„Sunt deci gândesc”

„Ceea ce înțeleg cred, dar nu tot ceea ce cred înțeleg; ceea ce înțeleg știu, dar nu tot ceea ce cred știu“. - Augustinⁱ

Karl Friston este profesor la University College London, Marea Britanie, membru al Royal Society, cercetător în neuroștiințe și o autoritate în imagistica creierului. Trei invenții sunt legate de numele său: o tehnică statistică - en. Statistical Parametric Mapping, SPM -, care este utilizată pentru a căuta corespondențe în activitatea creierului măsurată prin tehnica IRM, imagistică prin rezonanță magnetică; o metodă de măsurare a volumului structurilor cerebrale - en. Voxel-based Morphometry, VBM; a treia invenție a lui Karl Friston - en. Dynamic Causal Modelling, DCM - este utilizată pentru a estima modul în care diferite regiuni corticale ale creierului se influențează reciproc. În domeniul neurobiologiei teoretice, Karl Friston a formulat un principiu al energiei libere pentru acțiune și percepție și sugerează că minimizarea surprizei poate explica multe aspecte ale acțiunii și percepției.

Profesorul Karl Friston a fost invitat special la prima conferință internațională de neuroștiințe, neuroinformatică, neurotehnologie și neuropsihofarmacologie din România. Pentru a afla mai multe amănunte despre preocupările sale științifice, inclusiv lucrarea pe care a prezentat-o în Aula Academiei Române, am realizat, în cadrul Biroului de Presă al Academiei Române, următorul interviu.

Cătălin Mosoia: „Sunt deci gândesc.“ Cum ați explica tema prezentării dumneavoastră unui elev de liceu?

Prof. Karl Friston: Cu mare dificultate, așa cum am discutat înainte de acest interviu. Îmi place ceea ce spuneați despre momentele Evricaⁱⁱ . Principiul energiei libere este o descriere matematică nu numai a «cum», dar și a «de ce» experimentăm momente Evrica la diferite niveluri. Momentele Evrica sunt necesare pentru a înțelege lumea în care trăim, de la legile care guvernează lumea, până la înțelegerea modului în care funcționează corpurile noastre. Ideea este următoarea: a exista înseamnă să facem cele mai potrivite predicții pe baza unei înțelegeri corecte. Aceasta ne furnizează o explicație simplă atât pentru percepție, cât și pentru acțiune. Dacă luăm în calcul descrierile pe care fizica și matematica le fac percepției și acțiunii, atunci am putea deduce, chiar demonstra într-o anumită măsură, că înțelegerea și predicția sunt necesare pentru a supraviețui într-o lume aflată în continuă schimbare.

De exemplu, dacă ne referim la percepție, ideea este că pentru a percepe ceva trebuie să înțelegem acel ceva; pentru a-l înțelege trebuie să avem o idee, o ipoteză, o imagine despre ce ar fi putut cauza acele inputuri senzoriale, anume, șablonul vizual, ceea ce aud, ceea ce simt cu propriul meu corp și așa mai departe. A percepe ceva înseamnă a înțelege acel ceva, iar a înțelege înseamnă a selecta sau a infera cea mai potrivită explicație pentru ceea ce a cauzat acel ceva. Găsirea explicației corecte este tocmai momentul Evrica, înseamnă alegerea și identificarea celei mai potrivite explicații pentru senzațiile noastre. Acum, dacă ne referim la acțiune, acțiunea este doar o modalitate de a preleva probe pentru a obține cele mai potrivite tipuri de răspunsuri; cu alte cuvinte, privind lumea cu ochii noștri ca și cum am atinge-o, mișcându-ne trupurile într-un mod care să ne confirme predicțiile pe baza explicațiilor noastre. Astfel, atât percepția, cât și acțiunea pot fi exprimate în scris cu ajutorul matematicii ca un proces de minimizare a erorii de predicție, care este util la redescoperirea acestor momente Evrica la multe, multe niveluri diferite. Aceasta este o explicație intuitivă.

