Упорядочение хаоса

evan_gcrm — 10.08.2021

“Жизнь создаёт порядок. Порядок же бессилен создать жизнь”.
/Антуан де Сент-Экзюпери/

В исследовании "High-dimensional geometry of population responses in visual cortex", вплотную подводящем к пониманию одного из фундаментальных принципов в основе механизма биологического интеллекта – как, чтобы не захлебнуться в деталях, просеивать шум, выборочно запоминая только самое важное.


Чтобы понять, каким образом мозг обрабатывает информацию, отбрасывая большую её часть в пользу более простых нейронных описаний, группа исследователей использовала новую технику экспериментальной записи процесса одновременной работы 10 тыс. нейронов. С ее помощью мышам показывали тысячи изображений, наблюдая за реакциями в зрительной коре и обнаруживая паттерны, соответствующие более высоко-размерной (более детальной) картине нейронной активности.
В ходе эксперимента удалось установить наличие подобия некоего «балансировочного акта», следуя которому механизм нейронной обработки сенсорной информации мозгом достигает компромисса между объемом данных и вылавливаемой из них пользой.
Авторы установили наличие неких переломных моментов при наращивании размерности (детализации) входной сенсорной информации. Эти переломные моменты нарушают свойство процесса обработки сенсорной информации, названное «гладкостью» (непрерывностью), в результате чего небольшие изменения на входе могут генерировать большие изменения на выходе. Например, при обработке изображения этот механизм позволяет выявлять во входных данных тот «один пиксель», изменение которого приведет к отображению в памяти уже другой ситуации.
Представление сенсорной информации в мозге должно быть настолько подробным и объемным, насколько это возможно без нарушения его гладкости.
Т.е. при обработке мозгом сенсорной информации, паттерны нейронной активности должны оставаться настолько детализированы (многомерны), насколько это возможно, не становясь фрактальными (негладкими).
Этот «закон» определяет механизм «фрактального балансировочного акта», позволяющего мозгу находить компромисс между объемом данных и вылавливаемой из них пользой.

А при чем здесь, собственно, фракталы?

• Фракталами называют самоподобные геометрические фигуры, каждый фрагмент которых повторяется при уменьшении масштаба, т.е. такие фигура обладает свойством масштабной инвариантности. Данное свойство принципиально отличает фракталы от графиков гладких функций. У последних при уменьшении масштаба фрагмент стремится к отрезку прямой или плоскости — т.е. к объектам с целочисленной размерностью. Фракталы же имеет вид ломанных или разбитых на фрагменты объектов, размерность которых (определяемая специальными скейлинговыми процедурами), оказывается дробной.
• Фракталы воплощают собой предельную структурную упорядоченность на основе самоподобия. Это идеальный пример порядка в сложнейших, высокоорганизованных структурах.
• Энтропия являет собой абсолютную противоположность фракталам — это мера хаотичности системы. Чем выше энтропия, тем система находится дальше от упорядоченного, структурированного состояния, и тем ближе к бесструктурному, однородному хаосу.
• Понятие «структура» имеет много определений. Говоря о структуре в контексте энтропии системы, имеется в виду характер организации элементов и совокупность отношений между элементами системы.

В качестве меры хаоса или порядка, энтропия присуща любым системах совершенно разной природы. Примерами может служить энтропия Клаузиуса в термодинамике, энтропия Больцмана в статистической физике, энтропия Шеннона в теории информации, энтропия Колмогорова в теории динамических систем, энтропия фон Неймана в квантовой механике.
В контексте же выяснения механизмов работы мозга, нас интересует конечно же информационный смысл энтропии. Этот смысл впервые был определен Л. Больцманом — энтропия характеризует недостающую информацию о системе (т.е. она есть мера нашего незнания о системе).
Такой информационный смысл энтропии устанавливает неразрывную связь между информацией и структурой.
• Любая структура является носителем информации.
• При отсутствии информации, невозможно определить структуру.
• Информация без носителя (структуры) немыслима.
Следовательно, информация — это универсальная базовая категория, всюду присутствующая в виде разнообразных структур. А энтропия системы характеризует меру ограниченности наших знаний о её структуре, вследствие ограниченности доступной нам информации.

