2019. 02. 013. Йон Д. , де Ланге Ф. , Пресс К. Предсказывающий мозг как упорный ученый. Yon D. , de Lange F. , Press C. The predictive brain as a stubborn scientist // trends in cognitive sciences. - 2019. - Vol. 23, n 1. - p. 6-8. - mode of access: https://doi. Org/10. 1016/j. Tics. 2018. 10. 003

ТИИ, таким образом, может объяснить, почему мозжечок не обладает сознанием и предсказывает, что симуляция человеческого мозга на цифровом компьютере не будет обладать сознанием (аналогично тому, как симуляция черной дыры не будет искривлять пространство и время вокруг компьютера). «Сознание не может быть вычислено, оно должно быть встроено в структуру системы».

Подводя итоги, автор отмечает, что перед наукой о сознании стоят два серьезных вызова. Первый вызов заключается в определении физических отпечатков опыта, второй вызов - эмпирическая проверка и фальсификация двух ведущих современных научных теорий сознания. Или же разработка на их основе какой-либо иной теории, которая лучшим образом сможет объяснить загадочный феномен сознания.

М.А. Сущин

2019.02.013. ЙОН Д., ДЕ ЛАНГЕ Ф., ПРЕСС К. ПРЕДСКАЗЫВАЮЩИЙ МОЗГ КАК УПОРНЫЙ УЧЕНЫЙ. YON D., DE LANGE F., PRESS C. The predictive brain as a stubborn scientist // Trends in cognitive sciences. - 2019. - Vol. 23, N 1. - P. 68. - Mode of access: https://doi.org/10.1016/j.tics. 2018.10.003

Ключевые слова: когнитивная наука; мозг; перцептивные предсказания; предсказывающее кодирование; байесовская теория восприятия.

Авторы, нейроученые из Нидерландов и Великобритании, обсуждают теоретические основания программы предсказывающего кодирования (ПК) - значимого направления в современной когнитивной науке и нейронауках. В центре их внимания находится ключевое понятие идеи ПК и байесовских моделей восприятия -понятие перцептивного и моторного предсказания.

Традиционно байесовские модели восприятия сравнивались с идеализированным ученым, формулирующим гипотезы, сопоставляющим их с данными и вносящим, если нужно, соответствующие коррективы. Так и перцептивные системы, согласно байесовским моделям и программе ПК, порождают гипотезы о внешнем мире, сравнивают их с данными, поставляемыми чувствами, и используют имеющиеся несоответствия, чтобы внести коррективы в предсказания. «Предсказания постоянно обновляют-

ся на основе этих входящих сигналов об ошибках, и этот повторяющийся процесс передачи сигналов генерирует в значительной степени правдивую модель мира. Этот двусторонний процесс передачи сообщений был обозначен перцептивным выводом...» Между тем недавние модели в рамках программы ПК также включают в себя предсказания, устойчивые к изменениям. Понятие устойчивых к изменениям предсказаний, утверждают авторы, может быть успешно использовано в когнитивных исследованиях.

Популярность программы ПК в исследованиях восприятия позволила утверждать, что взаимосвязанные понятия предсказания и ошибки в предсказании могут стать основой для объединенной теории восприятия, познания и действия1. Данные предсказывающие модели применялись для объяснения таких феноменов, как язык, способность понимать чужой разум (theory of mind), самораспознавание, шизофрения и депрессия. В их рамках подчеркивается способность идеи ПК объяснить гибкость восприятия, действия и познания в постоянно меняющемся мире. Однако стандартные предсказывающие модели, по мнению авторов, в недостаточной степени уделяли внимание тому обстоятельству, что не все предсказания мозга являются гибкими - некоторые из них остаются устойчивыми в свете новых данных.

