Neurofrontiers

Un răspuns la „Misterul energiei libere”

1. 

   Erika

   septembrie 22, 2023 at 2:44 am

   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

   Încarc…

   Răspunde