Kitabı oku: «Метамышление. Как нейронауки помогают нам понять себя», sayfa 2

Yazı tipi:

Часть I
Как разум осознает себя

Глава 1
Как быть неуверенным

Другой источник идей есть внутреннее восприятие действий нашего ума, <…> и хотя этот источник не есть чувство, поскольку не имеет никакого дела с внешними предметами, тем не менее он очень сходен с ним и может быть довольно точно назван внутренним чувством.

– Джон Локк. «Опыт о человеческом разумении». Кн. 2

Есть там что-нибудь – или нет? Такой вопрос встал перед Станиславом Петровым одним ранним сентябрьским утром 1983 года. Петров был подполковником ПВО советских войск и отвечал за мониторинг системы спутников раннего предупреждения. Холодная война между США и Советским Союзом находилась на пике, и угроза запуска ядерных ракет большой дальности одной из сторон была вполне реальна. В то роковое утро в командном центре Петрова сработала сигнализация, оповестившая, что пять американских ракет направляются в сторону Советского Союза. Согласно доктрине взаимного гарантированного уничтожения, задачей Петрова было немедленно сообщить об атаке своему руководству, чтобы то могло нанести контрудар. Время поджимало – через двадцать пять минут ракеты разорвались бы на советской земле15.

Но Петров посчитал, что сигнал тревоги вряд ли вызвала настоящая ракета, и доложил о сбое системы. Он больше верил в ненадежность спутников и помехи на экране радара, чем во внезапный ракетный удар Соединенных Штатов, который несомненно бы привел к началу ядерной войны. Несколько минут нервного ожидания подтвердили его правоту. Ложная тревога стала результатом ошибки спутников, принявших солнечные блики на поверхности облаков за ракеты, несущиеся в верхних слоях атмосферы.

Петров воспринимал мир в оттенках серого и был готов усомниться в том, что говорили ему системы спутников и органы чувств. Его готовность осознать двусмысленность положения и усомниться спасла мир от катастрофы. В этой главе мы увидим, что представление о неопределенности служит ключевым ингредиентом в рецепте наших систем самосознания. Человеческий мозг представляет собой изощренный механизм для отслеживания неопределенности, которая играет в работе мозга огромную роль, а не только участвует в принятии ответственных решений, как в истории Петрова. Без способности оценивать неопределенность мы вряд ли вообще смогли бы воспринимать мир. Замечательный, хотя и побочный, эффект этой способности – неопределенностью можно пользоваться, чтобы сомневаться в самих себе.

Обратные задачи и способы их решения

Сложность задачи Петрова заключалась в том, что ему нужно было отличить сигнал радара от помех. Один и тот же след на экране мог быть как настоящей ракетой, так и сбоем системы. Понять лишь по изображению, с чем имеешь дело, невозможно. Такая задача называется обратной – потому что для ее решения необходимо развернуть причинно-следственную цепочку задом наперед и сделать предположение о причинах получаемой нами информации. Схожим образом наш мозг постоянно решает обратные задачи, не зная, что в действительности происходит в мире.

Причина в том, что мозг заперт внутри темной черепушки и контактирует с внешним миром лишь посредством ограниченной низкокачественной информации, предоставляемой органами чувств. Возьмем, к примеру, простую, на первый взгляд, задачу – определить, была ли только что вспышка света в затемненной комнате. Если сделать вспышку достаточно тусклой, то иногда может показаться, что свет горит, даже если в действительности это не так. Поскольку глаза и мозг подвержены помехам, при каждом повторении стимула нейроны в зрительной коре головного мозга возбуждаются не совсем одинаково. Иногда, даже когда свет не горит, случайные помехи приводят к высокой частоте возбуждения нейронов, подобно тому как след на экране радара Петрова стал результатом атмосферных помех. Поскольку мозг не знает, вызвана ли эта высокая частота стимулом или помехами, то, когда нейроны зрительной коры активно возбуждаются, будет казаться, что свет зажжен16.