Так, согласно теории ПК, действия направляются сенсорными предсказаниями о желаемом положении тела субъекта: «В этом процессе, известном как "активный вывод" (рис. 1, с. 7), агенты не обновляют предсказания на основе входящих сенсорных сигналов, а вместо этого задействуют рефлексы, чтобы претворить в жизнь нисходящие ожидания». Если субъект хочет взять в руки какой-либо предмет (например, чашку), несоответствие (ошибка в предсказании) между желаемой позицией (чашка в руке) и текущей позицией устраняется при помощи рефлексов, приводящих положение тела в соответствие с ожидаемым состоянием. Таким же образом, как полагается, работают гомеостатические механизмы, отвечающие за поддержание температуры тела на определенном ожидаемом уровне (у человека на уровне примерно 37 градусов Цельсия в среднем). Ключевой здесь является следующая идея:

1 Clark A. Whatever next? Predictive brains, situated agents, and the future of cognitive science // Behavioral and brain sciences. - 2013. - Vol. 36, N 3. - P. 181204.

чтобы предсказания могли направлять действия, они не должны меняться в свете новых сенсорных данных. Таким образом, мозг иногда может действовать как «упорный ученый», обладая определенными неменяющимися гипотезами. Такого рода гипотезы необходимы для активного вывода, хотя они также являются возможными в процессах перцептивного вывода.

Принятие во внимание того обстоятельства, что некоторые предсказания мозга не меняются в свете новых данных, полагают авторы, может помочь пролить свет на природу некоторых психических феноменов. Например, в вычислительной нейропсихиатрии распространена точка зрения, согласно которой психические расстройства (шизофрения или депрессия), возникающие по причине ошибочных предсказаний, могут быть устранены при помощи поведенческой или психотерапевтической коррекции этих предсказаний. Однако эта стратегия может оказаться безрезультатной, если источником расстройств являются устойчивые к изменениям предсказания. Так, одним из отличительных симптомов шизофрении является опыт «контроля» действий агентов некой внешней силой. Если подобного рода опыт «внешнего контроля» действий возникает по причине искажений в устойчивых предсказаниях, основанная на обучении терапия может не дать результатов, так как устойчивые репрезентации по определению не подвержены влиянию новых сенсорных данных.

Кроме того, понятие устойчивых к изменениям предсказаний может быть с успехом использовано и в типичных моделях программы ПК. Например, в одном недавнем исследовании было выдвинуто предположение, что точка зрения ПК позволяет в наилучшей степени понять, как мозг производит мультимодальные репрезентации, необходимые для самораспознавания1. Так, стандартная схема ПК объясняет гибкость саморепрезентаций (например, иллюзорное переживание резиновой руки как своей собственной в известном эксперименте2) благодаря тому, что предсказания

1 Apps M.A.J., Tsakiris M. The free-energy self: A predictive coding account of self-recognition // Neuroscience & biobehavioral reviews. - 2014. - Vol. 41. - P. 8597.

2 Tsakiris M., Haggard P. The rubber hand illusion revisited: Visuotactile integration and self-attribution // Journal of experimental psychology: Human perception and performance. - 2005. - Vol. 31, N 1. - P. 80.

относительно собственного тела субъекта могут быть пересмотрены на основе сопутствующих зрительных, тактильных и проприо-цептивных сигналов. «Однако обновление предсказывающих репрезентаций о том, какие репрезентации относятся к "моему телу", -пишут авторы, - может зависеть от устойчивого предсказания, что я обладаю только одним телом...» В противном случае у субъекта могут возникнуть весьма причудливые образы самого себя. Аналогичной устойчивостью к изменению обладают и некоторые другие базовые перцептивные ожидания - например, что типичным образом источник света должен располагаться над головой и т. п.

Также важно принимать во внимание вероятные причины устойчивости определенных перцептивных предсказаний. Некоторые устойчивые предсказания необходимы для выживания агента (адаптивная температура тела и др.) и, по всей видимости, являются сложившимися в филогенезе. По этой причине, утверждают авторы, их невозможно изменить. Другие предсказания могли стать устойчивыми в онтогенезе. Понимание причин устойчивости определенных типов перцептивных ожиданий важно для возможности их коррекции в клинической практике.

Таким образом, резюмируют авторы, предсказывающий мозг часто способен действовать как упрямый, а не идеализированный ученый, не обновляя предсказания на основе поступающих сенсорных данных. «Этот элемент программы ПК часто упускался из виду в когнитивных науках, но интеграция устойчивых предсказаний в когнитивные модели, сформулированные в русле иерархического ПК, способны облегчить им дело объяснения когнитивных функций в норме и патологии».

М.А. Сущин