Тело и психика: модели взаимодействия в контексте современных нейронаук

Заведующий кафедрой психофизиологических исследований в области детекции лжи, руководитель программы дополнительного профессионального образования «Инструментальная детекция лжи: профессиональная подготовка полиграфологов» Института практической психологии «Иматон», кандидат психологических наук Иван Анатольевич Горбунов выступил с докладом «Тело и психика: модели взаимодействия в контексте современных нейронаук» на 9-м Санкт-Петербургском зимнем фестивале «Психология телесности: несказанная радость бытия». Публикуем фрагменты выступления.

Я психофизиолог, для меня важен ответ на вопрос: как рождается психика. Какие механизмы нас заставляют думать, переживать, чувствовать…

Я взглянул на то, что вас интересует, глазами психофизиолога, который занимается моделированием психических явлений, проверяет свои модели в определенных экспериментах.

Формализованные модели, с одной стороны, это хорошо, потому что их можно использовать вне субъекта — например, меня лично или кого-то еще… Т.е. это технология. Но, с другой стороны, это плохо, потому что эти модели не создают такой же сложности, как создает наш мозг. Потому что они слишком простые. Как минимум, они меньше по объему.

Наверное, все слышали про модель, которая сейчас уже пишет дипломы, называется GPT-3.

Основное, что сдвинуло эту модель так хорошо, что она стала «разговаривать» — давать достаточно осмысленные ответы на вопросы, — это как раз объем. Когда мы увеличили число параметров нейросети до 700 Гб, если я не ошибаюсь, то оказалось, что она может выдавать такие ответы, которые может выдавать хороший специалист.

Объем имеет значение. И когда мы моделируем психику, у нас ограниченные возможности для этого. Пока, во всяком случае, наши технологии не дошли до того, чтобы просто взять и легко смоделировать работу мозга во всем его объеме.

Возможно ли строгое научное описание взаимодействия психики и тела?

Можно сказать, что тело, наш организм — основа биологической жизни.

Для того чтобы понять, как работает наше тело, в первую очередь, нужно ввести понятие энтропии. Как энтропия проявляется в физических телах? В некоторой неупорядоченности.

Самая простая модель. Сверху некая система с высокой энтропией, все её элементы имеют примерно одинаковую плотность, температуру и т.д. Снизу среда с низкой энтропией, упорядоченная: в одном месте много молекул / атомов, в другом месте — мало. Происходит, грубо говоря, рассогласование между ними. И важно, что это рассогласование мы можем как-то использовать.

Что делает наше тело? Оно как раз, получается, имеет определенную низкую энтропию. Что противоречит в каком-то смысле основам физики. Все начала термодинамики гласят о том, что энергия рассеивается, т.е. увеличивается энтропия. Все в итоге становится равнозначным.

Почему же в теле энтропия сохраняется?

Получается, что наше тело — «двигатель», который позволяет нам получать некоторую работу: рост, размножение, механические движения. В нем есть некая цикличность: биение сердца, дыхание, перистальтика кишечника…

Изменение энтропии, т.е. постепенное увеличение расстояния между элементами системы или уменьшение, и позволяет, собственно говоря, производить эти моторные акты движения.

Если у нас будет меняться энтропия постоянно, циклически как-то, и сохраняться в определенном диапазоне, значит, наше тело может двигаться, мы живем.

Но, оказывается, наше тело с точки зрения его энтропии отличается от энтропии среды.

Среда физически, можно сказать, растекающаяся, там энтропия выше, т.е. упорядоченность меньше, а внутри организма у нас упорядоченность высокая. Как это происходит? Оказывается, что есть некие процессы, которые препятствуют этому.

Откуда мы можем взять энергию в ситуации, где упорядоченность низкая, энтропия высокая? Один из вариантов объяснения — так называемый Демон Максвелла.

Скажем, некий газ с высокой энтропией, фактически идеальный газ. И в двух частях этого объема давление, температура одинаковы приблизительно. И какую бы мембрану тут ни поставили, везде температура будет одинаковая.

Как нам получить работу? Где поставить поршень, чтобы он двигался? Казалось бы, что нигде. Но если мы внутри этой системы начнем пытаться пропускать теплые молекулы в одну сторону, а холодные — в другую, то получается рассортировка.

И после того как мы это сделали, можем поставить туда поршень и он начнет двигаться. И получается, что из ничего мы получили работу.

Но проблема в том, что этот демон не очень хорошо работает, точнее, вообще не работает, потому что ему нужно мерить температуру атомов, а когда мы ее мерим — градусник прислоняем, — атом начинает охлаждаться.

Поэтому это такая абстракция.

Что же можно сделать в реальности?

Допустим, что этому демону не нужно мерить температуру, он просто заранее предсказывает, какой атом полетит вправо или влево. Если он имеет информацию об этом, то может это предсказать и вовремя открывать «дверцу». Тогда мы вполне можем получить эту работу.

Но опять же, для идеального газа это, к сожалению, невозможно. Потому что в случае идеального газа непредсказуемо ничего.

Но в нашем окружающем мире есть предсказуемые вещи: ветер дует, можем прогнозировать погоду и т.д. С элементом случайности, но есть предсказуемые вещи.

