„Sunt deci gândesc”
„Ceea ce înțeleg
cred, dar nu tot
ceea ce cred
înțeleg; ceea ce
înțeleg știu,
dar nu tot ceea
ce cred știu“. -
Augustini
Karl Friston
este profesor la
University
College London,
Marea Britanie,
membru al Royal
Society,
cercetător în
neuroștiințe și
o autoritate în
imagistica
creierului. Trei
invenții sunt
legate de numele
său: o tehnică
statistică - en.
Statistical
Parametric
Mapping, SPM
-, care este
utilizată pentru
a căuta
corespondențe în
activitatea
creierului
măsurată prin
tehnica IRM,
imagistică prin
rezonanță
magnetică; o
metodă de
măsurare a
volumului
structurilor
cerebrale - en.
Voxel-based
Morphometry,
VBM; a treia
invenție a lui
Karl Friston -
en. Dynamic
Causal Modelling,
DCM - este
utilizată pentru
a estima modul
în care diferite
regiuni
corticale ale
creierului se
influențează
reciproc. În
domeniul
neurobiologiei
teoretice, Karl
Friston a
formulat un
principiu al
energiei libere
pentru acțiune
și percepție și
sugerează că
minimizarea
surprizei poate
explica multe
aspecte ale
acțiunii și
percepției.
Profesorul Karl
Friston a fost
invitat special
la
prima conferință
internațională
de neuroștiințe,
neuroinformatică,
neurotehnologie
și
neuropsihofarmacologie
din România.
Pentru a afla
mai multe
amănunte despre
preocupările
sale
științifice,
inclusiv
lucrarea pe care
a prezentat-o în
Aula Academiei
Române, am
realizat, în
cadrul Biroului
de Presă al
Academiei
Române,
următorul
interviu.
Cătălin
Mosoia:
„Sunt deci
gândesc.“ Cum
ați explica tema
prezentării
dumneavoastră
unui elev de
liceu?
Prof. Karl
Friston: Cu
mare
dificultate, așa
cum am discutat
înainte de acest
interviu. Îmi
place ceea ce
spuneați despre
momentele Evricaii
. Principiul
energiei libere
este o descriere
matematică nu
numai a «cum»,
dar și a «de ce»
experimentăm
momente Evrica
la diferite
niveluri.
Momentele Evrica
sunt necesare
pentru a
înțelege lumea
în care trăim,
de la legile
care guvernează
lumea, până la
înțelegerea
modului în care
funcționează
corpurile
noastre. Ideea
este următoarea:
a exista
înseamnă să
facem cele mai
potrivite
predicții pe
baza unei
înțelegeri
corecte. Aceasta
ne furnizează o
explicație
simplă atât
pentru
percepție, cât
și pentru
acțiune. Dacă
luăm în calcul
descrierile pe
care fizica și
matematica le
fac percepției
și acțiunii,
atunci am putea
deduce, chiar
demonstra într-o
anumită măsură,
că înțelegerea
și predicția
sunt necesare
pentru a
supraviețui
într-o lume
aflată în
continuă
schimbare.
De exemplu, dacă
ne referim la
percepție, ideea
este că pentru a
percepe ceva
trebuie să
înțelegem acel
ceva; pentru a-l
înțelege trebuie
să avem o idee,
o ipoteză, o
imagine despre
ce ar fi putut
cauza acele
inputuri
senzoriale,
anume, șablonul
vizual, ceea ce
aud, ceea ce
simt cu propriul
meu corp și așa
mai departe. A
percepe ceva
înseamnă a
înțelege acel
ceva, iar a
înțelege
înseamnă a
selecta sau a
infera cea mai
potrivită
explicație
pentru ceea ce a
cauzat acel
ceva. Găsirea
explicației
corecte este
tocmai momentul
Evrica, înseamnă
alegerea și
identificarea
celei mai
potrivite
explicații
pentru
senzațiile
noastre. Acum,
dacă ne referim
la acțiune,
acțiunea este
doar o
modalitate de a
preleva probe
pentru a obține
cele mai
potrivite tipuri
de răspunsuri;
cu alte cuvinte,
privind lumea cu
ochii noștri ca
și cum am
atinge-o,
mișcându-ne
trupurile
într-un mod care
să ne confirme
predicțiile pe
baza
explicațiilor
noastre. Astfel,
atât percepția,
cât și acțiunea
pot fi exprimate
în scris cu
ajutorul
matematicii ca
un proces de
minimizare a
erorii de
predicție, care
este util la
redescoperirea
acestor momente
Evrica la multe,
multe niveluri
diferite.
