Реальность как предположение

Как теорема Байеса объясняет наш мир

В XVIII веке священник Томас Байес предложил формулу, позволяющую оценивать вероятность событий на основе уже имеющихся данных. Спустя столетия эта идея стала фундаментом статистики, машинного обучения и даже нейронауки. Сегодня всё чаще звучит мысль: человек — это своего рода байесовская машина, постоянно строящая предположения о мире и уточняющая их по мере получения новой информации.

Наш мозг не видит реальность напрямую.

Он получает лишь электрические сигналы от органов чувств — всплески энергии, которые сами по себе ничего не значат.

Но из этих импульсов мозг собирает целостную картину: предметы, людей, события, смысл происходящего.

Долгое время считалось, что восприятие работает «снизу вверх»:

сначала сигнал от глаз, затем распознавание формы, цвета, объекта.

Эта модель восприятия «снизу вверх» на протяжении многих лет определяла многие когнитивные науки. Но теперь мы понимаем, что картина сложнее: восприятие — это не только поток сигналов «снизу вверх». Мозг постоянно строит прогнозы, а данные от органов чувств уточняют или опровергают их. Существует не только «восходящий» поток информации, но и «нисходящий», и они работают вместе.

Если совпало — картина мира остаётся прежней.

Если нет — возникает ошибка прогноза,

и мозг обновляет свою модель реальности.

По сути, мы живём не в самих данных,

а в постоянно уточняемом прогнозе о них.

Этот процесс удивительно похож на байесовский расчёт:

ожидания — это априорные вероятности,

сигналы чувств — новые данные,

обновлённая картина мира — апостериорный вывод.

Сознание в таком понимании —

не зеркало реальности,

а её наиболее правдоподобная версия,

которую мозг успевает собрать прямо сейчас.

Мы видим мир не таким как он есть —

а тот мир, который сумели объяснить себе.

Источник: vk.com

Комментарии: