При взвешивании альтернатив мы часто обращаем внимание на сильные аргументы и игнорируем слабые.
В начале XXI столетия английский нейробиолог Карл Фристон, используя сложную математическую модель для развития идей Гельмгольца и применяя байесовский подход, разработал принцип свободной энергии. Основываясь на аспекте теории информации Шеннона[280], связанном с ошибкой предсказания в сигнале, Фристон смело утверждает, что данный принцип трансформирует наше понимание того, как работает мозг: «Если смотреть на мозг как на реализацию этой схемы… почти каждый аспект его анатомии и физиологии начинает иметь смысл» [74]. В частности, он подчеркивает, что иерархическая структура мозга с ее относительным значением прямых, обратных и боковых связей позволяет органу выполнять итерационные вычисления, связанные с байесовскими вероятностями [75]. Каждый мозг, утверждает Фристон, стремится свести к минимуму ошибки: «Биологические агенты должны участвовать в той или иной форме байесовского восприятия, чтобы избежать неожиданных обменов с миром» [76].
Смысл концепции Фристона состоит в том, что вычисления, лежащие в основе как восприятия, так и предсказаний, имплицитно присутствующих в циклах обратной связи, которые участвуют в управлении потоком, исходят из простых физических принципов, характерных для всех живых систем [77]. Эта идея восходит к предположению Крейка, выдвинутому в 1943 году, о том, что мозг – это «вычислительная машина, способная моделировать или сопоставлять внешние события», которое оказалось чрезвычайно влиятельным и плодотворным [78].
Эдинбургский философ Энди Кларк описывает мозг как «машину для предсказания» и использует идеи Фристона и других, чтобы разработать теорию для понимания как мозга, так и искусственного интеллекта. А психолог из Сассекского университета Анил Сет сформулировал свое понимание человеческого самосознания в терминах процессов, возникающих из байесовского функционирования того, что он, вслед за Декартом, называет «животными машинами» [79].
Существуют экспериментальные доказательства, что наше восприятие может быть подвержено изменениям периферической обработки сверху вниз, что возвращает нас к модели Фристона и байесовским подходам в целом. Существуют нейронные тракты, которые направлены вниз, от высших областей мозга, обратно – в область ранней обработки V1[281]. Когда эти нервы становились неактивными и невосприимчивыми к импульсу транскраниальной магнитной стимуляции[282], люди не могли воспринимать иллюзорные огни (фосфены), которые обычно вызывают с помощью магнитной стимуляции другой области зрительной коры, V5 [80]. Поэтому изменения активности нейронов V1 могут повлиять на восприятие, порождаемое другой областью мозга (не имеет значения, что восприятие было иллюзией).
Мозг может функционировать «сверху вниз», а не «снизу вверх» – он не просто собирает простые характеристики внешнего мира (линии, очертания и т. д.), но и позволяет возникать восприятию.
Мозг не просто собирает характеристики внешнего мира, но и позволяет возникать восприятию.
Однако, несмотря на привлекательность подхода Фристона для людей, мыслящих математическими категориями, – я с радостью признаю, что это за пределами моего понимания, – фундаментальная проблема остается неизменной. В 2004 году Дэвид Найл и Александр Пуже описали деятельность так называемого байесовского мозга следующим образом: «Мозг представляет сенсорную информацию вероятностно, в форме вероятностных распределений». Они трезво отметили, что нейрофизиологических данных в поддержку этой гипотезы «почти не существует». Хотя предшествующие убеждения могут изменять активность отдельных нейронов (фактически это и есть обучение), мы не полностью понимаем вычислительную логику, лежащую в основе того, как популяции нейронов выполняют байесовскую интеграцию [81].
Ученые недавно продемонстрировали на обезьянах, что активность нейронов в лобной коре изменяется под влиянием прежних представлений животных (в данном случае об ожидаемом интервале между стимулами) [82]. Однако исследование не дало точного ответа, что именно делают группы клеток и как они формируют вывод, а вместо этого продемонстрировало, что предыдущие убеждения изменяют определенное статистическое свойство групп нейронов («низкоразмерных криволинейных многообразий»), которые содержат неявное представление оптимального ответа. Используя модель системы, ученые смогли предсказать, как это свойство сможет измениться в различных условиях, хотя прогнозы еще не были проверены экспериментально.
Разрыв между теорией и нейробиологическими данными о точной активности отдельных нейронов можно увидеть при изучении кажущейся простой прогностической системы мозга, не требующей байесовских вычислений, – способности некоторых насекомых перехватывать партнера или добычу во время полета. Это должно включать в себя обнаружение положения и движения как воспринимающего, так и цели и, по крайней мере, два вида вычислений – измерение начальных относительных местоположений двух объектов и предсказание будущего относительного положения цели, – чтобы можно было осуществить перехват.