Так как каждое из наших чувств – осязание, обоняние, вкус, зрение и слух – имеет доступ лишь к небольшому, искаженному кусочку реальности, им необходимо объединить ресурсы, чтобы выдвинуть наилучшее предположение о том, что же на самом деле происходит. Наши чувства похожи на слепцов из древней индийской притчи. Тот, кто держит слона за ногу, говорит, что, должно быть, слон – это столб; тот, кто ощупывает хвост, говорит, что слон похож на веревку; тот, кто трогает хобот, говорит, что он похож на ветку дерева; тот, кто прикасается к уху, считает, что он напоминает веер; тот, кто ощупывает живот слона, – что он вроде стены; а тот, кто изучает бивень, – что он похож на массивную трубу. В конце концов проходящий мимо незнакомец сообщает им, что на самом деле они все правы – у слона есть все описанные черты. Лучше бы им объединить свои наблюдения, говорит он, а не спорить.

Математическая формула, известная как теорема Байеса, – мощный инструмент для осмысления такого рода проблем.

Чтобы увидеть, как она помогает нам решать обратные задачи, можем сыграть в следующую игру. У меня есть три игральные кости, две из которых – обычные кубики с числами от одного до шести, а третья – либо с тройками, либо с нулями на всех гранях. Втайне от вас я одновременно брошу все три кости и назову общий итог. Каждый раз я могу использовать один кубик с подвохом – тот, на котором всегда выпадает ноль, или тот, на котором всегда выпадает тройка. Например, при первом броске я могу выбросить два, четыре и ноль (на третьем кубике), что в сумме составит шесть. Ваша задача: основываясь только на общем результате, сделать наилучшее предположение о том, какой кубик с подвохом я использовал – со всеми тройками или со всеми нулями17.

В этой игре ноль или тройка на кубике с подвохом соответствуют «скрытым» состояниям мира: ракетам в дилемме Петрова и включенному свету в случае с нейронами зрительной коры. Тем или иным образом нам нужно использовать полученную искаженную информацию – сумму значений всех трех игральных костей, – чтобы определить скрытое условие.

Иногда это легко. Если я скажу, что общая сумма четыре или меньше, то вы поймете, что, раз значение такое маленькое, на третьем кубике должен был выпасть ноль. Если общий результат превышает 12 (две шестерки плюс число больше нуля), то вы точно знаете, что на третьем кубике выпала тройка. Но что насчет значений между этими крайностями? Если общий результат равен шести или восьми? Это сложнее.

Один из способов решения этой задачи – метод проб и ошибок. Мы можем много раз бросить кости, записать общий результат и понаблюдать за истинным положением вещей: что на самом деле выпадает на третьем кубике при каждом броске. Первые несколько бросков в игре могут выглядеть следующим образом:


И так далее, еще много бросков. Более простой способ: представить эти данные в виде диаграммы, отображающей, сколько раз наблюдается определенное общее значение (скажем, шесть) и какой в этот момент использовался кубик (ноль или три). Кубики с подвохом можно обозначить определенными цветами: здесь я выбрал серый для кубика с нулями и белый для кубика с тройками.

После десяти бросков график может выглядеть следующим образом.



Не слишком информативно, и виден лишь разброс различных результатов, как и в нашей таблице. Но после пятидесяти бросков начинает проявляться закономерность.



А после тысячи картина становится весьма ясной.



Результаты, полученные в ходе нашего эксперимента, формируют две отчетливые вершины. Большинство бросков попадает в средний диапазон, а пики приходятся на семерку и десятку. Это логично. В среднем два обычных кубика дают в сумме около семи, и поэтому, добавив к этому числу ноль или три от кубика с подвохом, мы, как правило, получим семь или десять. То, что ранее говорила нам интуиция, подтвердилось: вы видите, что значение четыре или меньше получается только при броске кубика с нулем на всех гранях, а значение 13 и больше – только при использовании кубика с тройкой.

