В художественной литературе она удерживает наше внимание. В жизни она может свести нас с ума. Может ли мозг, подсевший на иглу уверенности, найти применение ее противоположности?
Из главы «Неопределенность науки» книги Ричарда Фейнмана «Значение всего» (1963)
«Я могу жить с сомнением, неуверенностью и незнанием. Я думаю, что гораздо интереснее жить в неведении, чем иметь ответы, которые могут быть неправильными… Чтобы достичь в чем-либо прогресса, нужно оставить дверь в неизведанное приоткрытой».
«[Мы требуем жестко установленных границ Сомнения и Неопределенности!»
Из романа Дугласа Адамса«Автостопом по Галактике» (1979)
Подкаст на YouTube, Apple, Spotify и других сервисах
Гриль-бар Noonan’s North расположен в скромном дощатом здании голубого цвета, недалеко от главной улицы в городке Холи Кросс, штат Айова (население 366 человек). Местные приходят сюда за ребрышками и на вечера с креветочным шведским столом. Это не то место, ради которого люди готовы проехать сотни миль. Но приложение в телефоне велело Максу Хокинсу направляться именно туда. Что он и сделал.
Хокинс ― ученый-программист (ставший художником), и он уже более двух лет «живет наугад». Он был инженером в Google (работа его мечты), жил в Сан-Франциско (город его мечты) и однажды понял, что настолько оптимизировал жизнь под предпочтения, что это достигло угрожающих масштабов. Он просыпался каждый день ровно в 7 утра, шел в лучшую кофейню, затем ехал в офис на велосипеде по наиболее удобному 15-минутному маршруту. Простой алгоритм, основываясь на данных его GPS-трекера за одну неделю, мог с большой точностью предсказать его будущее местонахождение и перемещения на следующей неделе в то же время суток. Он решил, что это попахивает некоторой нехваткой самостоятельности.
Несмотря на то, что жизнь почти полностью соответствовала его предпочтениям, Макс чувствовал себя в ловушке — как будто он оптимизировал свое существование до такой степени, что его собственная роль в нем отодвинулась на второй план. Хокинс решил принять меры и при помощи новейших технологий внести больше разнообразия в свою жизнь. В течение двух лет он жил по принципам рандомизации. Генератор диет подсказывал ему, что есть, алгоритм-турагент выбирал город, в котором он будет жить следующие два месяца, случайный плейлист на Spotify подбирал музыку для этого путешествия, а селектор событий на Facebook сообщал водителю Uber, куда его отвезти в новом городе.
Алгоритмы отправляли его на занятия акробатической йогой в Мумбаи и на козью ферму в Словении. Они же забросили его в паб в городке Холи Кросс штата Айова, на концерт флейтистов-восьмиклассников, на маленькое семейное Рождество во Фресно, Калифорния. Куда угодно, лишь бы вырваться из уютной предсказуемой рутины зажиточного программиста из Сан-Франциско. В лекции о неопределенности «Leaning In to Entropy» Хокинс рассказал, что алгоритмы не только определяли, куда ему идти, что есть и чем заниматься на досуге, но даже выбирали, какую одежду и прически (в итоге ему понадобилось несколько париков) он будет носить. У него даже есть татуировка на груди, эскиз которой был выбран случайным образом из изображений в интернете.
Хокинс нашел огромное удовлетворение во множестве неожиданных вещей. Он почувствовал себя (парадоксально) настоящим человеком благодаря избавлению от диктатуры собственных предпочтений и оптимизированного образа жизни. Он говорил о побеге из крошечных «пузырьков» — мест, где можно поесть, и дел, которые нужно сделать, снова и снова тянувших его назад.
С определенной точки зрения беспокойство Хокинса может показаться странным, даже парадоксальным. Согласно теории предиктивного кодирования, мозг предназначен для решения базовой задачи — минимизировать долгосрочную среднюю неопределенность (ошибку прогноза) в процессе коммуникации с внешним миром. Чем более изменчива окружающая среда, тем сложнее выполнить эту базовую задачу, что вызывает беспокойство, стресс и чувство потери контроля. И вот пример Хокинса, который разбавлял свою жизнь огромными дозами неожиданностей.
Однако даже с точки зрения предиктивного кодирования частичное пребывание в пределах ожидаемого ― это лишь часть гораздо более сложной истории. Ведь те же самые прогнозирующие алгоритмы были созданы для того, чтобы управлять подвижными, любознательными существами. Такие существа должны продуктивно бороздить волны собственной неуверенности. Для этого они исследуют и пробуют мир, выявляя, где именно кроются ключевые неопределенности, чтобы с помощью последующих действий разрешить их и двигаться дальше. Они ищут новую информацию, втягивают себя в такие сложные ритуалы, как искусство и наука, роль которых (мы бы поспорили) по крайней мере частично заключается в том, чтобы аккуратно выявить и проверить свои собственные глубинные суждения.