Вы можете сами наблюдать подобное летом – журчалки[283] собираются на залитых солнцем полянах, летая вокруг в поисках партнеров. Если вы возьмете апельсиновые зернышко и зажмете между пальцами, то можете послать его мимо одной из мух, которая быстро полетит ему навстречу, обманутая размером и движением косточки, думая, что это потенциальный партнер или соперник. В 1978 году Том Коллетт и Майк Лэнд из Сассекского университета сообщили об эксперименте, в котором стреляли горохом из гороховых пистолетов в журчалок и снимали движения насекомых (гороховые пистолеты более точны, чем апельсиновые косточки и пальцы) [83]. Математически проанализировав поведение мух, Коллетт и Лэнд смогли описать ключевые параметры, которые вычислял крошечный мозг насекомых, а также показать, что, хотя предсказание перехвата не постоянно обновлялось через функцию слежения, существовал элемент обратной связи, который позволял животным внезапно прекращать погоню в середине полета.
Я помню, как был очарован этой статьей, когда она вышла. Удивительно, правда, что спустя четыре десятилетия, несмотря на огромные успехи в изучении поведения насекомых в полете и нашу способность невероятно точно измерять активность отдельных нейронов в мозге мухи, биологический субстрат таких банальных предсказаний остается загадкой. В настоящее время исследователи проводят еще более сложные расчеты, связанные с взаимодействием хищника и жертвы (жертва может уклоняться), как это видно на примере великолепных «львов» мира мух – ктырей[284] или стрекоз [84]. Все это наводит на мысль, что крошечный мозг насекомых содержит прогностическую модель, которая отражает относительные движения хищника и жертвы (а также внешние факторы, такие как скорость ветра, которая влияет на то, как могут реагировать оба субъекта). Но на данный момент мы не знаем, как подобная модель воплощается в деятельности нервной системы.
Неспособность точно определить, какие типы простых предсказаний происходят в мозге насекомого, обнаруживает проблему с очевидной силой байесовских теорий в объяснении сложных функций человеческого мозга (невозможность перевести жесткую модель нейронной логики Мак-Каллока и Питтса на язык функционирования реальной нервной системы, также должна служить предупреждением). Существование чего-то вроде байесовских предсказаний, происходящих в нервной системе для объяснения восприятия, кажется несомненным. Но пока что теоретическое обобщение этой концепции, объясняющей работу всего мозга, остается умозрительным.
Экспериментальные данные всегда будут ключевым фактором истинности любой теории, какой бы элегантной и привлекательной она ни была.
Широко распространенное мнение о том, что мозг – это компьютер, подкрепляется тем фактом, что уже более века мы можем управлять его активностью с помощью электричества, точно так же, как управляем электронной машиной. В 1920-х годах исследователи начали использовать электрическую стимуляцию мозга для изучения анатомо-физиологических основ эмоций. Американский физиолог Уолтер Кэннон показал, что эмоции берут свое начало в мозговой деятельности, а не в реакциях внутренних органов и вегетативной (автономной) нервной системы. Если человеку вводили адреналин, это вызывало обычные висцеральные физиологические реакции, связанные с эмоциями, такие как учащенное сердцебиение, но не приводило к переживанию эмоционального состояния [85]. По мнению Кэннона, эмоциональные реакции координировались гипоталамусом, но контролировались действием коры головного мозга. Если у кошки кора была удалена, то животное проявляло постоянную агрессию – шипело и атаковало, даже если для этого не было никакой причины (Кэннон называл это «поддельной яростью») [86].
Швейцарский исследователь Вальтер Гесс сделал еще один шаг вперед и показал, что электрическая стимуляция гипоталамуса кошки может вызывать шипение, вздыбливание шерсти и расширение зрачков, иногда приводя к удару лапой, даже в отсутствие угрозы как таковой. Это предполагало, что эмоции могут высвобождаться при электрической стимуляции определенных зон мозга и что автономные центры, участвующие в основных физиологических реакциях, способны затем активировать моторную кору [87].
Работа Гесса, позволившая понять, как могут взаимодействовать различные части нервной системы, была удостоена Нобелевской премии в 1949 году.
Если у кошки кора была удалена, то она постоянно шипела и атаковала.
В одном скандально известном эксперименте 1965 года профессор Йельского университета Хосе Дельгадо вышел на арену для боя быков в Андалусии и помахал плащом матадора перед молодым черным быком по имени Лусеро. Животное бросилось на него, но внезапно остановилось и в замешательстве повернуло голову. Дельгадо ранее вставил электрод в хвостатое ядро