Теперь, вооружившись этими данными, давайте вернемся к нашей игре. Если я назову определенное общее значение, например десять, и попрошу вас угадать число на кубике с подвохом, что вы должны ответить? Согласно приведенному выше графику, вероятнее всего, в этом случае на кубике выпала тройка. Благодаря правилу Байеса мы знаем, что относительная высота белых и серых столбиков (при условии, что мы провели эксперимент достаточное число раз) отражает, насколько выше вероятность выпадения тройки по сравнению с нулем – в данном случае примерно в два раза. Согласно Байесу, оптимальное решение для этой игры – всегда называть наиболее вероятное значение кубика, то есть три, если общий результат девять или больше, и ноль – если восемь или меньше.

Только что мы набросали алгоритм для принятия решений на основе искаженной информации. Кубик с подвохом всегда маячит на заднем плане и вносит свой вклад в общий результат. Но его истинное значение заглушено помехами, создаваемыми двумя обычными кубиками. Точно так же Петров не мог определить наличие ракеты лишь по искаженному помехами сигналу радара. Наша игра является примером общего типа задач, связанных с принятием решений в условиях неопределенности, – их можно решить, применив правило Байеса.

В случае с судьбоносным решением Петрова набор потенциальных объяснений ситуации ограничен: либо это настоящая ракета, либо ложная тревога. Аналогичным образом, в нашей игре в кости есть только два объяснения: это кубик либо с тройками на гранях, либо с нулями. Но в большинстве ситуаций не только наша сенсорная система подвержена помехам, а еще существует целый диапазон потенциальных объяснений для поступающей информации. Представьте себе нарисованный круг около 20 сантиметров диаметром, который находится на расстоянии одного метра от вашего глаза. Отраженный от круга свет движется по прямой линии, проходит через хрусталик глаза и создает маленькое изображение (круг) на сетчатке. Поскольку изображение на сетчатке двухмерное, мозг может интерпретировать его как вызванное любым бесконечным числом кругов разного размера, расположенных на соответствующих расстояниях. Примерно такое же изображение на сетчатке вызвал бы круг диаметром 40 сантиметров, расположенный на расстоянии двух метров, или круг диаметром восемь метров на расстоянии 40 метров. Во многих случаях нам просто не хватает информации, чтобы определить, что мы видим.

В таких более сложных обратных задачах догадаться, в чем состоит лучшее объяснение, можно на основе дополнительной информации из других источников. К примеру, чтобы оценить фактический диаметр круга, мы можем использовать такие подсказки, как различия в изображении, получаемом разными глазами, разницу в текстуре, положении и оттенке близлежащих объектов и так далее.

Чтобы в реальном времени понять, как это происходит, взгляните на эти две картинки.



На изображении слева большинство людей видят группу выпуклых бугорков, приподнятых над поверхностью страницы. Изображение справа, напротив, выглядит как совокупность маленьких ямок или впадин. В чем же разница?

Иллюзия возникает из-за того, что ваш мозг решает обратную задачу. На самом деле левая и правая картинки – одно и то же изображение, развернутое на 180 градусов (можете перевернуть книгу и проверить!). Разными они кажутся, поскольку наша зрительная система привыкла, что свет падает сверху – источник света, заливающего окружающее пространство, обычно располагается где-то у нас над головой. В свою очередь, освещение снизу вверх – например, свет костра на склоне скалы или лучи прожекторов, направленные на верхушку собора, – статистически встречается реже. Когда мы смотрим на эти две картинки, наш мозг интерпретирует светлые части левого изображения как свет, падающий на выпуклые бугорки, а темные части правого изображения – как тени, создаваемые ямками, несмотря на то что обе картинки составлены из одного и того же исходного материала.

Другая поразительная иллюзия – изображение, созданное ученым Эдвардом Адельсоном.


Шахматная доска Адельсона


Клетки, обозначенные на левом рисунке буквами A и B, на самом деле окрашены в идентичный оттенок серого; они имеют одинаковую яркость. Клетка B кажется светлее, поскольку ваш мозг «знает», что она расположена в тени: чтобы воспроизвести для глаза тот же уровень освещенности, что и у клетки A, которая целиком находится на свету, она должна быть светлее изначально. Эквивалентность клеток A и B легко можно оценить, соединив их – как на правом рисунке. Подсказка, которую дает этот дополнительный мостик, перекрывает фактор тени в интерпретации мозгом изображения (чтобы убедиться, что левое и правое изображения одинаковы, попробуйте закрыть их нижнюю половину листом бумаги).