На самом деле Хокинс занимался чем-то похожим: практической проверкой своих глубинных суждений о том, кто он и что ему нравится, чтобы более глубоко исследовать пространство человеческих возможностей. Его методы были чрезмерными, но его основной проект достаточно известен и явно ориентирован на человека. Такие существа, как мы, кажется, добавили некоторые совершенно новые уровни отношений со сферой наших собственных прогнозов, ошибок и неопределенностей, превратив эту сферу в своего рода арену, которая допускает более глубокие и более сложные исследования, чем те, на которые способно большинство других живых организмов. Мы обнаружили способы превращения наших наиболее совершенных ментальных моделей (включая модель самих себя) в объекты, пригодные для подробного изучения.
Мы предполагаем, что сейчас человеческая жизнь отражает новый тип отношений с собственными ожиданиями и неопределенностью. Но именно его мы каким-то образом построили в нерушимых границах биологически фундаментального двигателя, чтобы минимизировать ошибку долгосрочного прогноза. Как был возможен этот ловкий трюк?
Осознание наших отношений с неопределенностью раньше не было настолько важно, но сейчас мы живем в необычайно сложные времена. Изменение климата, COVID-19 и новый порядок капитализма слежки заставляют чувствовать приближение новой эры глобальной нестабильности. Если когда-то в западном мире людям приходилось сталкиваться с каплями нестабильности (глубокой непредсказуемости) в море надежности — пусть даже иногда ожидания не соответствовали реальности — в последнее время кажется, что есть только капли стабильности в бурлящем море трудно управляемых изменений. Если мы лучше понимаем разновидности и ценность неопределенности, признаем огромные дополнительные преимущества превращения наших собственных неопределенностей и ожиданий в конкретные объекты, пригодные для проверки и испытания, то благодаря этому мы можем интенсивнее использовать прогностические способности нашего мозга.
Ожидаемая неопределенность
Желание избежать предсказуемости жизни ― распространенная тема в литературе. В «Моби Дике» Измаил уходит в океан, а Гарри Галлер из «Степного волка» предпочтет ощутить, как в нем «горит сам дьявол», чем это «тепло хорошо прогретой комнаты». В контркультурном романе «Дайсмен, или Человек жребия» (1971) скучающий психиатр Люк Райнхарт (это псевдоним автора вымышленной автобиографии) доверяет свои решения броску игральных костей, вдохновляя читателей делать то же самое.
Однако открываться полной неопределенности просто ради самого опыта неопределенности ― далеко не нормально. Люди ― существа привычки. Мы едим одно и то же на завтрак, ходим на работу одной и той же дорогой, а потом выпиваем с одними и теми же людьми в одном и том же баре. В 2010 году группа ученых-программистов проанализировала динамику мобильности 50 тыс анонимных пользователей сотовых телефонов и обнаружила, что их будущее местоположение можно предсказать с точностью в 93%. Тем не менее, когда мы обсуждаем даже наши предсказуемые жизненные повседневности, у нас нет выбора, кроме как бороздить волны неопределенности.
Однако не все неопределенности равны.
Существует удобная классификация, которая разграничивает ожидаемую неопределенность, неожиданную неопределенность и изменчивость. Ожидаемая неопределенность основывается на задаче, которая уже предсказана существующей ментальной (генеративной) моделью — набором структурированных знаний, позволяющих нам генерировать локальные прогнозы различными способами, благодаря развернутым контексту и текущим задачам. Неожиданная неопределенность возникает, когда, например, изменение окружающей среды заставляет нас сомневаться в нашей собственной генеративной модели. Изменчивость имеет несколько иной характер: она определяет ситуацию, в которой частота изменений в условиях внешней среды сама по себе быстро варьируется. Таким образом, изменчивость является наиболее потенциально тревожным видом неопределенности. Это неопределенность в отношении самого пространства неопределенности.
Давайте начнем с простого случая ожидаемой неопределенности. Субъект, который знает дорогу домой из конкретного места, способен перемещаться в это место, даже когда дом находится в другом направлении. После достижения этого знакомого места неопределенность задачи разрушается, и субъект может свободно приступать к решению первостепенных вопросов. Промежуточное действие, которое должно улучшить уровень осведомленности субъекта, иногда называют «эпистемическим» (направленным на поиск знаний) в противоположность прагматическому (решение задач).