Видимо, наш организм каком-то образом научился предсказывать события окружающей среды, и эта информация о предсказаниях стала храниться в геноме человека. Та информация о структуре белков, которая зашита в нашем геноме, на самом деле в конечном итоге — это некие параметры конечного предсказания среды для живого организма, который, условно говоря, сформируется из этого генома. И наследуются эти правила предсказания среды для того, чтобы получить, грубо говоря, энергию «из ничего», остаточной упорядоченности, которая присутствует, и получить двигательную работу: движение, рост, размножение…

Как формализовать этот процесс?

Одна из моделей предложена известным нейробиологом Карлом Фристоном, который постулировал принцип свободной энергии в биологических системах и на его основе предложил модели, в частности, работы мозга, нервной системы и т.д.

Вот его формализованная модель, описанная в нескольких статьях.

Получается, что есть среда и у нее есть некая совокупность внешних состояний среды, есть тело человека — внутренние состояния среды. Они имеют разную энтропию, разную упорядоченность.

Наша нервная система является неким слоем между ними, неким сводом правил, по которому мы начинаем предсказывать эту внешнюю среду, чтобы эта внешняя среда не уменьшила упорядоченность нашей внутренней среды.

Нервная система хранит в себе эти решающие правила предсказания. Например, мы избегаем повреждений, потому что можем предсказать, что потеряем энергию и повысим энтропию.

Это могут быть процессы на разных уровнях: в одной клетке, в одноклеточном организме они есть… В нервной системе эти правила тоже присутствуют, просто они более сложные и могут меняться, если среда тоже меняется.

Всё это описывается определенными дифференциальными уравнениями, и физики и математики могут это легко понять и расшифровать.

Теперь попробуем это смоделировать на другой модели, модели нейросети. Один из вариантов нейросети — многослойный перцептрон.

Входные нейроны — это рецепторы, на которые подается образ среды в какой-то конкретный момент времени. В связи с тем, что меняются связи между нейронами, эта нейросеть начинает создавать решающие правила, распознающие определенные часто встречающиеся объекты окружающей среды, так формируются нейронодетекторы.

Фактически это некие нейроны, которые вычисляют с помощью изменения своих синаптических связей, они настраивают их так, чтобы выделять из среды определенные факторные элементы среды, которые описывают большую дисперсию сенсорного входа.

С точки зрения классической математики, перцептрон обучается «внешним учителем»: на выходе мы должны знать, что мы распознаем, чтобы каждый раз подсказывать нейросети: вот это ты правильно сделала, а это — неправильно.

Как же человек? Он же не всегда спрашивает, правильно я сделал или неправильно. Можно предположить, что этот сигнал идет еще дальше и наша нервная система замыкается в круг.

Мы можем сказать: мы что-то восприняли — это разложилось на элементы — а потом складывается в сенсорный вход в следующий момент времени, т.е. мы предсказываем следующий момент нашего бытия, т.е. следующее наше ощущение по предыдущему.

Восприятие наше — это не просто экран, на который мы смотрим в мозге, а на самом деле наоборот, мы формируем образ среды, «спускаем» его прямо на рецепторы, а рецепторы уже сличают этот образ с реальным значением среды, которое произойдет, и эта ошибка является основой для того, чтобы нейросеть научилась.

В этот контексте нейросеть постоянно учится и любой образ среды является основой для модификации синаптических связей. Этот процесс происходит постоянно.

Есть еще мотивация, конечно, которая каким-то образом перенастраивает эту нейросеть, так что она начинает прогнозировать, выделяя определенные аспекты окружающей среды, т.е. обеспечивает внимание.

Казалось бы, эта штука хорошо работает и она хорошо обучается. Но у нее есть проблемы, как и у любого алгоритма. Одна из этих проблем — она может попадать в локальный минимум ошибки.

Психологическая проблема — это как раз такой локальный минимум.

Потому что формально мозг находится в оптимуме, ближайшие его соседние состояния хуже, чем это. Поэтому он всегда возвращается обратно. Нужны какие-то усилия, в частности психологические усилия, чтобы он перешел из этого локального минимума…

Можно это делать разными способами. В частности, увеличивая количество связей между нейронами. Что мы, например, делаем, когда с человеком беседуем и даем ему какую-то информацию об этой проблеме.

То же самое происходит и при регуляции телесных функций. Управление предсказанием будущих событий в теле тоже может приходить в локальные минимумы, из которых долго не может выбраться. Что довольно часто формирует у нас симптоматику, психосоматические заболевания.

Начальная точка, в которой человек пришел к этой проблеме, детерминирует, в какой локальный минимум он попадет.

В каком-то смысле личность, темперамент — это тоже локальный минимум.

В этой связи можно решить вопрос о том, почему возникает кривая Йеркса — Додсона, связь мотивации и успешности обучения. Чем выше мотивация, тем быстрее мы начинаем двигаться в сторону минимума.

Но если мотивация слишком большая, мы можем проскочить мимо минимума…

Но есть разные задачи… Для более сложных задач этот минимум приходится на более слабую мотивацию.

Нейросетевая парадигма в психологии, которая позволяет нам моделировать психические явления не только на уровне наших субъективных мнений, не только на уровне логических операций, а на уровне того, что мы можем построить модель, проверить, как она обучается на экспериментальном материале, а потом предложить то же самое сделать человеку, сравнить эти модели, потом взять что-нибудь поломать в этой модели, а потом оказывается, что у человека, если он болен, такая же «поломка» проявляется. Эта методология сейчас, мне кажется, очень перспективна…

Полная видеозапись доклада.