Предиктивная обработка
Предиктивная обработка (англ. predictive processing, predictive coding) — направление в когнитивной науке и нейронауке, в рамках которого в ряде современных теорий предполагается, что мозг активно формирует гипотезы о поступающей сенсорной информации. В этом подходе восприятие рассматривается не как пассивное отражение внешней среды, а как процесс сопоставления ожидаемых и фактических сенсорных сигналов с последующей корректировкой внутренних моделей.[1]
Подход тесно связан с байесовскими моделями познания, в которых мозг описывается как система вероятностного вывода, объединяющая априорные ожидания и сенсорные данные.[2]
История[править]
Представление о восприятии как процессе интерпретации сенсорной информации восходит к работам Германа фон Гельмгольца, рассматривавшего его как форму «бессознательных выводов». В XX веке данные идеи получили развитие в рамках байесовских моделей восприятия и теорий вероятностного вывода.
Современное развитие подхода часто связывается с принципом свободной энергии, предложенным Карлом Фристоном, который рассматривает поведение и восприятие как процессы минимизации неопределённости.[3]
Основные положения[править]
В рамках данной теоретической модели предполагается, что мозг формирует иерархически организованные предсказания о сенсорных сигналах и обновляет их на основе ошибок предсказания — различий между ожидаемыми и фактическими входными данными.[4]
Такая организация предполагает наличие обратных (top-down) и прямых (bottom-up) потоков информации между уровнями обработки. В отечественной литературе аналогичные идеи обсуждаются в контексте механизмов опережающего отражения и нейронных основ обучения.[5]
Активный вывод[править]
В рамках предиктивной обработки рассматривается также концепция «активного вывода», согласно которой организм может уменьшать ошибку предсказания не только путём обновления внутренних моделей, но и посредством действий, изменяющих сенсорные входы.[6]
Экспериментальные подтверждения[править]
Ряд экспериментальных работ интерпретируется исследователями как поддержка данной теоретической рамки, хотя степень этой поддержки остаётся предметом обсуждения.
Модель Рао и Балларда (1999) показала, что активность нейронов зрительной коры может быть описана в терминах передачи ошибок предсказания между уровнями обработки.[7]
Исследования с использованием функциональной магнитно-резонансной томографии демонстрируют усиление активности сенсорных областей при нарушении ожидаемых стимулов.[8]
Эксперименты, связанные с компонентом mismatch negativity (MMN), демонстрируют автоматическую реакцию мозга на отклонения от регулярных сенсорных паттернов.[9]
Поведенческие исследования показывают, что предварительные ожидания могут влиять на интерпретацию неоднозначных стимулов.[10]
Критика[править]
Несмотря на широкое распространение, теория подвергается критике. В частности, отмечаются трудности её строгой эмпирической проверки, а также склонность к универсализации объяснений различных когнитивных процессов.[11]
Литература[править]
- Анохин К. В. Нейронные основы предсказания и обучения // Успехи физиологических наук. — 2015. — Т. 46, № 3. — С. 3-20.
- Барабанщиков В. А. Восприятие и когнитивные процессы. — М.: Институт психологии РАН, 2006.
- Фристон К. Принцип свободной энергии и его применение в нейронауке // Nature Reviews Neuroscience. — 2010.
- Clark A. Surfing Uncertainty: Prediction, Action, and the Embodied Mind. — Oxford University Press, 2016.
- Hohwy J. The Predictive Mind. — Oxford University Press, 2013.
Примечания[править]
- ↑ Clark, Andy (2013). «Whatever next? Predictive brains, situated agents, and the future of cognitive science». Behavioral and Brain Sciences 36 (3): 181–204. DOI:10.1017/S0140525X12000477.
- ↑ (2004) «The Bayesian brain: the role of uncertainty in neural coding». Trends in Neurosciences 27 (12): 712–719. DOI:10.1016/j.tins.2004.10.007.
- ↑ Friston, Karl (2010). «The free-energy principle: a unified brain theory?». Nature Reviews Neuroscience 11 (2): 127–138. DOI:10.1038/nrn2787.
- ↑ Friston, Karl (2005). «A theory of cortical responses». Philosophical Transactions of the Royal Society B 360 (1456): 815–836. DOI:10.1098/rstb.2005.1622.
- ↑ Анохин, К. В. (2015). «Нейронные основы предсказания и обучения». Успехи физиологических наук 46 (3): 3–20.
- ↑ (2009) «Reinforcement learning or active inference?». PLoS One 4 (7): e6421. DOI:10.1371/journal.pone.0006421.
- ↑ (1999) «Predictive coding in the visual cortex». Nature Neuroscience 2 (1): 79–87. DOI:10.1038/4580.
- ↑ (2009) «Expectation and attention in visual cognition». Trends in Cognitive Sciences 13 (9): 403–409. DOI:10.1016/j.tics.2009.06.003.
- ↑ (2009) «The mismatch negativity: a review of underlying mechanisms». Clinical Neurophysiology 120 (3): 453–463. DOI:10.1016/j.clinph.2008.11.029.
- ↑ (2018) «How do expectations shape perception?». Trends in Cognitive Sciences 22 (9): 764–779. DOI:10.1016/j.tics.2018.06.002.
- ↑ (2012) «Bayesian just-so stories in psychology and neuroscience». Psychological Bulletin 138 (3): 389–414. DOI:10.1037/a0026450.