более реактивные стратегии, потому что вся их нервная система работает очень быстро.
Птицы находятся в критической зоне. Они достаточно крупные, чтобы задержки проведения нервных импульсов имели значение, но при этом работают на таких скоростях, при которых эти задержки оказывают максимальное негативное воздействие. Это предсказывает, что мозг птиц должен обладать сложными механизмами прогнозирования, и это действительно так. Птичий паллиум, функционально аналогичный коре головного мозга млекопитающих, высоко развит у хищных птиц и других воздушных хищников.
Этот анализ позволяет получить проверяемые предсказания. Водные хищники определенного размера тела должны демонстрировать более развитые нейронные цепи прогнозирования, чем наземные хищники аналогичного размера, поскольку затраты на реактивные ошибки в воде выше. Быстрые воздушные хищники, такие как соколы и стрижи, должны демонстрировать нейронные специализации для прогнозирования траектории, превосходящие таковые у наземных животных аналогичного размера. Организмы, переходящие между средами, такие как ныряющие птицы или летучие рыбы, должны демонстрировать гибридные стратегии прогнозирования, адаптированные к различным физическим свойствам каждой среды.
Эволюция эхолокации как у водных млекопитающих, таких как дельфины, так и у воздушных млекопитающих, таких как летучие мыши, представляет собой конвергентные решения одной и той же проблемы: поддержание прогнозируемой информации в средах, где визуальное прогнозирование ограничено. Эти две группы, разделенные примерно девяносто пятью миллионами лет эволюции, независимо друг от друга разработали сложные системы для проецирования звука в окружающую среду и интерпретации возвращающихся эхо-сигналов. Конвергенция предполагает, что эхолокация - это не просто сенсорный трюк, а технология, позволяющая прогнозировать, способ сбора информации, необходимой для предсказания будущих состояний, когда зрение не справляется с этой задачей.
Таким образом, среда - это не просто фон для аргумента о задержке. Это множитель. Вода и воздух накладывают свои собственные физические условия на проблему прогнозирования, создавая различные факторы отбора, которые формируют нейронную архитектуру предсказуемым образом.
Аргумент масштабирования и аргумент средней величины взаимно усиливают друг друга. Крупные тела в воде сталкиваются с наиболее экстремальными требованиями к прогнозированию. Быстро движущиеся тела в воздухе сталкиваются с почти сопоставимыми требованиями. Малые тела в стабильной наземной среде сталкиваются с наименьшими требованиями и могут обойтись более простыми конструкциями.
В результате этого анализа вырисовывается градиент, а не бинарная модель. Предсказание не просто присутствует или отсутствует, а варьируется по сложности в зависимости от физических требований ситуации, в которой находится организм. Однако лежащий в основе принцип универсален. Там, где задержки имеют значение и ошибки наказываются, предсказание будет предпочтительнее. Конкретная форма механизма предсказания будет зависеть от деталей, но его наличие определяется законами физики.
Этот аргумент, основанный на физических ограничениях, превращает предсказательную обработку информации из эмпирического утверждения о том, как работает мозг, в нечто, более близкое к теоретической необходимости. Он предполагает, что предсказательная архитектура - это не один из многих вариантов, а единственный вариант, остающийся жизнеспособным в масштабе динамичных, требующих больших временных затрат ниш. Эволюция не наткнулась на предсказание случайно. Эволюция была вынуждена к предсказанию законами физики.
ГЛАВА ЧЕТВЁРТАЯ: МАТЕМАТИКА ВЫЖИВАНИЯ
Существует уравнение , которое, по мнению некоторых ученых, управляет всем, что вы делаете. Каждое ваше восприятие, каждое ваше действие, каждая мысль, промелькнувшая в вашем сознании. Оно называется принципом свободной энергии, и если его сторонники правы, то оно представляет собой не что иное, как математический закон самой жизни.
Это утверждение звучит грандиозно, возможно, даже подозрительно. Единое уравнение, объясняющее всё познание? Всю биологию? История науки полна чрезмерно радикальных теорий, которые обещали объяснить всё, но дали гораздо меньше. Тем не менее, принцип свободной энергии привлёк серьёзное внимание нейробиологов, физиков, философов и исследователей искусственного интеллекта. Его называли важнейшей теорией в нейробиологии. Его также называли неопровержимым, запутанным и, возможно, бессмысленным.
