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