Aceasta este o
explicație
intuitivă.
Dacă am vrea să
construim o
mașină care se
ocupă de aceste
aspecte - și, în
prealabil, a
trebuit să
scriem dinamica
sau ecuațiile
matematice care
ar descrie
sisteme sau
agenți care se
angajează în
această căutare
constantă a
momentelor
Evrica −, atunci
tipurile de
sisteme pe care
le obținem sunt
cele care
trebuie să se
autoorganizeze.
Invers, dacă
sistemele se
autoorganizează
și rămân așa în
fața unui mediu
în schimbare,
dacă au o
homeostază
generală, dacă
se angajează
într-o anumită
formă de
autoîntreținere
sau
autoasamblare −
la fel cum facem
noi,
dumneavoastră și
cu mine, ca să
supraviețuim
pentru cât mai
lungi perioade
de timp − atunci
sistemele
trebuie să
experimenteze
momente Evrica
de minimizare a
surprizei. În
esență, pentru a
exista sau
pentru a
supraviețui
într-o lume
aflată în
continuă
schimbare suntem
forțați să
înțelegem modul
în care
funcționează
lumea. În felul
acesta aș
încerca să
explic.
Cătălin
Mosoia:
Când spunem
acțiune ne putem
gândi la
comportament. Ce
se poate spune
despre
percepție?
Prof. Karl
Friston:
Cred că mulți
dintre noi
privesc acțiunea
și percepția ca
două fețe ale
aceleiași
monede. Nu putem
separa văzul,
auzul, pipăitul
de mișcare; ceea
ce vedem depinde
de locul spre
care privim, iar
acesta depinde
de cum ne mișcăm
ochii; cum ne
mișcăm ochii
depinde de ceea
ce credem că vom
vedea dacă
privim în
direcția
respectivă; prin
urmare, este
greșit să le
separăm.
Cătălin
Mosoia:
Credeți că se
poate vorbi de
puncte comune de
contact între
matematică și
neuroștiințe?
Prof. Karl
Friston: Da,
din punctul meu
de vedere.
Matematica este
probabil cel mai
formal mod de a
scrie despre cum
credem că
funcționează
creierul. Dacă
citim o carte de
neurofiziologie,
întâlnim noțiuni
precum dinamici
neurale și
rețele neurale,
iar de îndată ce
rostim cuvinte
ca «rețele» și
«dinamică»
vorbim, de fapt,
despre ecuații
diferențiale. O
ecuație
diferențială
este o ecuație
care exprimă
rata
schimbărilor a
ceva ca o
funcție a acelui
ceva.
Interesante sunt
întrebările care
vizează ce anume
este unic la
ecuațiile care
ne descriu, pe
mine și pe
dumneavoastră,
spre deosebire
de cele care se
referă la
corpurile
cerești sau la
particule foarte
mici.
Cătălin
Mosoia:
Creierul uman
poate fi asociat
cu un computer
sau chiar este
un computer?
Prof. Karl
Friston:
Cred că, în
sensul cel mai
general,
creierul este un
computer.
Zâmbesc, pentru
că, în timpul
revoluției
industriale,
computere se
numeau, de fapt,
femeile angajate
pentru a ține
contabilitatea.
Deci, inițial,
un computer a
fost o persoană.
Calculul este un
proces dinamic
cu propriile
ecuații
diferențiale. În
lucrările mele,
procesele
computaționale
sunt doar
dinamici ale
densității de
probabilitate.
Dacă asociem
densitatea de
probabilitate cu
o credință
probabilistă,
atunci o
densitate de
probabilitate
care se schimbă
este o credință
actualizată, iar
credința
actualizată este
inferență, la
fel ca în
momentele
Evrica; este
același proces,
dar exprimat în
termeni de
dinamică
probabilistă.
Cătălin
Mosoia:
Ce este
principiul
energiei libere?
Prof. Karl
Friston:
Foarte simplu
spus, principiul
energiei libere
susține că orice
sistem care
există - unde
prin existență
înțeleg că
sistemul
păstrează o
separare între
el și Univers
sau mediul în
care este
imersat - va
arăta ca și cum
ar încerca să
minimizeze
energia liberă
variațională.
Energia liberă
variațională
este doar o
modalitate
tehnică de a
descrie
improbabilitatea
diferitelor
stări de a fi.