В предиктивном кодировании эпистемические действия понимаются как выбранные для минимизации ожидаемой будущей неопределенности (ожидаемой ошибки прогноза будущего). Это связано с глубокой и неожиданной неразрывностью простых стратегий вроде возвращения в то самое знакомое место и гораздо более сложных, например использование Google-карт для поиска пункта назначения, где бы мы ни находились. Что объединяет эти внешне очень разные стратегии? Каждая из них может рассматриваться по-разному, в разных временных масштабах как способ уменьшения существенной ожидаемой неопределенности (следовательно, ошибки прогноза будущего) путем сбора информации из окружающей среды. Минимизирующие ошибки прогноза системы способны находить подобного рода решения. Это было продемонстрировано в многочисленных модельных исследованиях. Например, имитируемые крысы сочетали прагматические и эпистемические действия, чтобы найти путь домой: сначала они ориентировались на знакомые объекты, а потом использовали существующие знания.
Более интересные случаи такого типа возникают, когда чисто мыслительные действия совершаются с целью «продумать всё» наперед. Они носят эпистемический характер и направлены на улучшение качества информации до начала действия — но на этот раз путем более эффективного ее использования. Например, я могу в уме вычислить, сколько обогревателей мне нужно купить в гостиную. Воображение, усиленное избирательным вниманием ― это ключевой способ использовать опосредованный «метод проб и ошибок». Он минимизирует ожидаемую неопределенность будущего через вытеснение новой информации из существующей модели.
Неожиданная неопределенность
Ожидаемая неопределенность ощущается всякий раз, когда мы знаем слабые места в имеющейся у нас информации и можем принять соответствующие меры по исправлению положения. Если я понимаю, что не знаю дороги домой из места, где нахожусь, и знаю, как добраться до места, откуда у меня получится дойти домой, тогда моя неуверенность вполне ожидаема и (в этом случае) исправима. Или если я знаю, что бросок игральных костей честен, то я знаю, что ни один игрок, включая меня, не может с уверенностью знать результат беспристрастного броска. Это ожидаемая и неоспоримая неопределенность вполне известного типа.
Неожиданная неопределенность, напротив, обычно возникает, когда окружающая среда (то есть структура правил) меняется, но мы не можем предсказать это изменение. Предположим, что кто-то (без моего ведома) поменял честную кость на шулерскую, и игра началась. Теперь мои оценки неопределенности другого игрока внезапно оказываются неверными, и я начну терять крупные суммы. Позаимствуем пример у неврологов Эми Бланд и Александра Шефера: я знаю, что в определенном ресторане есть блюда, которые мне нравятся примерно в 80% случаев, так что 8 из 10 посещений, как правило, для меня удачны. Ожидаемая неопределенность, с которой я сталкиваюсь, планируя свои прогулки, касается блюд дня. Зато, если ресторан внезапно меняет шеф-повара, мои оценки сразу же становятся недостоверными. Меня толкают в страну неожиданной неопределенности — в страшное место, которое, как ни странно, так удивительно понравилось Хокинсу.
Изменчивость означает, что на заданном уровне мало чему можно научиться, кроме как тому, что все может измениться.
Когда мы сталкиваемся с неожиданной (существенной) неопределенностью, наш мозг увеличивает скорость обучения, поощряя искусственные изменения, необходимые для обновления прогностической модели — например, начиная изучать меню, созданное новым шеф-поваром. Результатом должна стать исправленная модель, в которой я ожидаю, что блюда, которые мне понравятся, будут подаваться только около пяти раз во время любых десяти посещений ресторана. Это может послужить мне сигналом перейти в исследовательский режим и попробовать пойти в другой ресторан.
Эта форма неопределенности на самом деле может быть очень полезной для организмов, подобных нам. Это как раз тот вид неопределенности, который может помочь нам избавиться от дурных привычек и избежать «локальных минимумов» — вполне хороших решений, которые далеко не соответствуют тому, чего мы могли бы достичь, «продвигаясь вперед».
Изменчивость
Последний вид неопределенности ― самый сложный из всех. Чтобы подступиться к нему, обратите внимание, что ожидаемые и неожиданные неопределенности имеют два уровня. Первый ― это простые цели, например шансы получить пищу, которую мы любим. Второй уровень ― это то, как мы оцениваем неопределенность первого уровня. Я могу быть уверен или неуверен в своих прогнозах о том, что в большинстве случаев я поем то, что я люблю. Например, если я был в ресторане всего несколько раз, или если другие люди с близкими мне вкусами получили противоречивые впечатления от посещения этого места.