Dacă am vrea să construim o mașină care se ocupă de aceste aspecte - și, în prealabil, a trebuit să scriem dinamica sau ecuațiile matematice care ar descrie sisteme sau agenți care se angajează în această căutare constantă a momentelor Evrica −, atunci tipurile de sisteme pe care le obținem sunt cele care trebuie să se autoorganizeze. Invers, dacă sistemele se autoorganizează și rămân așa în fața unui mediu în schimbare, dacă au o homeostază generală, dacă se angajează într-o anumită formă de autoîntreținere sau autoasamblare − la fel cum facem noi, dumneavoastră și cu mine, ca să supraviețuim pentru cât mai lungi perioade de timp − atunci sistemele trebuie să experimenteze momente Evrica de minimizare a surprizei. În esență, pentru a exista sau pentru a supraviețui într-o lume aflată în continuă schimbare suntem forțați să înțelegem modul în care funcționează lumea. În felul acesta aș încerca să explic.

Cătălin Mosoia: Când spunem acțiune ne putem gândi la comportament. Ce se poate spune despre percepție?

Prof. Karl Friston: Cred că mulți dintre noi privesc acțiunea și percepția ca două fețe ale aceleiași monede. Nu putem separa văzul, auzul, pipăitul de mișcare; ceea ce vedem depinde de locul spre care privim, iar acesta depinde de cum ne mișcăm ochii; cum ne mișcăm ochii depinde de ceea ce credem că vom vedea dacă privim în direcția respectivă; prin urmare, este greșit să le separăm.

Cătălin Mosoia: Credeți că se poate vorbi de puncte comune de contact între matematică și neuroștiințe?

Prof. Karl Friston: Da, din punctul meu de vedere. Matematica este probabil cel mai formal mod de a scrie despre cum credem că funcționează creierul. Dacă citim o carte de neurofiziologie, întâlnim noțiuni precum dinamici neurale și rețele neurale, iar de îndată ce rostim cuvinte ca «rețele» și «dinamică» vorbim, de fapt, despre ecuații diferențiale. O ecuație diferențială este o ecuație care exprimă rata schimbărilor a ceva ca o funcție a acelui ceva. Interesante sunt întrebările care vizează ce anume este unic la ecuațiile care ne descriu, pe mine și pe dumneavoastră, spre deosebire de cele care se referă la corpurile cerești sau la particule foarte mici.

Cătălin Mosoia: Creierul uman poate fi asociat cu un computer sau chiar este un computer?

Prof. Karl Friston: Cred că, în sensul cel mai general, creierul este un computer. Zâmbesc, pentru că, în timpul revoluției industriale, computere se numeau, de fapt, femeile angajate pentru a ține contabilitatea. Deci, inițial, un computer a fost o persoană. Calculul este un proces dinamic cu propriile ecuații diferențiale. În lucrările mele, procesele computaționale sunt doar dinamici ale densității de probabilitate. Dacă asociem densitatea de probabilitate cu o credință probabilistă, atunci o densitate de probabilitate care se schimbă este o credință actualizată, iar credința actualizată este inferență, la fel ca în momentele Evrica; este același proces, dar exprimat în termeni de dinamică probabilistă.

Cătălin Mosoia: Ce este principiul energiei libere?

Prof. Karl Friston: Foarte simplu spus, principiul energiei libere susține că orice sistem care există - unde prin existență înțeleg că sistemul păstrează o separare între el și Univers sau mediul în care este imersat - va arăta ca și cum ar încerca să minimizeze energia liberă variațională. Energia liberă variațională este doar o modalitate tehnică de a descrie improbabilitatea diferitelor stări de a fi. Unii oameni numesc asta surpriză, alții model de evidență - este o cantitate, pur și simplu, și dacă o poți minimiza prin orice ai face, schimbând stările sau acționând asupra lumii, atunci de fapt cauți momente Evrica, acele momente de soluționare a surprizei și minimizare a energiei libere sau maximizarea probabilității stărilor pe care le aștepți, adică minimizarea surprizei. Energia liberă este efectiv o măsură cantitativă informativ-teoretică a surprizei.

