Cel de-al treilea prompt se referă la idei științifice pe care nu le înțelegem. Știm cu toții că știința este destul de complicată și că nimeni nu le știe pe toate. Neuroștiința, ca domeniu științific, nu face excepție de la această regulă. Din păcate, mi se pare că nu vorbim suficient despre idei și concepte pe care nu le înțelegem.
Pe de o parte, este perfect logic. De fapt, nu poți spune prea multe despre lucrurile pe care nu le înțelegi (deși, dacă ne uităm la toți experții autoproclamați din jurul nostru, s-ar putea să observăm contrariul). Dar, pe de altă parte, cred că a pretinde că înțelegem lucrurile chiar și atunci când asta nu e adevărat nu face decât să contribuie la perpetuarea propriei noastre ignoranțe. Și cred că a fi cinstit și capabil să spui „nici măcar nu știu de unde să încep cu asta” este primul pas pentru a înțelege anumite concepte. În plus, s-ar putea să-i facă și pe alții, care, de asemenea, nu înțeleg, dar nu zic nimic de teamă să nu pară proști, să se alăture conversației.
Acestea fiind spuse, iată ceva ce eu nu înțeleg în neuroștiințe: principiul energiei libere. Dacă ești neurocercetător, s-ar putea să chicotești acum. Asta fie pentru că ți se pare un principiu atât de evident încât nici nu poți să-ți imaginezi ce fel de minte naivă nu-i înțelege complexitatea, fie (situația cea mai probabilă, deoarece sunt destul de sigură că Karl Friston nu-mi citește blogul) pentru că nici tu nu-l înțelegi. Dacă nu ești neurocercetător, probabil că acest paragraf te-a făcut confuz. Stai liniștit, situația nu e pe cale să se îmbunătățească.
Așa cum am spus, mie nu-mi spune nimic această idee, așa că nu îți pot oferi decât informații limitate pe această temă (pentru mai multe detalii, consultă referințele de la sfârșitul acestui articol). Principiul energiei libere a fost propus de Karl Friston, care este cel mai citat, precum și unul dintre cei mai cunoscuți neurocercetători. Din câte am înțeles eu, acest principiu postulează că creierul face predicții despre viitor și încearcă să acționeze într-un mod care să minimizeze discrepanța dintre predicție și realitate, minimizând astfel surpriza sau „energia liberă”.
Dar în spatele acestei propoziții relativ simple, se află multă matematică greu de descifrat. De asemenea, Friston pare să postuleze că principiul energiei libere este cadrul care oferă o explicație unificatoare a modului în care funcționează creierul (și, de fapt, orice sistem biologic auto-organizat). Dacă într-adevăr așa e, nu pot să-ți spun, deoarece acest lucru ar necesita o înțelegere corectă a principiului.
Aș putea scrie multe despre motivele pentru care eu cred că mulți oameni nu înțeleg corect acest concept, dar internetul este deja destul de plin de astfel de critici și, de asemenea, depășește scopul acestui articol. Așa că, în schimb, voi încheia spunând că, dacă există vreun suflet bun care crede că înțelege corect ideea lui Friston, precum și numeroasele sale implicații, și ar dori să o împărtășească cu restul muritorilor, așteptăm cu nerăbdare să citim explicația respectivă în comentarii.
Cum ți s-a părut această postare? Scrie-ne în comentariile de mai jos.
Ca de obicei, nu uita să ne urmărești pe Instagram, Mastodon sau Facebook pentru a fi la curent cu cele mai recente postări.
Ar putea să-ți placă și:
Referințe (în engleză)
Friston, K. J., & Stephan, K. E. (2007). Free-energy and the brain. Synthese, 159(3), 417-458.
Friston, K., Thornton, C., & Clark, A. (2012). Free-energy minimization and the dark-room problem. Frontiers in psychology, 130.
Bună! Am găsit articolul ăsta încercând să aflu dacă s-a scris ceva în limba română despre principiul energiei libere. Mă bucur mult să văd că s-a aflat și pe la noi și că există oameni preocupați să-l înțeleagă. Eu m-am ocupat ceva timp de ideea asta și pot să zic că am înțeles un 50%. Și sunt pe aproape să înțeleg mai mult dar nu găsesc timp să parcurg ce mai trebuie. Am piesele, dar nu le-am pus pe toate cap la cap – it’s about to click, cum s-ar zice.
[Urmează un roman semi-inteligibil, dar poate e un minim ajutor. M-am bucurat mult să pot să scriu asta. Din păcate nu e o explicație curpinzătoare sau coerentă a principiului energiei libere, pentru că ar trebui chiar mai mult spațiu, dar poate te orientează puțin asupra lucrurilor din care se compune conceptul.]
O să las câteva referințe mai ușor de parcurs la final și o să indic câteva idei și ordinea în care le-am învățat ca să ajung să-mi fac o idee de ce zice Friston (care, din punctul meu de vedere, e un om absurd de genial și probabil la nivel cu marii oameni ai istoriei).
Menționez că am făcut facultatea de medicină și nu ceva tehnic, deci se poate și fără – inclusiv matematica – promit. Ba chiar una dintre referințele pe care ți le voi da e scrisă de un medic.
Problema cu ideea lui Friston e că e extrem de interdisciplinară. E grea, abstractă, profundă, dar, înainte de toate, cere o expertiză vastă în domenii multiple, pe care e improbabil să o aibă vreun om fără efort concentrat. Vestea bună e că ce trebuie știut se extinde mai mult în lărgime decât în profunzime. Conceptele necesare se găsesc la suprafața domeniilor respective.