Понять это можно на основе гипотезы столетней давности: о мозге — как машине предсказаний (The Predictive Brain). Согласно этой гипотезе, мозг — вовсе не пассивный орган, просто собирающий информацию от органов чувств, а активный соучастник процесса восприятия, обладающий фундаментальной функцией делать наилучшие предположения о причинах информации, воздействующей на наши органы чувств в любой данный момент.
Эта способность предсказаний, позволяющая мозгу находить смысл среди шумной и неоднозначной сенсорной информации, — важнейшая функция мозга, которая помогает нам осмыслять окружающий мир и ориентироваться в нем.

Идея о мозге, как машине предсказаний, принадлежит немецкому физику и врачу 19 века Герману фон Гельмгольцу. Он отметил, что наш мозг должен делать выводы о возможных причинах сигналов, которые мы получаем через наши органы чувств. Гельмгольц обратил внимание на то, что на основе одной и той же сенсорной информации можно воспринимать совершенно разные объекты. И поскольку сенсорная информация при этом одна и та же, Гельмгольц предположил, что воспринимаемое нами должно основываться на предсказании мозга о том, что ему предъявляют органы чувств. И эти предсказания должны строиться на основе неких предварительных знаний.



Согласно современной трактовке этой теории, все активности мозга — восприятие, мышление, чувства, действия, — могут быть объяснены единым механизмом: минимизация ошибок прогнозирования.

Человек — вовсе не компьютер с вычислительным процессором мозга.
Человек — это совсем другое.
Он — творец собственной реальности посредством мыследействий.

У мозга нет прямого доступа к внешнему миру. А есть лишь информация о сигналах, поступающих через органы чувств и закодированных в виде некой морзянки, которую мозг должен научиться интерпретировать. Для этого мозгу нужно уметь моделировать скрытые (не известные ему) причины входных сенсорных сигналов, постоянно минимизируя ошибки между предсказаниями своей модели и сигналами на входе.
Т.е. мозг стремиться лишь к тому, чтобы избегать сюрпризов.
А наше восприятие — это вовсе не отражение истинной картины мира (как предполагают классические теории), а искусственная виртуальная конструкция, сконструированная мозгом для обоснования сенсорного входа.
Только предсказывая, каким образом действия тела изменят поступающую на сенсорный вход информацию, мозг может проверять, насколько верна его модель. Отсюда следует, что восприятие и действие — это два неразрывных процесса, осуществляемые мозгом из-за необходимости минимизировать ошибки сенсорных предсказаний.
В результате мозг конструирует собственную реальность, под которую он всячески пытается подогнать информацию на сенсорном входе.

/Источник/





Реальность как она есть.
Реальная реальность.
О природе реальности.
Реальность vs действительность.
Наша реальность.
Чужие сны.
Вся реальность.
О различии Реальности vs Действительности.
Predictive coding.
Нейро реальность.
Мир не иллюзия, а конкуренция иллюзий.
Стать реальностью.
Гиперповерхность одновременности.
Восприятие и есть реальность.
МЫ ЗДЕСЬ.
Контролируемая галлюцинация.
Сотворение реальности.
Нейронаука Реальности.
Интерфейс.
Of Reason.
Наш интеллект знает, что живет в мультивселенной.
Архитектурный разум.
АМПЛИТУДА ПОИСКА.
Идея.
Свойство реальности.
Философский эксперимент.
"Реальный мир".
Объективная реальность | Часть №1
Объективная реальность | Часть №2
ЗНАТЬ И СУЩЕСТВОВАТЬ.
Сама реальность.
Самопреодоление.
Настоящая магия 21 века.

Engram : Data Sculpture for Melting Memories from Refik Anadol on Vimeo.

---

Оставить комментарий

Популярные посты:

• Ранее
• Архив