Чтобы понять, почему эта математическая модель важна для нашего понимания предсказаний, нам необходимо разобраться, что она на самом деле означает и как связана с аргументом о физических ограничениях, который мы разрабатывали. Эта связь оказывается глубокой и поучительной. Принцип свободной энергии предоставляет формальный язык для выражения того, почему предсказание не только полезно, но и математически неизбежно для любой системы, которая существует в меняющемся мире.
Проблема существования
Начните с обманчиво простого вопроса: Зачем вы существуете?
Не в космическом смысле, не в смысле философии или религии, а в обыденном физическом смысле. Почему конкретное расположение материи, составляющее ваше тело, не рассеялось в окружающей среде? Почему ваши клетки не растворились, ваши органы не отказали, ваши границы не размылись, не слились с окружающим миром?
Второй закон термодинамики гласит, что энтропия стремится к увеличению. Порядок стремится к растворению в беспорядке. Капля чернил в воде растекается, пока не распределится равномерно. Горячая чашка кофе остывает до комнатной температуры. Предоставленные сами себе, системы движутся к равновесию, к состояниям максимального беспорядка.
И всё же вы здесь, в удивительно упорядоченном виде. Триллионы клеток, скоординированных в ткани, органы и системы, поддерживающие точную температуру и химический баланс, противостоящие термодинамическому потоку, который по праву должен был бы давно вас развеять. Как?
Ответ, на самом общем уровне, заключается в том, что вы не являетесь замкнутой системой. Вы поглощаете энергию и материю из окружающей среды, пищу, кислород и воду, и используете этот приток для поддержания своей организации. Вы экспортируете энтропию в виде тепла и отходов быстрее, чем она накапливается внутри. Вы используете термодинамический градиент, опережая равновесие за счет постоянного совершения работы.
Но этот ответ, хотя и верный, неполный. Он говорит нам о том, что живые системы должны обмениваться энергией и материей со своей окружающей средой. Он не объясняет, как им удаётся делать это таким образом, чтобы сохранять свою организацию, а не разрушать её. Он не объясняет, как бактерия понимает , что нужно плыть к питательным веществам, а не от них, или как ваша иммунная система отличает захватчиков от своих собственных, или как ваш мозг координирует миллионы действий, необходимых для поддержания вашей жизни.
Принцип свободной энергии пытается ответить на этот более глубокий вопрос. Он предполагает, что все живые системы, от простейшей клетки до самого сложного мозга, имеют общую математическую структуру. Все они минимизируют нечто, называемое вариационной свободной энергией. И, минимизируя свободную энергию, они неизбежно участвуют в процессе, который удивительно похож на предсказание.
Что такое свободная энергия?
Термин "свободная энергия" имеет долгую историю в физике, где он обозначает количество энергии в системе, доступное для совершения работы. Но свободная энергия в принципе свободной энергии - это нечто иное. Это информационно-теоретическая величина, мера несоответствия между моделью окружающей среды, созданной системой, и фактическими сенсорными сигналами, которые она получает.
Представьте себе это так. У вас есть мозг, который поддерживает модель мира. Эта модель генерирует предсказания о том, какие сенсорные сигналы вы должны получать прямо сейчас. Между тем, фактические сенсорные сигналы поступают от ваших глаз, ушей, кожи и других органов чувств. Свободная энергия измеряет расхождение между этими двумя показателями, между тем, что предсказывает ваша модель, и тем, что вы фактически наблюдаете .
Когда ваши предсказания точны, свободная энергия низка. Когда ваши предсказания неверны, свободная энергия высока. Принцип свободной энергии гласит, что все биологические системы стремятся минимизировать эту величину. Они пытаются привести свои предсказания в соответствие с реальностью.
Существует два способа минимизировать свободную энергию. Вы можете обновить свою модель, чтобы делать более точные прогнозы, приводя свои ожидания в соответствие с тем, что вы наблюдаете. Это восприятие, обучение, более точное понимание мира. Или вы можете изменить мир в соответствии со своими прогнозами, предпринимая действия, которые приводят к тому, что ваши ожидаемые наблюдения становятся фактическими. Это действие, поведение, совершение действий.
Элегантная идея заключается в том, что восприятие и действие - это не отдельные процессы, служащие разным целям. Это две стороны одной медали, две стратегии для минимизации одной и той же величины. Когда вы осматриваете комнату, ваш мозг минимизирует свободную энергию, обновляя свою модель. Когда вы тянетесь за чашкой кофе, ваш мозг минимизирует свободную энергию, изменяя окружающий мир. И то, и другое - это предсказание в действии.