Îți sugerez să te familiarizezi cu următoarele noțiuni:
1. statistică generală – statistică descriptivă + neapărat noțiunea de distribuție de probabilitate
2. statistica bayesiană – teoria lui Bayes (e grea, dar merită), extinderea predicției bayesiene la distribuții de probabilitate + să ai o idee de ce înseamnă “variational Bayes” și la ce se folosește dar asta e low-priority și poți să sari la început (dar vei întâlni conceptul) – sunt niște metode de aproximare a unor integrale incalculabile ale distribuțiilor de probabilitate
3. toate astea vor fi aplicate spre a construi un cadru teoretic în care creierul e privit ca o mașină de predicție care folosește regula bayesiană pentru a-și creea un “model mental” (o predicție) despre mediul extern și intern (starea propriului corp). Acest model mental e confruntat constant cu datele de la simțuri; modelul e actualizat când există divergențe între el și datele de la simțuri, conform teoremei lui Bayes. Ideea asta e mai veche decât principiul lui Friston și reprezintă o teorie de sine stătătoare.
4. noțiunea de “eroare de predicție” – diferența dintre ce a prezis modelul mental și ce vine de la simțuri.
5. noțiunea de “precizie” – trebuie înțeleasă ca o “pondere” din formula mediei aritmetice ponderate. Precizia atribuită distribuției inițiale (modelului mental preexistent), erorii de predicție, informației senzoriale, etc reprezintă ponderea ei – “puterea” ei de a modifica distribuția posterioară
6. trebuie știută analiză matematică – vestea bună e că e necesară mai mult o înțelegere conceptuală decât riguroasă a limitelor, derivatelor (inclusiv derivate de ordin 2, 3, etc – să știi că există), să știi că derivata e rata schimbării unei variabile față de alta la un anumit punct, integrale (să știi că integrala înseamnă aria de sub curbă la un grafic – aplicăm asta la distribuția de probabilitate – facem aria de sub curba graficului distribuției de la un punct la altul (integrala definită) ca să aflăm probabilitatea că o variabilă/cantitate se află în intervalul respectiv, etc.
7. Ar fi perfect să ai o idee, fie și vagă de ecuații diferențiale, dar nu e o prioritate decât pentru aspectele de finețe. Oricum sunt foarte interesante și merită durerea de cap.
8. termodinamica (tot ce se face în liceu + recomandat ceva de entalpie și entropie, entropia fiind obligatorie) și termodinamica statistică (mai mult interpretatea statistică Boltzmann pentru o înțelegere profundă a ideii de entropie). De aici vei afla că entropia într-un sistem închis doar crește, și despre pincipiul minimalizării energiei libere (în sens fizic).
9. după termodinamică trebuie să treci la teoria informației, care e un fel de abstractizare a principiului entropiei (e ciudat). E un articol lung și extrem de dens (dar mai ușor ca al lui Friston) scris de Claude Shannon prin anii ‘40 prin care a întemeiat acest domeniu. E un aspect esențial și trebuie înțeles – e la baza teoriei lui Friston. Ăsta e unul dintre stâlpii principiului energiei libere și o chestie cu care tot trag de timp (și un motiv principal pentru care nu l-am înțeles complet). Din teoria informației vei descoperi suprapunerea conceptuală dintre energia liberă din fizică și “surpriza” (=informația) conținută de anumite date. Surpriza e un termen tehnic în teoria informației.
10. noțiunea de optimizare – nu e mare lucru, doar să ai idee că există asta: optimizare = reducerea diferenței dintre o state reală și una ideală + teorii, implementări informatice pe care nu le cunosc
11. După trebuie cumva să suprapui conceptual ideea de minimizare a energiei libere din fizică cu minimizarea surprizei din teoria informației și să le tratezi în cadru bayesian – minimizarea diferenței dintre distribuția de probabilitate “prior” și “posterior” a modelului mental (care au niste denumiri tehnice grele, le gasesti la Friston)
12. noțiunea de predictive coding – arată care este implementarea acestui mecanism predictiv la nivel biologic, neuronal. Ce mi s-a parut foarte interesant e că predictive coding e o idee compatibilă cu observația că scoarța cerebrală are în mare aceeași structură peste tot indiferent de specializarea funcțională, sugerând că, într-un sens fundamental, toată scoarța face același lucru. Acest lucru ar putea fi deci acest mecanism predictiv care incorporeaza feedback senzorial.
13. noțiunea de active inference – contraintuitivă pentru mine, încă îmi bat capul cu ea. Arată cum percepția și acțiunea sunt două fețe ale aceluiași mecanism predictiv în scopul reducerii energiei libere.
14. Bonus: elemente de teoria sistemelor dinamice (dynamical systems theory) – ce reprezinta, cum se descriu matematic (state space, attractor, ecuații diferențiale care descriu taiectoria sistemului prin state space) + grafice, chaos theory, Lorenz attractor.
+ multe altele. E incredibil ce a putut un om să conceapă în mintea lui :))) E infernal de complicat și totuși are sens perfect, cumva.
***Referințe relativ citibile***
https://jaredtumiel.github.io/blog/2020/08/08/free-energy1.html
https://gershmanlab.com/pubs/free_energy.pdf