Но бывает, что условия бросают особый вызов нашему прогнозирующему разуму. В таких ситуациях оценки второго уровня становятся ненадежными. Этo так называемые «нестабильные условия», в которых сомнению подвергаются даже самые неизменные закономерности, исследуемые нашим обычным методом. В июне 2020 года к проблемам, связанным с COVID-19, охватившим весь мир, присоединились массовые беспорядки и протесты после убийства Джорджа Флойда в Миннеаполисе — внезапные драматичные изменения, которые являются парадигмой высокой изменчивости. Пример Бланд и Шефера менее драматичен: менеджер ресторана может решить поменять меню много раз за сезон, даже если шеф-повар остается прежним. Обучение мозга — которое ускоряется, когда я начинаю замечать, что мои любимые блюда становятся менее доступными, либо когда я начинаю адаптироваться к кризису COVID-19, — само по себе ненадежно.
Это похоже на игру в кости, когда игроки то играют честно, то используют шулерские кости, то еще как-нибудь жульничают. В этом мире частота изменений в основной «структуре правил» очень высока. Такой мир очень устойчив к информативному обучению и, следовательно, приписывает меньшую уверенность всем нашим оценкам целевых состояний.
В такой среде особенно непросто находиться. Неспособность справиться с ожидаемой неопределенностью (первого уровня) изначально стремится привести нас к поощрению искусственных изменений и ускорению обучения, и, возможно, к исследовательскому режиму, так как мы ищем более стабильную и благоприятную среду. Но изменчивость означает, что эта стратегия сама по себе подозрительна, поскольку на заданном уровне мало чему можно научиться, кроме того, что вещам свойственно меняться. Это ситуация, которую человеческий и животный разум обычно находит крайне дискомфортной. На самом деле это не похоже на то, как страдающие от расстройства аутистического спектра люди могут видеть стабильную среду (особенно социальную). Согласно теории, они склонны переоценивать важность малых сенсорных отклонений от ожидаемых закономерностей, и, следовательно, видеть мир как очень изменчивый и трудно предсказуемый.
Мы полагаем, что человеческий опыт отражает действие прогнозов и оценок неопределенности во многих масштабах и на многих уровнях обработки. Когда всё идет хорошо, широкий спектр прогнозов и оценок их надежности (неопределенности) позволяет нам использовать всё, через что мы прошли, весь жизненный опыт и обучение, быстро обнаруживать те модели, которые важны для нас, оценивать надежность собственных ожиданий относительно текущих сенсорных данных и (как следствие) вести себя таким образом, чтобы вызвать желаемые и выгодные модели.
Но и здесь существует опасность. Наши прогнозы относительно мира могут быть так или иначе ошибочными. Скрытые предубеждения могут формировать восприятие мира и поведение в нем таким образом, чтобы он соответствовал ошибочному взгляду. По сути, превращая нашу ошибку в реальность, мы только укрепляем веру в эту предвзятость. Подобные порочные круги фактически характеризуют многие формы функциональных («психогенных») расстройств и некоторые формы психозов.
Голод, бездомность, одиночество и хронические боли ― все это примеры ситуаций и состояний, которые непрерывно вызывают изменчивость (трудно управляемые негативные неопределенности). Постоянное воздействие таких нестабильных ситуаций и условий, в которых результаты действий кажутся изначально непредсказуемыми, приводит к неизбежному снижению уверенности в своей способности добиться ожидаемых результатов. В этот момент наш прогностический мозг начинает делать вывод о неспособности успешно осуществлять контроль, и затем это формирует разрушительную часть модели, которая определяет будущие действия.
Это может вылиться в выученную беспомощность. Она возникает, когда животное подвергается неизбежному неблагоприятному исходу. В множестве довольно жестоких исследований проводились опыты над крысами, в которых они подвергались электрическим разрядам без шанса на выживание. Поразительно то, что, даже если путь к спасению (дверь) будет открыт, после определенного момента крысы даже не попытаются убежать. Они понимают, что беспомощны, что никакое поведение не поможет избежать этих неблагоприятных последствий. Вычислительная основа таких состояний, как выученная беспомощность, понимается в предиктивном кодировании (в области «вычислительной психиатрии») как укоренившееся ожидание неспособности контролировать результаты из-за того, что окружающая среда слишком изменчива, чтобы прогнозировать и успешно в ней ориентироваться. Убеждения об уровне контроля и способности избегать неблагоприятных последствий, которые могут лежать в основе адаптивного поведения в одной среде (когда дверь закрыта), не обязательно переносятся в другую среду (когда она открывается).
