«Предсказать все. Как теорема Байеса объясняет наш мир» |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-02-13 11:33 В XVIII веке священник Томас Байес вывел уравнение, которое позволяло оценить вероятность того или иного события, исходя из имеющихся данных. Известно оно стало уже после смерти Байеса, а значительно позже, например, позволило утверждать, что люди — это байесовские машины. В книге «Предсказать все. Как теорема Байеса объясняет наш мир» («Individuum»), переведенной на русский язык Максимом Шером, писатель и популяризатор науки Том Чиверс рассказывает, почему эта теория вызывает столько споров и насколько широко ее в действительности можно применять. Предлагаем вам ознакомиться с фрагментом о том, как наш мозг конструирует реальность. Реальность как контролируемая галлюцинация Человек по имени Ричард Фицхью однажды попытался провести интересный эксперимент. Глядя только на нервные импульсы, поступающие в мозг кошки с сетчатки глаза, мог ли он определить, что видит кошка? (Я боюсь, что для этого понадобилась бы некоторая трепанация кошки). Мы иногда забываем, что информация, поступающая в ваш (или кошкин) мозг, — это энергия. Фотон попадает в рецепторную клетку и вызывает небольшое химическое изменение, которое запускает цепную реакцию по нерву. Нажатие на кончик пальца дает подобный эффект. Наш мозг получает серию энергетических импульсов от нервов, ведущих к нему. Когда с каким-то сенсором не происходит ничего особенно интересного, он в основном молчит, беспорядочно срабатывая несколько раз в секунду. Но когда что-то происходит, например ярко вспыхивает свет, нервы начинают работать более согласованно, и в мозг поступает больше сигналов. Фицхью Richard FitzHugh, ‘A statistical analyzer for optic nerve messages’, J. Gen. Physiol. (20 Mar. 1958), 41(4): 675-92, doi: 10.1085/jgp.41.4.675, PMID: 13514004, PMCID: PMC2194875 Эксперимент оказался успешным (Фицхью это понял, когда сопоставил результаты с реальностью). Однако на самом деле мозг должен выполнять гораздо более сложные задачи: ему приходится различать не только «вспышку» и «отсутствие вспышки», но и «собаку», «мышь», «машину», «хозяина», «миску вискас», «привлекательную кошку противоположного пола» и еще бесконечное множество других возможностей. (Тут речь пока о кошкином мозге). Мозг лишь получает различные частоты электрохимических энергетических всплесков от разных источников. Каким-то образом он превращает их в полностью представляемый мир физических объектов и социальных взаимодействий. *** Мы видели, что в нашем мозгу происходит нечто, связанное с предположениями, прогнозами, гипотезами. Теперь давайте немного углубимся в эту тему. Нейробиолог Крис Фрит утверждает, что наше восприятие реальности — это контролируемая галлюцинация. Представьте, что я смотрю на чашку кофе на своем столе. (Почему-то во всех книгах, которые я читал по этой теме, приводят в пример чашку кофе. Я сначала подумал, не списывают ли они все друг у друга, но потом понял: причина в том, что все эти книги написали люди, сидевшие за столом и сканировавшие глазами окружающее пространство в поисках подходящего примера. Так что я останусь тут верным традиции.) Согласно интуитивной модели восприятия, я воспринимаю чашку кофе с помощью сигналов, идущих «снизу вверх», то есть сигналы поступают через мои глаза так же, как телекамера передает пиксели на экран телевизора в нашем мозгу: сигналы основных характеристик реальности — цвета, линий, форм. Более высокий уровень обработки в нашем мозге принимает эти характеристики и формирует из них более сложные идеи, которые затем сопоставляются с воспоминаниями и знаниями о мире, и им присваиваются такие ярлыки, как «кружка» и «кофе». Эта модель восприятия «снизу вверх» на протяжении многих лет определяла многие когнитивные науки. Но теперь мы понимаем, что все происходит примерно так?: наш образ мира поступает не от органов чувств; наш мозг постоянно его придумывает. Мы строим своеобразную 3D-модель вокруг себя. Мы предсказываем мир и галлюцинируем. Существует не только «восходящий» поток информации, но и «нисходящий», что очень важно. Верхние уровни обработки сигналов в нашем мозге посылают сигнал вниз, к нервным рецепторам, сообщая им, каких сигналов следует ожидать. И когда я оглядываю свой стол и перевожу взгляд на определенную точку, участки моего мозга более высокого уровня посылают сигналы участкам более низкого уровня, как бы говоря: «Ожидайте увидеть розовую чашку кофе рядом с клавиатурой». Более низкий уровень обработки сигналов разбивает все это на такие, например, концепты: «приземистая бледная цилиндрическая форма примерно в 30 градусах дуги от центра моего зрительного поля». Они, в свою очередь, разбиваются на еще более простые понятия: этот цвет, вертикальная линия вот тут и так далее. А они переводятся в