Cătălin Mosoia: Din punct de vedere statistic, cum se poate minimiza surpriza sau energia liberă?

Prof. Karl Friston: Aceasta este o întrebare excelentă, deoarece din punct de vedere statistic sau matematic folosești doar ecuația diferențială potrivită¬. Dacă pentru a exista trebuie să minimizezi continuu surpriza sau să minimizezi energia liberă variațională, atunci poți scrie o ecuație diferențială de tipul celei despre care am vorbit, care minimizează surpriza. Energia liberă variațională este doar o modalitate extravagantă de a vorbi despre surpriză, iar inversul surprizei este dat de stările în care îmi place să fiu.

Cătălin Mosoia: Haideți să vorbim și despre goana spre atingerea minimului surprizei.

Prof. Karl Friston: Nu cred că vreodată vom ajunge acolo. Noi încercăm să găsim minimul, dar, de îndată ce credem că l-am atins, el s-a deplasat. Să ne gândim la ceea ce în fizică se numește groapă de potențial, adică la regiunea din spațiu în care energia potențială a unei particule are valori mult mai mici decât în regiunea înconjurătoare. Dacă ne imaginăm energia liberă (practic, orice funcție obiectivă) ca o curbă, atunci am vrea să fim în punctul cel mai de jos al curbei, al unei văi sau a unei gropi de potențial. Atunci când ești în punctul cel mai de jos, de fapt, minimizezi surpriza, te bucuri de momentul Evrica, pentru că ai găsit cea mai bună explicație pentru lumea înconjurătoare. Deci, care este cel mai simplu mod de a găsi punctul cel mai de jos al unei văi sau al unui vas? Dacă voi continua să cobor, atunci, în cele din urmă, ar trebui să găsesc punctul cel mai de jos. Motivul pentru care ezit să spun că aceasta este o imagine completă este că, în realitate, pentru că lumea noastră este în continuă schimbare și suntem sisteme deschise și în relație cu acea lume - punctul de energie liberă cel mai de jos al văii se mișcă; îl urmărim mereu, dar nu îl atingem niciodată, motiv pentru care tot timpul suntem în mișcare, învățând și făcând inferări în mod constant.

Cătălin Mosoia: Din punct de vedere teoretic, atunci când ajungem la minim, nu contează în ce direcție continuăm să ne mișcăm pentru că întotdeauna va fi în sus.

Prof. Karl Friston: Absolut. Siguranță ontologică, confort. Când simulăm aceste lucruri sau ne gândim de ce continuăm să mergem mai departe în această căutare observăm că de îndată ce credem că am ajuns la minim, de fapt, el s-a deplasat. Aceasta pentru că nu suntem un sistem închis. Dacă am fi fost un sistem închis, dacă am fi fost complet izolați de lumea noastră, atunci am fi găsit într-adevăr un minim unic - acesta corespunde echilibrului termodinamic din fizică. Dar pentru noi, acest punct fix continuă să se miște ca o țintă mișcătoare. Prin urmare, urmărim mereu acel minim, dar nu ajungem niciodată chiar acolo.

Cătălin Mosoia: Imaginația mă conduce către țintele mobile din tirul sportiv...

Prof. Karl Friston: Da, este un foarte bun exemplu! Este chiar mai dificil dacă ținta este în mișcare, pentru că încetinește și apoi accelerează astfel că niciodată nu vei putea să ții pasul cu ea, dar în permanență încerci să te apropii cât de mult poți de acel punct ideal, minimul surprizei, minimul energiei libere.

18 februarie 2019