Быть собой: новая теория сознания

Чтобы узнать, как это происходит, нам придется вернуться к теории контролируемой галлюцинации и ее центральному постулату, что содержание сознания не просто формируется перцептивными прогнозами — оно и есть эти прогнозы.

* * *

В предшествующей главе мы ознакомились с концепцией восприятия как непрерывного процесса минимизации ошибок предсказания. Согласно данной концепции мозг постоянно создает прогнозы относительно сенсорных сигналов и сравнивает эти прогнозы с сенсорными сигналами, которые улавливают глаза и уши, а также нос, кожа и так далее. Из-за разницы между прогнозируемым и реальным возникают ошибки предсказания. Если поток перцептивных предсказаний устремлен преимущественно сверху вниз (изнутри наружу), то поток ошибок предсказания направлен снизу вверх (снаружи внутрь). На основании сигналов об ошибке предсказания мозг обновляет свои прогнозы и готовится к новому раунду входящей сенсорной информации. То, что мы воспринимаем, складывается из содержания всех нисходящих прогнозов, вместе взятых, после максимальной минимизации (или «разъяснения») сенсорных ошибок предсказания[135].

Концепция контролируемой галлюцинации во многом схожа с другими «предиктивными» теориями восприятия и функционирования мозга, прежде всего с теорией «предиктивной обработки»[136]. Однако между ними есть существенная разница — в том, на что они делают основной упор. Теория предиктивной обработки рассматривает механизмы, посредством которых мозг осуществляет восприятие (а также познание и действие). Теория контролируемой галлюцинации, в отличие от нее, рассматривает, как устройством механизмов мозга объясняются феноменологические свойства сознательного восприятия. Иными словами, теория предиктивной обработки рассказывает, как работает мозг, а концепция контролируемой галлюцинации идет дальше и обосновывает природу сознательного опыта. Важно, что фундаментом для обеих служит процесс минимизации ошибок предсказания.

И именно минимизация ошибок предсказания увязывает между собой концепцию контролируемой галлюцинации и байесовский вывод. Она берет байесовское утверждение о том, что должен делать мозг, и превращает в предположение о том, что он делает на самом деле. И оказывается, что, постоянно и повсеместно минимизируя ошибки предсказания, на самом деле мозг применяет байесовское правило. Точнее, он аппроксимирует байесовское правило. Этой связью и санкционирована идея, что перцептивное содержание представляет собой нисходящую контролируемую галлюцинацию, а не восходящее «считывание» сенсорных данных.

Давайте рассмотрим три основные составляющие минимизации ошибок предсказания в мозге — порождающие модели, перцептивные иерархии и «взвешивание прецизионности» сенсорных сигналов.

Порождающие модели определяют репертуар воспринимаемого. Чтобы воспринять гориллу, мой мозг должен вооружиться порождающей моделью, способной генерировать соответствующие сенсорные сигналы, то есть такие, которых следует ожидать, если я действительно имею дело с гориллой. Эти модели обеспечивают поток перцептивных прогнозов, которые при сравнении с поступающими сенсорными данными образуют ошибки предсказания, а они в свою очередь по мере того, как мозг пытается минимизировать эти ошибки, индуцируют обновление прогнозов[137].

Перцептивные прогнозы разыгрываются в самых разных пространственно-временных масштабах, поэтому мы воспринимаем структурированный мир, полный предметов, людей и пространств. Из высокоуровневого прогноза относительно наблюдения гориллы возникают прогнозы более низкого уровня относительно ее конечностей, глаз, ушей, шерсти, которые затем обрушиваются каскадом еще ниже, выливаясь в прогнозы относительно цвета, текстуры, очертаний и, наконец, в предугадываемые вариации яркости по всему полю зрения[138]. Перцептивная иерархия может затрагивать несколько сенсорных областей и даже распространяться за пределы сенсорных данных. Если я вдруг услышу голос матери, зрительная кора включит предсказания, говорящие о том, что приближающаяся фигура — это моя мать. Если я знаю, что я в зоопарке, перцептивные области моего мозга будут больше подготовлены к встрече с гориллой, чем во время обычной прогулки по улице.

Здесь важно уточнить, что «прогнозы» при минимизации ошибок предсказания не обязательно касаются будущего. Прогноз в данном случае — это просто выход за рамки данных благодаря использованию модели. В статистике суть прогноза в том, чтобы отработать недостаток данных. Чем этот недостаток обусловлен — тем, что предсказания делаются относительно будущего (будущее вполне можно рассматривать как недостаток данных) или относительно текущего, но не полностью известного положения дел, — значения не имеет.