Аддиктивные вещества раскрывают другую уязвимость, опять-таки обеспечивая устойчивость субоптимальных циклов. Опиоиды «захватывают» систему вознаграждения в головном мозге, которую исследователи предсказательной обработки используют для расчета оценок скорости минимизации ошибок прогнозирования — т.е. оценки мозгом того, насколько хорошо он справляется с уменьшением ошибки прогнозирования по сравнению с ожидаемой скоростью ее уменьшения в существующем контексте. То есть мозг оказывается обманутым в оценке ожидаемых результатов при снижении высокоточной погрешности. Важно то, что любой контекст, в рамках которого это происходит, выделяется как контекст, который мы будем стремиться зафиксировать. С течением времени повторяющаяся способность препарата вызывать этот эффект приводит к «привычке» употребления — ее влияние нельзя ослабить, просто осознав, что препарат на самом деле не приносит ощущения удовольствия или успеха. Несмотря на это высокоуровневое суждение, в момент использования все те скрытые оценки неожиданно хорошего сокращения ошибок становятся активными. Важно отметить, что предсказывающий мозг здесь не является неисправным: он делает именно то, для чего он эволюционировал — уменьшает неопределенность. Но мозг развивался тысячелетиями не для того, чтобы управлять сигналами от наркотиков.
Предсказатели зависимости могут создать собственную ячейку, в рамках которой элементы, несовместимые с их моделью, исключаются.
Может показаться трудным понять, как такие очевидно пагубные привычки могут сохраняться вечно. Опиоидная зависимость явно не способствует процветанию человека. Как может (не плохофункционирующий) предсказывающий мозг продолжать поддерживать модель, в рамках которой подпитка этой привычки, на любом уровне, рассматривается им как положительная, вопреки множеству доказательств обратного? Какова эволюционная полезность прогностической системы, если она позволяет моделям оставаться настолько отстраненными от внешней ситуации?
Чтобы в полной мере понять силу самоусиления таких привычек, нужно еще раз взглянуть за пределы мозга. Посмотрим, как процесс действий, направленных на минимизацию неожиданностей, вовлекает нашу окружающую среду в общий процесс минимизации ошибок. На самом простом уровне такие действия могут включать в себя простое игнорирование непосредственных источников ошибок — например, когда алкоголики верят, что они живут хорошо, игнорируя суммы, которые они регулярно тратят на алкоголь. Но наши действия могут также оказывать длительное воздействие на структуру самой окружающей среды путем преобразования ее в форму нашей когнитивной модели. В ходе этого процесса люди с зависимостями, совершающие прогнозы, могут создать собственную ячейку, в рамках которой элементы, несовместимые с их моделью, полностью исключаются — например, общаясь только с теми, кто аналогичным образом имеет зависимость и, таким образом, не противостоит их аддиктивному поведению.
Эта замкнутая взаимосвязь привычки и среды не является уникальной чертой наркотической зависимости. В 2010 году интернет-активист Илай Парайзер ввел термин «пузырь фильтров», чтобы описать растущую фрагментацию интернета, вызванную тем, что люди все чаще взаимодействуют только с ограниченным количеством источников, которые соответствуют их ранее существовавшим предубеждениям. Парайзер возложил вину за эти пузыри на растущее использование предсказательных алгоритмов крупными техническими компаниями для доставки именно того контента, с которым человек взаимодействовал в прошлом. С точки зрения предсказывающего мозга такие технологии персонализации выглядят не столько радикально новой разработкой, сколько продолжением алгоритмов прогнозирования, которые мы подсознательно запускаем внутри нас самих в попытке удержать наше взаимодействие с окружающей средой в пределах легко предсказуемых границ.
Действительно, распространение цифровых анклавов в 21 веке объясняется не столько новыми технологическими насаждениями, сколько тем, как ослабление географических, социальных и политических ограничений освободило каждого человека от необходимости строить свое личное пространство все более специфическими способами. В книге The Big Sort (2008) журналист Билл Бишоп привел такой пример: на протяжении последнего столетия американцы переезжают во все более похожие друг на друга кварталы. И такое однородное стремление уже давно определяет движение в физическом пространстве. Сейчас в это происходит и в онлайн-мире — через миллионы различных сайтов и бесчисленные сообщества, объединяющие самых различных людей.
Окружающая среда, с которой взаимодействует мозг, не является какой-то общей и стабильной областью закономерностей, на которую можно положиться как на нейтральную, где можно держать все модели прогнозирования в соответствии. Вместо этого она преобразуется в гибкий ресурс для добычи и создания именно тех закономерностей, которые мы прогнозируем. Как это ни парадоксально, чем более гибкой является среда, тем больше она позволяет создавать эти самые пузыри и микроячейки, а значит, способствует закреплению жестких моделей.