Получается, что на самом деле эти удивительные иллюзии – вовсе не иллюзии. Одну интерпретацию изображения дает научная аппаратура – показатели, выдаваемые измерителями освещенности и компьютерными мониторами. Другую – наши зрительные системы, настроенные на обнаружение закономерностей, таких как тени или свет, падающий сверху вниз. Эти закономерности помогают нашим системам выстраивать действенные модели мира. В реальном мире, где есть свет, тени и полутени, эти модели обычно оказываются верными. Многие оптические иллюзии хитроумным способом воздействуют на работу системы, искусно настроенной на получение перцептивных выводов18. Кроме того, как мы узнаем из следующего раздела, некоторые принципы устройства мозга согласуются с тем, как эта система в массовых масштабах решает обратные задачи.

Построение моделей мира

Зрительная система – одна из наиболее изученных частей мозга человека и обезьян. Различные области задней части мозга обрабатывают разные аспекты визуального сигнала. Чем выше их цифровое обозначение, тем более продвинутой стадии обработки изображения они соответствуют. Области V1 и V2 извлекают информацию о направлении линий и формах, V4 – о цвете, а V5 – о движении объектов. На выходе из областей V мы попадаем в русло вентрального зрительного потока, задача которого – собрать все части информации воедино и идентифицировать цельные объекты, такие как лица, тела, столы и стулья. Параллельно области мозга, входящие в дорсальный зрительный поток, отслеживают, где располагаются и как перемещаются объекты19.



Правое полушарие мозга человека. Отмечено расположение четырех долей головного мозга, мозжечка и ключевых зрительных путей


В начале вентрального зрительного потока отдельные клетки мозга кодируют лишь небольшую часть внешнего мира – например, участок в нижнем левом углу нашего поля зрения. Но по мере продвижения вверх по иерархической структуре клетки, подобно отдаляющейся камере, начинают расширять свой фокус. В конце концов достигается высшая точка иерархии, в которой уже не столь важно, где отображается стимул. Гораздо большую роль играет, что он воссоздает: лицо, дом, кошку, собаку и так далее. Объектив максимально отдален, и информация об идентичности объекта представлена независимо от его расположения.

Однако крайне важно, что информация в зрительной системе не течет в одном направлении. Долгое время преобладало мнение, согласно которому обработка информации в мозге является системой прямого регулирования: она получает информацию из внешнего мира, обрабатывает ее тайными, хитроумными способами, а затем выдает команды, заставляющие нас ходить и говорить. Сейчас такая модель («вход – выход») вытеснена множеством данных, которые в нее не вписываются. В зрительной системе, например, существует столько же, если не больше, связей, направленных в противоположную сторону. Они так и называются – обратная связь, или «сверху вниз». Информация распространяется как вперед, так и назад; постоянные циклы нейронной активности поставляют данные как с нижних уровней иерархии на верхние, так и в обратном направлении. Такой способ рассмотрения механизмов сознания известен как предиктивная обработка. Это радикально иное понимание работы мозга, хотя оно имеет уже продолжительную интеллектуальную историю, о которой свидетельствует обширная библиография в примечаниях20.

Архитектура предиктивной обработки особенно хорошо подходит для решения обратных задач. Вместо пассивного получения информации мозг может использовать связи «сверху вниз», для того чтобы активно строить наше восприятие внешнего мира и придавать форму тому, что мы видим, слышим, думаем и чувствуем. Более высокие уровни иерархии предоставляют информацию о том, с чем мы можем столкнуться в той или иной ситуации, а также о диапазоне гипотез, которые мы способны принять. Например, вы знаете, что у вашего друга есть лабрадор, и поэтому ожидаете увидеть собаку, когда входите в его дом, но не знаете, где именно в вашем зрительном поле она появится. Эта предварительная высокоуровневая информация – пространственно-инвариантное понятие «собака» – обеспечивает соответствующим контекстом более низкие уровни зрительной системы, помогая им легко интерпретировать размытое пятно в форме собаки, устремляющееся к вам, когда вы открываете дверь.

