Наука — это способ исследования мира. На этой схеме, по сути изображён алгоритм исследования мира. У этого алгоритма цель — получить модель, которая бы описывала внешний мир наиболее точно.

Как можно увидеть на схеме, есть два способа увеличить точность модели — можно придумать модель, которая хорошо подстроится под имеющиеся данные. Либо можно поменять подход к собираемым данным с тем, чтобы по-другому выбирать данные (то есть задавать более правильный вопрос). Это представляет из себя нескончаемый процесс улучшения знаний о мире через чередование того, что слева на схеме и справа на схеме.

Люди пользуются научным методом не одно тысячелетие, но, оказывается, с точки зрения Фристона, все живые существа пользуются этим методом.

То, что мы называем научным методом не просто заложено в нас. Мы и есть телесное воплощение этого метода.

Мозг — это механизм, который предназначен для того, чтобы создавать статистическую модель внешнего мира - создавать предикции (предсказания) и исходя из этих предсказаний действовать. Действие свершается с одной единственной целью — чтобы увеличить точность следующего предсказания. То есть, организм пытается сделать такое действие, чтобы предсказание результата этого действия и реальный результат этого действия были бы максимально одинаковыми.

Помните Пифию из Матрицы? Её цель была предсказывать поведение людей. Но для того, чтобы ещё лучше предсказывать поведение людей, ей эффективнее было направлять это действие в то русло, где это действие будет проще предсказать.

То пророчество, на которое ты можешь влиять — с большей вероятностью окажется верным. Мы все устроены именно так. Только нужно добавить немного деталей. Мозг иерархическая структура, где каждый последующий слой воспринимает внешний по отношению к нему слой как внешний мир, а сам ведёт себя как Пифия.

Пример со зрением.

У нас в сетчатке глаза есть такие же «пиксели» как на матрице фотоаппарата, но наша память и обработка изображений в корне отличается от того, что у камеры.

Информация о том, что было на пикселях НЕ поступает в память человека. Она лишь сравнивается с тем, что ожидалось увидеть.

На картинке изображён торт. На самом деле, Вы видите этот торт потому что у Вас в памяти есть концепция торта и представление о том как торт может выглядеть, и Вы делаете предсказание, что на картинке торт и формируете реконструкцию изображения. Если предсказание совпадает с реальностью — . Когда Вы смотрите на торт - реконструкция из Вашей памяти предстаёт перед Вашими глазами.

Я немного упростил, я изобразил как-будто предиктивное кодирование состоит из одного уровня, в то время как там на самом деле несколько уровней. На одном уровне, пиксели складываются в линии, на другом, линии складываются в фигуры, на следующем, фигуры складываются в объекты, и на каждом уровне идёт предсказание и реконструкция того, что предполагается увидеть на уровне ниже.

Ещё раз, изображение торта — это не данные от палочек/колбочек из глаза. Картинка — это ваше предсказание мозга, которое он сформировал. Верхние по иерархии зоны отправили «задание» вниз по иерархии увидеть этот торт (потому что ожидали его там увидеть) . Если оказывается, что там не торт, а салат оливье (а Вы ожидали торт) — пройдёт некоторое время, пока мозг переберёт разные предсказания того, что теоретически можно увидеть на этой картинке, пока не предположит, что там оливье, и модель оливье, наконец, не подтвердится. А ещё, за это время Вы подвигаете глазами и соберёте другие данные (а вдруг под другим углом, окажется, что таки там торт?). То есть с помощью движений глаз попытаетесь подогнать данные под существующую модель.

В реальности, у нас глаза скачкообразно движутся каждые 300 миллисекунд, получают новую перспективу, новый взгляд на мир (новые, отличные от предыдущих данные), и исходя из ошибок предикции текущих моделей и данных, определяется следующая точка куда должны смотреть глаза. То есть, вот эти циклы как на схеме происходят каждые 300 мс. И этот цикл идёт на самых разных уровнях от сознательного к бессознательному (и обратно) — от уровня, где человек сознательно принимает какое-либо решение до уровня, где пиксели складываются в линии.

Читайте продолжение в 3 части (она немного более техническая за что прошу прощения).