Теория о прогнозировании мозга
"Основная цель мозга, как мы понимаем сегодня, заключается в том, что в основном мозг - машина прогнозирования, которая оптимизирует собственные прогнозы окружающей среды, через которую она проходит"
Теория о прогнозировании мозга важна так же, как эволюция. Интервью с профессором Ларсом Мукли
Фото: Профессор Ларс Мукли
Вы использовали передовые методы визуализации мозга, чтобы разработать модель того, как мозг обрабатывает видение, и в них говорится, что вместо того, чтобы просто сортировать то, что мы видим, наш мозг фактически ожидает то, что мы увидим дальше. Не могли бы вы рассказать нам немного больше?
«Нам важно выяснить, как мозг поддерживает зрение. Классическая точка зрения заключалась в том, что мозг реагирует на визуальную информацию в каскаде иерархических визуальных областей с усложнением, но более современный способ заключается в том, чтобы понять, что на самом деле мозг встречает каждую ситуацию не с чистого листа, а с учетом сделанных предсказаний.
Как это работает?
«Основная цель мозга, как мы понимаем сегодня, заключается в том, что в основном мозг – машина прогнозирования, которая оптимизирует собственные прогнозы окружающей среды, через которую она проходит. Итак, видение начинается с ожидания того, что находится за углом. Как только вы повернете за угол, ваш мозг обсудит потенциальные исходные данные с вашими прогнозами, а затем по-разному среагирует, удивляясь, или выполняя ожидания.
«Это так называемая система предсказательной обработки, и предлагаемая объединяющая теория мозга. Это в основном создает внутреннюю модель того, что будет дальше».
Почему это происходит?
«Во-первых, внешний мир находится не в нашем мозге, поэтому нам нужно что-то получить в нашем мозге, что является полезным описанием того, что происходит, – и это сложная задача.
«Нам станет сложно осознать эту проблему, если мы попытаемся имитировать это в компьютерной модели – как мы передадим информацию о внешнем мире в компьютерную модель? Мозг делает это неконтролируемым образом. Он сегментирует визуальный ввод в объект, фон, передний план, контекст, людей и т. д., никто никогда не контролирует мозг.
«Чтобы иметь значимые модели мира, вам нужно иметь что-то вроде супервизора в вашем мозге, который скажет: «Это объект A. Это еще один объект, и вам нужно найти имя для этого». У нас нет супервизора, но у нас есть кое-что другое, и это – удивление. Для сведения к минимуму неожиданности, удивление используется в качестве супервизора».
Как удивление помогает нам формировать модели?
«Вы можете подобрать объект, бросить его, и получить очень хорошую модель того, как это должно звучать (и), где объект должен остановиться. Если этого вдруг не произойдет, вам необходимо обновить свои внутренние модели. Это были бы очень редкие ситуации».
Как это работает в нашем повседневном опыте – например, когда мы едем на велосипеде по улице?
«У вас есть передовые модели, поэтому, пока вы едете на велосипеде, вы прогнозируете траекторию автомобилей, своё собственное движения в реальном времени. Вы обновляете свои предсказания (будущей модели), которые вы создаете, чтобы проехать по городу, не попадая в аварию.
«Эти модели очень хороши, потому что у вас есть этот опыт, и только сейчас вам нужно обновлять эти модели или обновлять их (в режиме реального времени), потому что вы поворачиваете за угол. Таким образом, вы обновляете свою память, ваши прогнозы и небольшое движение во внутренней модели возникает, потому что вы удивлены: «О, это не эта улица». Итак, пока вы едете на велосипеде, вы ведете переговоры одной будущей модели с другой будущей моделью, потому что вы обновляете эти творения своих прогнозов».
Фото: современные функциональные методы визуализации мозга позволили профессору Мукли исследовать мозг человека в микроразрезах.
Вы работали над Проектом «Человеческий мозг» (HBP), который строит массивные данные и вычислительную сеть для изучения мозга. Как это связано с вашей работой?
«Проект «Человеческий мозг» объединяет различные дисциплины в области информатики, неврологии, вычислительной нейронауки, робототехники и медицины, которые пытаются ответить на очень простой вопрос: «Как работает мозг?».
«Это интересно, потому что вам нужно четко указать модель, которую каждый ученый использует в разных масштабах и разных видах от мышей до людей, от вычислительных моделей до нейрофизических экспериментов и все данные сводятся к более общему пониманию. Прогностическая структура кодирования – то, что было проверено несколькими командами HBP.
‘Используя метафору, если вы хотите построить большой самолет (например, Airbus), у вас есть разные производства, на которых вы создаете колеса, тестируете аэродинамику крыльев и разных других частей кузова и материалов. Это вид объединения, которое ведет к разным группам, и это важно, потому что вы работаете на небольших моделях, но идея объединить его инновационна».
Что будет дальше в ваших исследованиях мозга?
«Меня много всего интересует. Кажется, у нас есть эта способность разума – предсказывать альтернативные сценарии в будущем. Мы думаем: «Что я буду делать сегодня вечером? Должен ли я пойти в магазин?» И вы делаете это, пока едете на своем велосипеде и т. д., и кажется, что вы делаете три вещи одновременно – думаете о планировании своего дня рождения, езде на велосипеде, а также подсчитываете вашу будущую зарплату. Кажется, есть два сценария, возникающие сейчас, и альтернативный сценарий – план.
«Как это развивалось? Каковы правила? И как это создается? Поскольку это происходит в мозге, тогда нам нужно найти описание для этого – какими путями странствует ум?
Ваша работа мотивирует вас?
«Я считаю, что предсказывающая кодирующая структура является важной для науки, изучающей мозг, поскольку эволюция связана с биологией. Это ключевое объяснение того, как разумно, что мозги были созданы путем эволюции, чтобы выполнять работу за нас, и это – создание предсказаний. Вопрос заключается в том, можем ли мы использовать это понимание для искусственных систем, которое продолжается, и будет долго удерживать нас в напряжении».