Одеяло Маркова: Где заканчивается ты и начинается мир
Ключевым понятием в рамках теории свободной энергии является марковское покрывало - статистическая граница, отделяющая систему от окружающей среды. Покрывало состоит из двух частей: сенсорных состояний, посредством которых окружающая среда влияет на систему, и активных состояний, посредством которых система влияет на окружающую среду.
Для клетки марковское покрывало - это, приблизительно, клеточная мембрана. Рецепторы на поверхности мембраны - это сенсорные состояния, обнаруживающие химические вещества в окружающей жидкости. Молекулярные насосы и секреты - это активные состояния, изменяющие взаимоотношения клетки с окружающей средой. Внутренняя часть клетки скрыта от внешнего мира и доступна только через этот интерфейс.
В контексте марковского поля мозга, к нему относятся органы чувств и двигательные системы. Ваши глаза, уши и кожа - это сенсорные состояния, передающие информацию. Ваши мышцы и железы - это активные состояния, обеспечивающие действия. Нейронная активность внутри черепа скрыта от внешнего мира, влияя на него и подвергаясь влиянию только через эти интерфейсы.
Для целого организма марковское покрывало - это поверхность тела, кожа и органы чувств, образующие границу между личностью и окружающим миром.
Марковское покрывало - это не просто физическая, а статистическая граница. Оно отражает идею условной независимости внутренних и внешних состояний при условии существования состояний покрывала. Единственный способ, которым внутреннее пространство может узнать о внешнем, - это через сенсорную часть покрывала. Единственный способ, которым внутреннее пространство может повлиять на внешнее, - это через активную часть. Именно эта условная независимость делает систему уникальной, ограниченной сущностью, которую можно анализировать отдельно от окружающей среды.
Принцип свободной энергии гласит, что любая система с марковским одеялом, если она существует, будет выглядеть так, как будто она минимизирует свободную энергию. Ее внутренние состояния начнут кодировать информацию о внешних состояниях. Она начнет моделировать окружающую среду просто в силу того, что с течением времени будет оставаться самостоятельной сущностью.
Неожиданность и выживание
Существует еще один способ понять свободную энергию, который более непосредственно связан с выживанием. Свободная энергия - это верхняя граница чего-то, называемого неожиданностью, или, если говорить более техническим языком, сюрпризом, который представляет собой отрицательный логарифм вероятности наблюдения.
Когда вы наблюдаете что-то весьма вероятное, удивление невелико. Когда вы наблюдаете что-то невероятное, удивление велико. Среднее значение удивления во времени равно энтропии. Системы, которые минимизируют свободную энергию, следовательно, минимизируют энтропию своих сенсорных состояний. Они поддерживают себя в предсказуемых, ожидаемых условиях.
Это напрямую связано с выживанием. Рыба, оказавшаяся на воздухе, испытывает сильное удивление : это наблюдение крайне маловероятно, учитывая то, что должна наблюдать здоровая рыба. Человек, у которого падает уровень кислорода в крови, испытывает сильное удивление: это наблюдение маловероятно для живого человека. Удивительные состояния, в этом техническом смысле, часто являются состояниями, несовместимыми с дальнейшим существованием.
Минимизировать неожиданности - значит поддерживать себя в состоянии, совместимом с тем, чем ты являешься. Для рыбы это состояние, включающее воду, подходящую температуру и пищу. Для человека это состояние, включающее кислород, убежище и питание. Организмы, которые не могут минимизировать неожиданности, сталкиваются с состояниями, несовместимыми с их существованием, и прекращают свое существование. Организмы, которым это удается, продолжают существовать. Естественный отбор гарантирует, что наблюдаемые нами организмы - это те, которые минимизируют неожиданности, потому что другие вымирают.
Это обеспечивает формальную связь между прогнозированием и выживанием. Минимизировать неожиданности означает хорошо прогнозировать, иметь точные модели закономерностей в окружающей среде. Прогнозирование - это не когнитивная роскошь, а требование выживания, математически заложенное в императиве минимизации свободной энергии.
Активный вывод: прогнозирование в действии
Принцип свободной энергии становится наиболее интересным, когда мы рассматриваем действие. Если организмы минимизируют свободную энергию, и если один из способов минимизировать свободную энергию - это изменить мир в соответствии с предсказаниями, то организмы должны действовать, чтобы их предсказания сбылись.
Это основная идея активного вывода. Организмы не просто пассивно обновляют свои модели на основе сенсорной информации. Они активно ищут наблюдения, подтверждающие их предсказания. У них есть то, что можно назвать упрямыми предсказаниями, ожиданиями относительно состояний, в которых они должны находиться, и они действуют, чтобы эти ожидания сбылись.