Многочисленные способы, посредством которых мы можем попасть в ловушку собственного предсказывающего мозга, соответствуют различным путям, которыми мы можем попасть в ловушку из-за собственных оценок достоверности различных предсказаний. Хокинс чувствовал себя узником собственных оптимизаций — точных высокоуровневых прогнозов о том, что он будет жить определенной жизнью. Но, заметив ограниченную форму этой жизни, он, в конце концов, смог ослабить влияние своей собственной модели. Есть способы обмануть предсказательный разум, чтобы избежать хотя бы некоторых ловушек. Это верно в тех случаях, когда люди жаждут более разнообразной и увлекательной жизнью. Но схожие принципы лежат в основе некоторых из самых разрушительных психопатологий. Как и в случае приобретенной беспомощности, глубоко укоренившиеся ожидания в отношении изменчивости и непредсказуемости окружающей среды не поддаются пересмотру даже в тех случаях, когда действующие лица оказываются в более благоприятных условиях окружающей среды. Множество психологических и аффективных расстройств, таких как глубокая депрессия, тревога, зависимость и посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР), могут быть интерпретированы в рамках этих терминов в широком смысле.
Более радикальным средством ослабления этих укоренившихся моделей прогнозирования, которые тысячелетиями использовались в культурах по всему миру, являются психоделические препараты. После многих лет запретов на изучение этих веществ (что было документально подтверждено Майклом Полланом в книге «Как изменить свое мышление»), только в последнее десятилетие такие исследования действительно получили широкое распространение. Появляется все больше доказательств того, что психоделические средства могут стать новым мощным средством лечения ряда аффективных расстройств, а также быть эффективными для облегчения «экзистенциального стресса» при уходе за больными в конце их жизни.
Известно, что эти препараты вызывают глубокие изменения в феноменологии, начиная с сенсорного восприятия, настроения и мысли (включая восприятие реальности), и даже «растворяют» обычное восприятие себя таким образом, что это поразительно напоминает утрату себя в буддийском понятии нирваны.
Писатель Олдос Хаксли концептуализировал психоделики: он думал о мозге как о «редукционном клапане», который отсекает огромное количество информации на сенсорном входе и который позволяет адаптироваться к окружающей среде. Под психоделиком клапан открывается, и этот процесс фильтрации временно приостанавливается. В процессе прогнозирования эта интуиция становится формализованной.
С точки зрения предсказательной обработки прогнозы являются по существу сужающими поле для маневра. Сталкиваясь с более абстрактными или постоянными особенностями реальности и следуя более длинным временным шкалам, более высокие уровни иерархии лишают сенсорный сигнал избыточности — то есть всего того, что не имеет отношения к адаптивному действию. При психоделике «редукционный клапан» открыт.
«Ослабление» убеждений высокого уровня, которые ограничивают и конструируют обычное восприятие, приводит к тому, что более низкие уровни в некоторой степени «освобождаются» от своего ограничивающего влияния тех самых сужащих прогнозов. Поразительные эффекты восприятия («спотыкание») могут быть интерпретированы как более низкие уровни, стремительно преобразовывающие лучшие догадки этого насыщенного, сенсорного потока неизведанного в результате того, что он становится менее ограниченным из-за влияния факторов высокого уровня. Это равносильно тому, если бы мозг обрабатывал многие другие гипотезы, чтобы объяснить входящий сенсорный сигнал и понять текущий сенсорный поток.
В метафорическом плане психоделики можно рассматривать как перевод мозга во временное «горячее состояние». Это напоминает обжиг металла — его нагревают, чтобы временно сделать пластичным. Когда психоделики разогревают мозг, он становится достаточно пластичным для того, чтобы его модели и генерирующие прогнозы могли меняться. При правильных условиях — с надлежащим учетом контекста и последующей интеграции — это может иметь глубокий терапевтический эффект. Рассматривая процесс с точки зрения приведения разума в высокопластическое, чувствительное состояние, психоделики можно оценить как основу глубокого терапевтического процесса, в котором все же решающее значение имеет ответственное использование подобных препаратов.
