Книга Метамышление. Как нейронауки помогают нам понять себя, страница 14 – Стивен М. Флеминг

Конечно, никто не говорит, что каждый раз, познавая мир вокруг, мы специально прибегаем к уравнениям Байеса. Напротив, механизмы, используемые мозгом для решения обратных задач, срабатывают сами по себе – немецкий физик Герман фон Гельмгольц назвал это процессом «бессознательных умозаключений». Мозг быстро, буквально мгновенно оценивает влияние света и тени на впадины, выпуклости и шахматные доски, изображения которых мы видели на предыдущих страницах.

Аналогичным образом мы воссоздаем лицо близкого друга, вкус хорошего вина и запах свежеиспеченного хлеба, комбинируя предварительные предположения и информацию от органов чувств; тщательно взвешивая их с учетом соответствующих неопределенностей. Нейробиолог Анил Сет называет наше восприятие мира «контролируемой галлюцинацией» – наилучшим предположением о том, что на самом деле есть.

Очевидно, что оценка неопределенности, характеризующей те или иные источники информации, – основа нашего восприятия мира. Но изобретательные решения обратных задач дают замечательный побочный эффект. Оценивая неопределенность для того, чтобы воспринимать мир, мы обретаем способность сомневаться в том, что воспринимаем. Чтобы увидеть, как неопределенность с легкостью превращается в сомнение, давайте снова обратимся к игре в кости. Чем ближе общее значение к 15 или к нулю, тем больше мы уверены, что на кубике с подвохом выпала соответственно тройка или ноль. Но в средней части графика, где серые и белые столбики равны по высоте (общие значения равняются семи и восьми), доказательств недостаточно для любого из вариантов. Если я спрошу вас, насколько вы уверены в своем ответе, будет разумно, если вы усомнитесь, когда речь пойдет о значениях семь и восемь, но будете более уверены в случае меньших или бóльших результатов. Другими словами, мы знаем, что, скорее всего, знаем ответ, если неопределенность низкая, и знаем, что, скорее всего, не знаемответ, когда неопределенность высокая.

Правило Байеса дает математическую основу для размышлений об этих оценках неопределенности, которые называют еще решениями второго типа, поскольку они касаются точности других решений – в отличие от решений первого типа, которые касаются окружающего мира. Согласно теореме Байеса, нам следует больше сомневаться, когда дело касается ответов, приходящихся на центр графика, поскольку именно они чаще всего приводят к ошибкам и с наименьшей вероятностью оказываются правильными. И напротив, по мере приближения к краям распределения вероятность правильного ответа возрастает. Используя неопределенность, присущую решению обратных задач, мы в качестве бонуса достигаем рудиментарной формы метапознания – и никаких дополнительных механизмов для этого не требуется^[24].

Поскольку отслеживание неопределенности играет основополагающую роль в том, как мозг воспринимает мир, неудивительно, что эта форма метапознания доступна множеству животных. Один из первых – и наиболее изобретательных – экспериментов по изучению метапознания у животных был проведен психологом Дэвидом Смитом, работавшим с бутылконосым дельфином по имени Натуа. Смит обучил Натуа нажимать на разные рычаги в аквариуме в зависимости от частоты слышимого им звука. Низкочастотный звук варьировался от очень низкого до относительно высокого, почти высокочастотного. Таким образом, как и в нашей игре в кости, создавалась зона неопределенности, когда сложно было понять, какой же ответ правильный^[25].