Рассмотрим голод. У вас есть модель организма, который регулярно питается. Когда проходит время без еды, ваша модель предсказывает, что еда должна произойти. Но еды не происходит. Это порождает ошибку предсказания, высокую свободную энергию. Вы можете уменьшить эту свободную энергию, действуя, ища пищу и потребляя её. Действие выполняет предсказание.
Рассмотрим движение. У вас есть предположение, возможно, подсознательное, о том, где должна находиться ваша рука. Ваша двигательная система действует, чтобы это предположение сбылось, посылая команды мышцам, которые перемещают вашу руку в предсказанное место. Движение - это не столько выполнение команд, сколько исполнение предположений.
Это переворачивает наше привычное представление о действии. Обычно мы считаем, что восприятие рассказывает нам о мире, а затем мы решаем, что делать. Активный вывод, напротив, предполагает, что у нас есть предположения о том, что должно быть, и как восприятие, так и действие работают над минимизацией расхождения между предсказанием и реальностью. Восприятие обновляет модель. Действие обновляет мир. Оба служат предсказанию.
Проблема темной комнаты
Критики выдвинули резкое возражение против принципа свободной энергии , известное как проблема темной комнаты. Если организмы минимизируют неожиданности, почему бы им просто не найти темную, тихую комнату и не остаться там? Полностью предсказуемая среда идеально бы минимизировала неожиданности. Однако организмы активно исследуют, ищут новизну, рискуют. Это, кажется, противоречит принципу.
Ответ включает в себя концепцию ожидаемой свободной энергии и различие между настоящим и будущим. Организмы минимизируют не только текущую свободную энергию, но и ожидаемую свободную энергию во времени. А ожидаемая свободная энергия включает в себя термин, обозначающий эпистемическую ценность - ценность информации, которая уменьшает неопределенность в отношении окружающего мира.
Существо в темной комнате может испытывать сейчас низкую степень удивления , но оно накапливает неопределенность относительно окружающей среды. Когда ему в конце концов придется покинуть комнату, возможно, из-за голода или других потребностей, эта неопределенность превратится в высокую степень удивления. Исследуя окружающую среду, собирая информацию даже ценой некоторого непосредственного удивления, организмы снижают ожидаемую степень удивления в будущем.
Любопытство, игра и исследование - это не исключения из принципа свободной энергии , а его проявления. Это стратегии минимизации долгосрочных неожиданностей путем поддержания точных моделей меняющегося мира. Темная комната - это локальный минимум , ловушка, которая со временем приводит к худшим результатам. Организмы, попавшие в такие ловушки, вытесняются теми, которые уравновешивают эксплуатацию и исследование.
Вопрос о неопровержимости
Необходимо ответить на фундаментальную критику. Можно ли опровергнуть принцип свободной энергии? Карл Фристон, нейробиолог, разработавший эту концепцию, прямо заявил, что нет. По его мнению, этот принцип является математической истиной, подобно принципу наименьшего действия в физике или аксиомам математического анализа. Нельзя опровергнуть математику, проводя наблюдения.
Это утверждение озадачило многих ученых. Принцип, который невозможно опровергнуть, кажется, объясняет всё и, следовательно, ничего. Если любое наблюдение можно объяснить, скорректировав параметры, то этот принцип не накладывает никаких реальных ограничений на то, что мы должны ожидать увидеть.
Защита проводит различие между принципами и гипотезами. Принцип свободной энергии, как и принцип наименьшего действия, представляет собой основу, в рамках которой можно формулировать и проверять конкретные гипотезы. Сам принцип не поддается фальсификации, но конкретные модели, которые его реализуют, - поддаются.
Рассмотрим аналогию. Принцип естественного отбора, согласно которому дифференциальное размножение приводит к адаптации, сам по себе, вероятно, не является опровергаемым . Любое наблюдение можно объяснить, предположив, что оно повысило приспособленность в какой-либо исходной среде. Но конкретные эволюционные гипотезы, такие как утверждение о том, что определенный признак развился для определенной функции, поддаются проверке. Этот принцип структурирует исследование, не будучи сам по себе предметом эмпирической проверки.
Успешность этой защиты до сих пор является предметом дискуссий. Некоторые исследователи считают эту концепцию бесценной для генерации проверяемых предсказаний о функциях мозга. Другие же считают её слишком гибкой, чтобы быть научно полезной. Дискуссия продолжается.
Где свободная энергия встречается с физическим ограничением
Принцип свободной энергии и аргумент физических ограничений, разработанный Кригером, представляют собой взаимодополняющие взгляды на одну и ту же основополагающую истину. Оба подхода приходят к предсказанию как к необходимости, но разными путями.