Психоделики являются средством для преобразования укоренившихся ожиданий, связанных, например, с нестабильностью в нашей жизни. Другие способы взлома нашего собственного прогнозирующего мозга включают в себя преднамеренную установку на благоприятных ожиданиях, что доказывает использование так называемых «честных плацебо» (когда пациенты знают, что они принимают пустышки, а не лекарства). В этих случаях прогнозирование выздоровления активизируется несмотря на то, что человек прекрасно знает, что в препарате нет активного ингредиента. Честные, или открытые плацебо доказали свою эффективность в случаях, охватывающих широкий спектр заболеваний — от синдрома раздраженного кишечника до связанной с раком утомляемости. И чем выше оценка их эффективности, тем больше эффект. Причем инертные вещества, вводимые шприцем, как правило, более действенны, чем таблетки, предположительно потому, что мы автоматически оцениваем это как более мощную форму вмешательства.
Все это, однако, является довольно грубым вмешательством в наши собственные прогнозы и (само)ожидания. Более легкие формы вмешательства включают структурированные практики — это медитация и техники осознанности, которые служат для переформирования наших собственных ограничительных ожиданий (например, постоянства). Полезным инструментом здесь является тренировка внимания для активного снижения нашей прогностической оценки к нижней границе сенсорного восприятия, и вне наших сложившихся убеждений, отбросив ожидания стабильности на высоком уровне. Когда это будет достигнуто, мы сможем жить в данный момент и в то же время справляться с меняющимися непредвиденными обстоятельствами повседневной жизни. Такие практики отражают нечто важное, но легко забываемое — нашу способность превращать собственные душевные состояния в объекты для размышлений и действий. Это возвращает нас к Хокинсу, и эта идея является ключевой в процессе, который привел его к экстремальной попытке заглянуть за пределы привычной сети ожиданий относительно его повседневной жизни.
Алгоритмы Хокинса были сконструированным инструментами, выводящими его из рутины и позволяющими возникать новым закономерностям и событиям. Он специально создал их для достижения определенной цели — разрушить шаблон своего оптимизированного образа жизни. Ключ к такого рода радикальным действиям заключается в процессе, который, хотя и редко упоминается, кажется нам особенно характерным для людей в отношении нашего восприятия неопределенности. Двухступенчатый процесс начинается с того, что мы осознаем собственные прогностические модели и связанные с ними ожидания, превращая их в объекты, которые могут поддаваться контролю со стороны нас самих и других людей. Далее следует разработка трюков, схем и уловок, которые могут вызывать напряжение, создавать препятствия, а иногда и продуктивно ломать эти модели.
Первая ступень реализуется «бесплатно» через культуру символов. Разговорный язык, письменный текст и множество связанных с ним практик превращают некоторые аспекты наших собственных порождающих моделей в общественные (материальные) объекты — слова, книги, диаграммы, которые можно использовать для обмена, совершенствования и передачи из поколения в поколение. Когда Хокинс говорит о том, что он чувствует себя в ловушке предсказуемости своей собственной высоко оптимизированной еженедельной жизни, он наглядно демонстрирует, как его собственная модель «хорошей жизни» обеспечивает поток выбора и переживаний, которые он сейчас находит неудовлетворительными. Это значительный прорыв и хорошая отправная точка.
После того, как гибкие символические коды заложены, мы можем отойти от собственных генеративных моделей и прогнозов, превращая их в общественные объекты, которые можно подвергать сомнению, тестированию на стресс и умышленному «ломанию». Нам кажется крайне маловероятным, что большинству других животных удастся продемонстрировать самим себе свои жизненные модели. Их модели направляют действия, но они сами по себе не являются объектами действий. Но как только мы сможем управлять символическими кодами, нам будет доступно огромное количество возможностей, а наши собственные модели и основанные на этих моделях ожидания могут стать объектом пристального внимания. Это может быть единственным наиболее трансформативным эпистемологическим бонусом, который предоставляется материальной культурой.
Но и это еще не всё. Ведь когда наши собственные наилучшие модели воспринимаются как объекты, мы можем сделать нечто большее, чем просто тщательно их рассмотреть. Мы можем предпринять действия, направленные на то, чтобы сломать и перестроить сами модели. К этой категории относится и некоторые медитативные практики, которые непосредственно направлены на ослабление тирании наших ожиданий постоянства, и создание Хокинсом всех этих хаотичных жизненных алгоритмов.
Возможно, наиболее примечательно то, что именно такую роль часто играет наша собственная художественная, инженерная и научная деятельность. Например, диаграммы, описания и масштабные модели позволяют нам самостоятельно манипулировать различными аспектами проектирования, а также избирательно подходить к различным элементам. Это позволяет нам исследовать различные результаты, обусловленные разными решениями, таким образом, чтобы ослабить связи наших собственных ожиданий, основанных на модели — подобно тому, как мы физически перетасовываем кучу ячеек в игре скрэббл, чтобы облегчить поиск новых слов. Для осуществления таких операций мои нынешние убеждения и модели должны существовать как нечто большее, чем вероятностные тенденции относительно того, как я живу, основываясь на накопленных знаниях. Они должны существовать как конкретные предметы, на которые можно было бы обратить внимание, поделиться ими и подвергнуть сомнению.