Степень, до которой наши системы восприятия должны полагаться на такие закономерности, в свою очередь, зависит от того, насколько мы сомневаемся в информации, поступающей от наших органов чувств. Вспомните дилемму Петрова. Если бы он был уверен в безупречности и безошибочности технологии обнаружения ракет, то в меньшей степени был бы готов усомниться в том, что говорила ему система. Стоит ли нам корректировать свои убеждения при получении новых данных, зависит от того, насколько надежной мы считаем эту информацию.

В действительности байесовские версии прогностической обработки говорят нам о том, что стоит комбинировать различные источники информации (наши предварительные убеждения и данные, поступающие через органы чувств) обратно пропорционально нашей неуверенности в них. Можно представить этот процесс как помещение теста для пирога в гибкую форму для выпечки. Форма – это наши предварительные предположения о мире. Тесто же представляет собой сенсорную информацию – световые и звуковые волны, улавливаемые глазами и ушами. Если поступающие данные точны или информативны, то тесто будет густым или почти твердым и на него почти не повлияет форма для выпечки. Если же, напротив, данные менее точны, то тесто будет более жидким и конечный продукт примет соответствующие очертания.

К примеру, глаза предоставляют более точную информацию о местонахождении объектов, нежели слух. Это означает, что зрение может изолировать предполагаемый источник звука, исказив наше восприятие его местоположения. Этим умело пользуются чревовещатели, способные «передавать» свой голос марионетке, которую они держат на расстоянии вытянутой руки. Истинное мастерство чревовещания заключается в умении говорить, не шевеля губами. Если добиться этого, мозг зрителей сделает все остальное, соотнеся звук с его следующим наиболее вероятным источником – говорящей куклой21.

Таким образом, вполне логично, что отслеживание неопределенности – неотъемлемая часть того, как мозг обрабатывает сенсорную информацию. Наблюдения за клетками зрительной коры головного мозга показывают, как это может происходить. Хорошо известно, что движущиеся объекты, такие как машущая рука или прыгающий мяч, активируют нейроны в области мозга обезьян, известной как MT (аналог человеческой V5). Но клетки в MT активируются не при любом направлении движения. Некоторые из клеток больше реагируют на объекты, движущиеся влево, другие – вверх, вниз и во всех других направлениях. Когда частота возбуждения клеток МТ фиксируется в результате многократных воспроизведений различных направлений движения, формируется распределение, подобное тому, что мы наблюдали в игре в кости. В каждый отдельно взятый момент времени эти популяции клеток МТ можно считать сигнализирующими о неопределенности в отношении конкретного направления движения, аналогично тому, как искаженное общее значение игральных костей сигнализирует о вероятности выпадения ноля или тройки22.

Неопределенность крайне важна и для оценки состояния нашего собственного тела. Информация о том, где в пространстве располагаются конечности, как быстро бьется сердце или какова интенсивность болевого стимула, поставляется в череп сенсорными нейронами. С точки зрения мозга разница между электрическими импульсами, проходящими по зрительному нерву, и нейронными сигналами, поступающими из кишечника, сердца, мышц или суставов, весьма незначительна. Все это – сигналы, сообщающие о том, что может происходить за пределами черепа, и искаженные иллюзиями вроде описанных выше оптических. В одном известном эксперименте поглаживание резиновой руки синхронно с настоящей (скрытой) рукой испытуемого убеждало его, что резиновая рука – его собственная.

В свою очередь, иллюзия обладания новой резиновой рукой приводила к ослаблению нейронных сигналов, посылаемых мозгом настоящей руке. Подобно тому как кукла перехватывает голос чревовещателя, синхронность наблюдений за резиновой рукой и ощущений при поглаживании уменьшает чувство обладания настоящей рукой23.