Аргумент, основанный на физических ограничениях, исходит из конкретных фактов: конечная скорость проведения нервных импульсов, геометрия масштабирования тела, конкурентная среда, которая наказывает за задержку. Он показывает, что предсказание необходимо, поскольку системы, не способные к предсказанию, сталкиваются с экспоненциально убывающей вероятностью выживания. Математика проста: без способности к предсказанию вымирание неизбежно в течение достаточно длительного времени.
Принцип свободной энергии вытекает из абстрактной теории информации: марковские одеяла, вариационный вывод, минимизация неожиданности. Он показывает, что прогнозирование необходимо, поскольку поддержание организации в условиях энтропии требует минимизации свободной энергии, что эквивалентно поддержанию точных прогностических моделей.
Оба подхода сходятся, потому что описывают одну и ту же реальность с разных точек зрения. Аргумент физических ограничений задает вопрос: учитывая физику нейронной передачи и конкурентную среду, что должен делать мозг? Принцип свободной энергии задает вопрос: учитывая математику самоорганизации и необходимость противостоять энтропии, что должны делать живые системы? Оба ответа: Предсказывать.
Аргумент, основанный на физических ограничениях, может фактически устранить один из недостатков концепции свободной энергии. Критики жалуются, что принцип свободной энергии слишком абстрактен, слишком оторван от конкретных механизмов биологии. Аргумент, основанный на физических ограничениях, показывает, почему эти механизмы принимают именно такую форму. Скорость проведения нервных импульсов конечна из-за физики белков. Тела масштабируются таким образом, что увеличивают задержку. Окружающая среда наказывает за ошибки в миллисекундном масштабе времени. Это физические факты, которые объясняют, почему минимизация свободной энергии принимает именно такую форму в нервных системах.
Напротив, принцип свободной энергии предоставляет формальный язык для аргумента, основанного на физических ограничениях. Закон прогнозируемой жизнеспособности , который гласит, что системы с задержкой в суровых условиях должны кодировать информацию о будущих состояниях, может быть выражен в терминах свободной энергии. Кодирование информации о будущих состояниях - это именно то, что происходит, когда внутренние состояния стремятся минимизировать свободную энергию относительно скрытых внешних состояний. Этот закон является следствием принципа, примененного к системам с временной задержкой.
Последствия для понимания разума
Если принцип свободной энергии верен, это меняет наше понимание разума. Познание - это не вычисления в классическом смысле, не манипулирование символами в соответствии с логическими правилами. Это умозаключение, непрерывное обновление вероятностных моделей для минимизации неожиданностей. Восприятие - это не пассивное получение информации, а активное построение прогнозов. Действие - это не результат процесса принятия решений, а исполнение ожиданий.
Эмоцию можно понимать как ощущаемое качество ошибки прогнозирования. Тревога - это переживание предсказанной угрозы. Радость - это переживание предсказанного вознаграждения. Депрессия может быть связана с разрушением прогностических моделей, неспособностью формировать позитивные ожидания относительно будущего. Психические состояния можно понимать как сбои в умозаключениях, как неточность калибровки или как модели, оторванные от реальности.
Внимание переключается на распределение точности, на определение того, каким ошибкам прогнозирования следует придавать вес. В значительной степени это можно игнорировать. Обучение становится медленной корректировкой параметров модели для улучшения прогнозирования с течением времени. Память становится кодированием закономерностей, которые поддерживают будущие выводы.
Даже сознание можно рассматривать через эту призму. Некоторые исследователи предполагают, что сознание - это сам процесс умозаключения, обновление моделей, происходящее при интеграции сенсорных сигналов с предсказаниями. Другие же считают, что сознание включает в себя особый вид умозаключения, возможно, умозаключение о собственных процессах умозаключения, модель модели.
Глубочайшее Единство
Пожалуй, наиболее поразительным аспектом принципа свободной энергии является его утверждение о единстве. Он предполагает, что одна и та же математическая модель применима от клеток до обществ, от бактерий до мозга и искусственных систем. Везде, где существует марковское покрывало, везде, где система сохраняет себя как отдельную от окружающей среды, этот принцип применим.
Это единство может быть глубоким или иллюзорным, в зависимости от вашей точки зрения. Критики утверждают, что применение одного и того же формализма к столь разным системам скорее затемняет, чем раскрывает, что то, что делает бактерии интересными, отличается от того, что делает интересным мозг, и теория, которая рассматривает их одинаково, упускает из виду самое важное.