максимально базовую версию на уровне «машинного кода», с которой имел дело Фицхью: ожидайте, что эти аксоны в зрительном нерве будут срабатывать примерно столько-то раз в секунду. Это догадки, предсказания, гипотезы, каскадом спускающиеся с концептуально сложных высших уровней на предельно минималистичные уровни нервных сигналов. В то же время сигналы поступают по этим нервам «наверх»: эти нервы срабатывают столько-то раз. Чашка находится там, где я и ожидал, поэтому нервные сигналы соответствуют предсказанным паттернам. Поскольку там нет ничего неожиданного, моя модель мира остается неизменной. Чашка с кофе находится там, где и должна, поэтому нет необходимости посылать сигналы дальше по цепочке. Галлюцинируемая картина вокруг меня может оставаться на месте. Но теперь представьте, что я потянулся за этой чашкой кофе. Я полагаю, что в ней налит горячий кофе. Я двигаю руку туда, где она должна стоять, и беру ее (ожидания более высокого уровня: горячая чашка кофе; ожидания более низкого уровня: цилиндр определенного веса и температуры; ожидания машинного кода: проприоцептивные и термочувствительные нервы подают сигналы именно так). Но когда моя рука обхватывает чашку и начинает ее поднимать, паттерны сигналов нервов не совпадают с ожиданиями. Что-то начинает происходить. Когда предсказанный паттерн не совпадает с полученным, нижний уровень обработки переводит проблему выше по цепочке. Если обработчик чуть более высокого уровня может объяснить причину, он объяснит и отправит новые сигналы обратно вниз по цепочке. Если не может, то отправляет сигнал выше, пока не достигнет высокоуровневых участков, которые смогут объяснить его концептуально сложным пониманием того, что я допил свой кофе четверть часа назад, чашка давно остыла, и мне нужно пойти и вскипятить чайник, если я хочу еще. В такой ситуации важны не сигналы, поступающие от моих нервов, как таковые, а разница между этими сигналами, поступающими от моих нервов, и прогнозами, которые поступают из участков мозга более высокого уровня. Ключевое словосочетание здесь — ошибка прогноза, разница между ожиданиями и результатами. В этих рамках мозг постоянно пытается минимизировать ошибку прогноза, делая свою модель максимально приближенной к реальности, обновляя ее по мере поступления новых сигналов. Статистики и специалисты по машинному обучению могут увидеть во всем этом эквивалент «фильтру Калмана» — алгоритму, который берет различные замеры, с их помощью оценивает неизвестную величину, которую вы хотите узнать, а затем с помощью этой оценки делает прогноз. Например, GPS вашего телефона получает сигналы от различных спутников, с их помощью оценивает ваше местоположение, а затем с помощью этой оценки прогнозирует, когда получит следующие сигналы, дальше все повторяется снова и снова. Априорные вероятности, данные, апостериорные вероятности, образующие затем новые априорные вероятности. *** Мозгу приходится обрабатывать гораздо больше всего. Помимо предсказания сигналов, которые он увидит, мозг должен предсказать, что будут делать сигналы, которые он посылает вашим мышцам, и как они повлияют на сигналы от ваших органов чувств, в этом фантастически сложном танце: сигналы идут вверх и вниз (и поперек), встречаясь и обмениваясь «рукопожатиями» друг с другом, различные участки обработки сверяют предсказания с результатами; уровень уверенности и конкретности прогноза и точность поступающей информации взвешиваются и оцениваются. И, конечно же, мозг получает информацию от различных видов ощущений — зрения, слуха, осязания, обоняния и вкуса, а также от ваших внутренних ощущений: где находится ваше тело, как оно устроено и хотите ли вы есть, пить, возбудиться или что-то еще, — и комбинирует их. Но в основе — и вы, вероятно, уже сами видите, и вам наверняка надоело, что я это постоянно повторяю, — лежит еще одна байесовская система. Ваши прогнозы — это априорные вероятности, данные от органов чувств — правдоподобная вероятность, а обновленные прогнозы — апостериорные вероятности. И, что очень важно, то, что вы испытываете, — это не данные с органов чувств, а ваши прогнозы: прогнозы, постоянно обновляемые информацией, поступающей от органов чувств, да, но мир, в котором вы живете — это прогнозы, а не данные. «То, что мы испытываем, лучше всего описать как байесовский вывод о причинах сенсорных данных», — говорит нейробиолог Анил Сет. Возможно, я зашел бы слишком далеко, если бы сказал, что наш сознательный опыт — это и есть, по сути, наши байесовские априорные вероятности. Но и Сет, и Фрит с радостью согласились бы со мной. «Сознание есть наша модель мира, а не сам мир», — говорил Фрит. «Содержание нашего восприятия — это содержание этих “нисходящих” прогнозов», — говорил Сет. То есть сознание человека — байесовское. Подробнее читайте: Источник: nplus1.ru Комментарии: |
|