Когда управление неопределенностью идет не по плану, мы можем слишком легко потерять контроль над собой, миром и всем остальным.
Искусство зачастую присутствует и при раскрытии/разрушении моделей. Оно может быть способом материализации и противостояния нашим собственным высокоуровневым предположениям о себе, мире и т.д., но делать это в рамках, которые в некоторой степени отходят от наших повседневных забот (представьте, что вы в театре смотрите пьесу «Смерть продавца») и, следовательно, обычно не воспринимаются как действительно опасные, даже если они носят разрушительный характер. Теоретическая наука, еще более очевидно, направлена на кодификацию наших собственных лучших моделей того, как работают умы и миры, преподнося их как объекты для совместного использования, тщательного изучения и «продуктивного разрушения».
Какой бы ни была история, человеческие умы стали способны развиваться в таких направлениях, которые раньше были недоступны умам животных. Мы смогли распознать наши собственные модели прогнозирования как объекты. Хокинс попытался разрушить влияние своей собственной модели жизни. Но примечательно, что в этом процессе все еще существует прогнозируемый режим и режим, который и сам Хокинс осознает (на самом деле тот, который он разработал). Например, он знал, что алгоритм будет посылать его в новое место каждые два месяца и что он не будет сначала посылать его внезапно в новый город каждую неделю, затем (случайно) каждый день, затем (случайно) остановится на 10 лет.
Интересно предположить, что именно это отсутствие нестабильности позволило ему извлечь столько пользы из своего эксперимента, избегая при этом тех видов беспокойства и страха, которые многие из нас недавно почувствовали, когда коронавирус впервые начал кардинально менять структуру нашей жизни. Прогнозирующие мозги требуют контроля и, если это не удается, они начинают учиться. Обычно выявление высокой нестабильности окружающей среды должно стимулировать обучение и исследования. Тем не менее, в условиях изоляции нам сказали оставаться на месте и ничего не делать.
Это очень странно для нас. Одной из реакций было взять под контроль наши маленькие миры — заняться выпечкой, собирать пазлы, делать физические упражнения. Это очень похоже на реакцию, уже наблюдаемую у людей с аутистическим расстройством спектра, который заключается в создании более контролируемой среды. Это хорошая реакция — стремиться восстановить чувство владения ситуацией в условиях большей неустойчивости. Впечатляющие работы в «вычислительной психиатрии« теперь посвящены лучшему пониманию наших отношений к неопределенности и множеству вариантов, как что-то может пойти не по плану. Мы, похоже, являемся системами управления неопределенностью — и когда управление неопределенностью идет наперекосяк, будь то из-за внешних или внутренних потрясений, мы слишком легко можем потерять контроль над собой, миром и всем остальным.
Пожалуй, самый показательный комментарий во многих выступлениях Хокинса — это комментарий, сделанный в конце его речи «Leaning In to Entropy». Он говорит о том, как быстро самые странные и «не его« ситуации и места стали «новой нормой», настолько, что он мог легко представить себе жизнь какого-то человека в инопланетном месте. Это, как мы предполагаем, предсказывающий мозг, заявляющий о себе, реформирующий аспекты нашей собственной высокоуровневой модели восприятия, чтобы создать ощущение нормальной жизни.
Смысл идеи Хокинса был прост: не позволяйте вашим собственным предпочтениям стать ловушкой. Тем не менее, на своего рода мета-уровне он по-прежнему оставался в ловушке (в хорошем смысле этого слова) — его алгоритм рандомизации просто удовлетворял новым предпочтениям на высшем уровне, выбирая способы, которые обходили его структуру предпочтений первого порядка. В этом эксперименте мы не можем не отметить какую-то ценность. Как и искусство и наука, он делает невидимое явным, раскрывая значительную отягощающую силу наших собственных ожиданий.
Это также служит наглядным уроком по удивительному значению контролируемой неопределенности.
По материалам Aeon
Авторы: Марк Миллер, Катрин Нэйв, Джордж Дин, Энди Кларк
Редактор: Найджел Уорбертон
Фото: Гарри Груйер/Magnum photos
Переводили: Елена Константинова, Эмма Ягмурова
Редактировала: Анастасия Железнякова