Unii oameni
numesc asta
surpriză, alții
model de
evidență - este
o cantitate, pur
și simplu, și
dacă o poți
minimiza prin
orice ai face,
schimbând
stările sau
acționând asupra
lumii, atunci de
fapt cauți
momente Evrica,
acele momente de
soluționare a
surprizei și
minimizare a
energiei libere
sau maximizarea
probabilității
stărilor pe care
le aștepți,
adică
minimizarea
surprizei.
Energia liberă
este efectiv o
măsură
cantitativă
informativ-teoretică
a surprizei.
Cătălin
Mosoia:
Din punct de
vedere
statistic, cum
se poate
minimiza
surpriza sau
energia liberă?
Prof. Karl
Friston:
Aceasta este o
întrebare
excelentă,
deoarece din
punct de vedere
statistic sau
matematic
folosești doar
ecuația
diferențială
potrivită¬. Dacă
pentru a exista
trebuie să
minimizezi
continuu
surpriza sau să
minimizezi
energia liberă
variațională,
atunci poți
scrie o ecuație
diferențială de
tipul celei
despre care am
vorbit, care
minimizează
surpriza.
Energia liberă
variațională
este doar o
modalitate
extravagantă de
a vorbi despre
surpriză, iar
inversul
surprizei este
dat de stările
în care îmi
place să fiu.
Cătălin
Mosoia:
Haideți să
vorbim și despre
goana spre
atingerea
minimului
surprizei.
Prof. Karl
Friston: Nu
cred că vreodată
vom ajunge
acolo. Noi
încercăm să
găsim minimul,
dar, de îndată
ce credem că
l-am atins, el
s-a deplasat. Să
ne gândim la
ceea ce în
fizică se
numește groapă
de potențial,
adică la
regiunea din
spațiu în care
energia
potențială a
unei particule
are valori mult
mai mici decât
în regiunea
înconjurătoare.
Dacă ne imaginăm
energia liberă
(practic, orice
funcție
obiectivă) ca o
curbă, atunci am
vrea să fim în
punctul cel mai
de jos al
curbei, al unei
văi sau a unei
gropi de
potențial.
Atunci când ești
în punctul cel
mai de jos, de
fapt, minimizezi
surpriza, te
bucuri de
momentul Evrica,
pentru că ai
găsit cea mai
bună explicație
pentru lumea
înconjurătoare.
Deci, care este
cel mai simplu
mod de a găsi
punctul cel mai
de jos al unei
văi sau al unui
vas? Dacă voi
continua să
cobor, atunci,
în cele din
urmă, ar trebui
să găsesc
punctul cel mai
de jos. Motivul
pentru care ezit
să spun că
aceasta este o
imagine completă
este că, în
realitate,
pentru că lumea
noastră este în
continuă
schimbare și
suntem sisteme
deschise și în
relație cu acea
lume - punctul
de energie
liberă cel mai
de jos al văii
se mișcă; îl
urmărim mereu,
dar nu îl
atingem
niciodată, motiv
pentru care tot
timpul suntem în
mișcare,
învățând și
făcând inferări
în mod constant.
Cătălin
Mosoia:
Din punct de
vedere teoretic,
atunci când
ajungem la
minim, nu
contează în ce
direcție
continuăm să ne
mișcăm pentru că
întotdeauna va
fi în sus.
Prof. Karl
Friston:
Absolut.
Siguranță
ontologică,
confort. Când
simulăm aceste
lucruri sau ne
gândim de ce
continuăm să
mergem mai
departe în
această căutare
observăm că de
îndată ce credem
că am ajuns la
minim, de fapt,
el s-a deplasat.
Aceasta pentru
că nu suntem un
sistem închis.
Dacă am fi fost
un sistem
închis, dacă am
fi fost complet
izolați de lumea
noastră, atunci
am fi găsit
într-adevăr un
minim unic -
acesta
corespunde
echilibrului
termodinamic din
fizică. Dar
pentru noi,
acest punct fix
continuă să se
miște ca o țintă
mișcătoare. Prin
urmare, urmărim
mereu acel
minim, dar nu
ajungem
niciodată chiar
acolo.
Cătălin Mosoia:
Imaginația mă
conduce către
țintele mobile
din tirul
sportiv...
Prof. Karl
Friston: Da,
este un foarte
bun exemplu!
Este chiar mai
dificil dacă
ținta este în
mișcare, pentru
că încetinește
și apoi
accelerează
astfel că
niciodată nu vei
putea să ții
pasul cu ea, dar
în permanență
încerci să te
apropii cât de
mult poți de
acel punct
ideal, minimul
surprizei,
minimul energiei
libere.
18 februarie
2019
|