15.Steele J. Stanislav Petrov Obituary // The Guardian. 2017. 11 октября. URL: theguard-ian.com/world/2017/oct/11/stanislav-petrov-obituary.
16.Green D. M. Signal Detection Theory and Psychophysics. New York: Wiley, 1966.
17.Основы правила Байеса были впервые выявлены арабским математиком XI века Ибн аль-Хайтамом, развиты английским священником и математиком Томасом Байесом в 1763 году и применены к целому ряду научных проблем французским математиком XVIII века Пьером-Симоном Лапласом. McGrayne S. B. The Theory That Would Not Die: How Bayes’ Rule Cracked the Enigma Code, Hunted Down Russian Submarines, and Emerged Triumphant from Two Centuries of Controversy. New Haven, CT: Yale University Press, 2012.
18.Выводы, получаемые в результате чувственного восприятия. – Прим. пер.
19.Felleman D. J. и др Distributed Hierarchical Processing in the Primate Cerebral Cortex // Cerebral Cortex. 1991. Т. 1. № 1. С. 1–47.; Zeki, S. и др. The Autonomy of the Visual Systems and the Modularity of Conscious Vision // Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 353. 1998. № 1377. С. 1911–1914.
20.Oxford University Press, 2016; Clark A. Whatever Next? Predictive Brains, Situated Agents, and the Future of Cognitive Science // Behavioral and Brain Sciences 36. 2013. № 3. С. 181–204.; Craik K. The Nature of Explanation. Cambridge: Cambridge University Press, 1963; Friston K. The Free-Energy Principle: A Unified Brain Theory? // Nature Reviews Neuroscience 11. 2010. № 2. С. 127–138; Helmholtz H. L. F. Treatise on Physiological Optics. London: Thoemmes Continuum, 1856; Gregory R. The Intelligent Eye. New York: McGraw-Hill, 1970; Hohwy J. The Predictive Mind. Oxford: Oxford University Press, 2013.
21.Kersten D. и др. Object Perception as Bayesian Inference // Annual Review of Psychology. 2004. № 55. С. 271–304; Ernst M. O. Humans Integrate Visual and Haptic Information in a Statistically Optimal Fashion // Nature 415. 2009. № 6870. С. 429–433; Pick H. L. и др. Sensory Conflict in Judgments of Spatial Direction // Perception & Psychophysics. 1969. Т. 6. № 4. С. 203–205; Bertelson С. Ventriloquism: A Case of Crossmodal Perceptual Grouping // Advances in Psychology. 1999. № 129. С. 347–362; McGurk H. Hearing Lips and Seeing Voices // Nature 264. 1978. № 5588. С. 746–748.
22.Born R. T. и др. Structure and Function of Visual Area MT // Annual Review of Neuroscience. 2005. № 28. С. 157–189; Ma W. J. и др. Bayesian Inference with Probabilistic Population Codes // Nature Neuroscience 9. 2006. № 11. С. 1432–1438.
23.Apps M. A. J. и др. The Free-Energy Self: A Predictive Coding Account of Self-Recognition // Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 2014. № 41. С. 85–97; Blanke O. и др. Behavioral, Neural, and Computational Principles of Bodily Self-Consciousness // Neuron 88. 2015. № 1. С. 145–166; Botvinick M. M. и др. Rubber Hands ‘Feel’ Touch That Eyes See // Nature 391. 1998. № 6669. С. 756; Della G. и др. Decreased Motor Cortex Excitability Mirrors Own Hand Disembodiment During the Rubber Hand Illusion // eLife. 2016. № 5. e14972; Seth A. K. Interoceptive Inference, Emotion, and the Embodied Self // Trends in Cognitive Sciences 17. 2013. № 11. С. 565–573.
Yaş sınırı:
16+
Litres'teki yayın tarihi:
01 şubat 2023
Çeviri tarihi:
2023
Yazıldığı tarih:
2021
Hacim:
328 s. 14 illüstrasyon
ISBN:
978-5-6048294-1-7
Yayıncı:
Telif hakkı:
Individuum
İndirme biçimi:
epub, fb2, fb3, ios.epub, mobi, pdf, txt, zip

Bu kitabı okuyanlar şunları da okudu