Существуют ли такие ошибочные нейроны в сенсорных путях? И учится ли мозг их заглушать, делая более точные прогнозы о мире? Ученые ищут ответы на эти вопросы уже много лет. Например, исследование, проведенное учеными из Франкфуртского университета имени Гете, показало, что некоторые нейроны в слуховой системе действительно снижают свою активность, когда слышится ожидаемый звук. В частности, исследователи научили мышей нажимать на рычаг, издающий шум. Когда мыши слышали ожидаемый звук после нажатия на рычаг, их нейроны реагировали меньше, чем если бы этот же звук воспроизводился случайным образом или если бы рычаг издавал неожиданный звук. Это говорит о том, что у мышей в голове было предсказание, и нейроны их слуховой системы срабатывали чаще, когда это предсказание нарушалось. В целом, однако, доказательства предиктивного кодирования неоднозначны. Не все исследования, направленные на поиск нейронов с ошибками, находят их, и даже если находят, эти нейроны не всегда ведут себя именно так, как предсказывает гипотеза предиктивного кодирования.

Сделать мозг более совершенной предсказательной машиной может показаться самым очевидным способом минимизации свободной энергии, но это не единственный способ. Поскольку свободная энергия - это разница между предсказаниями мозга и опытом, ее также можно минимизировать, контролируя опыт. Представьте себе птицу, которая привыкла летать по определенному лесу; она может предсказать, какие деревья подойдут для строительства гнезда, где находится лучшая пища и так далее. Однажды она вылетает за пределы своего обычного ареала и оказывается в городе. Впервые столкнувшись с высокими зданиями и автомобильным движением, он теряет способность предсказывать практически все, что касается окружающего его мира. Такое большое расхождение между предсказаниями и опытом означает, что свободная энергия высока. Чтобы снизить свободной энергии, птица может остаться здесь и надеяться, что ее сенсорные системы адаптируются, чтобы быть в состоянии предсказывать особенности городской жизни. Или же она может просто улететь обратно в лес, откуда прилетела. Наличие второго варианта - выбора действий, которые приводят к предсказуемым сенсорным ощущениям, - делает принцип свободной энергии кандидатом на роль ГУТ мозга. Этот принцип не просто объясняет особенности сенсорной обработки, он может охватывать и решения о поведении.

Принцип свободной энергии действительно использовался для объяснения восприятия, действия и всего, что между ними. Он включает в себя такие процессы, как обучение, сон и внимание, а также такие расстройства, как шизофрения и зависимость. Также утверждается, что этот принцип может объяснить анатомию нейронов и областей мозга, а также детали их взаимодействия. На самом деле Фристон даже не ограничивает свободную энергию мозгом. Он утверждал, что она является руководящим принципом всей биологии и эволюции и даже способом понимания основ физики.

Эта склонность пытаться упаковать сложные темы в простые пакеты не покидала Фристона на протяжении всей его жизни. В статье, опубликованной в 2018 году в журнале Wired, он вспоминает мысль, которая пришла ему в голову в подростковом возрасте: "Должен быть способ понять все, начав с нуля... Если мне позволено начать только с одной точки во всей Вселенной, могу ли я вывести из нее все остальное, что мне нужно?". В мире принцип свободной энергии - это почти ничто, которое может объяснить почти все.

Однако за пределами мира Фристона возможности принципа свободной энергии не всегда столь очевидны. Учитывая его грандиозные обещания, бесчисленные ученые пытались разобраться во всех тонкостях теории Фристона. Лишь немногие (даже те, кто считает себя поклонниками этого принципа) считают свои попытки полностью успешными. Дело не в том, что уравнения слишком сложны - многие ученые посвятили свою жизнь постижению математики разума. Скорее, для того чтобы экстраполировать и применить принцип свободной энергии ко всем закоулкам и закоулкам работы мозга, требуется интуиция, которая, похоже, сильнее всего развита у самого Фристона. Не имея четкого и объективного способа интерпретации свободной энергии в каждом конкретном случае, Фристон вынужден играть роль шептуна свободной энергии, излагая свою точку зрения на ее последствия в бесчисленных статьях, выступлениях и понедельничных встречах.

Путаница вокруг принципа свободной энергии, скорее всего, вызвана его особенностью, которую Фристон охотно признает: он не поддается фальсификации. Большинство гипотез о том, как функционирует мозг, поддаются фальсификации - то есть выдвигают утверждения, ошибочность которых можно доказать с помощью экспериментов. Однако принцип свободной энергии - это скорее способ взглянуть на мозг, чем сильное или конкретное утверждение о том, как он работает. Как сказал Фристон: "Принцип свободной энергии - это то, чем он является, - принцип... С ним мало что можно сделать, если только не спрашивать, соответствуют ли измеряемые системы этому принципу". Другими словами, вместо того чтобы пытаться делать чистые предсказания о мозге на основе принципа свободной энергии, ученые должны спросить, помогает ли им этот принцип увидеть вещи в новом свете. Пытаетесь понять, как работает та или иная часть мозга? Спросите, не минимизирует ли он каким-то образом свободную энергию. Если это приведет к прогрессу - отлично; если нет - тоже хорошо. Таким образом, принцип свободной энергии - это в лучшем случае строительные леса, на которые можно повесить факты о мозге. В той мере, в какой он может связать множество фактов, он грандиозен и в некоторой степени объединяющий; однако без фальсифицируемости его статус как теории более сомнителен.

* * *

Numenta - небольшая технологическая компания, базирующаяся в Редвуд-Сити, штат Калифорния. Она была основана Джеффом Хокинсом, предпринимателем, который ранее основал две компании, выпускавшие предшественников современных смартфонов. Numenta, с другой стороны, производит программное обеспечение. Компания разрабатывает алгоритмы обработки данных, помогающие биржевым брокерам, дистрибьюторам энергии, IT-компаниям и т. п. выявлять и отслеживать закономерности в потоках поступающих данных. Однако главная цель Numenta - реинжиниринг мозга.

Даже сделав блестящую карьеру в сфере технологий, Хокинс всегда интересовался мозгом. Несмотря на то что сам он так и не получил степень в этой области, в 2002 году он основал Redwood Neuroscience Institute. Впоследствии этот институт стал частью Калифорнийского университета в Беркли, а Хокинс в 2005 году перешел в компанию Numenta. Работа Numenta основана в основном на идеях, изложенных в книге 2004 года "Об интеллекте", написанной Хокинсом в соавторстве с Сандрой Блейксли. В книге кратко изложена теория Хокинса о том, как неокортекс - тонкий слой мозговой ткани, покрывающий поверхность мозга млекопитающих, - работает для создания ощущений, познания, обучения, движения и многого другого. Это набор идей, который теперь проходит под названием "Теория интеллекта тысячи мозгов".

В центре теории тысячи мозгов находится часть нейроархитектуры, известная как кортикальная колонка. Кортикальные колонки - это небольшие участки клеток, меньше кончика карандаша в диаметре и примерно в четыре раза больше в длину. Они названы так потому, что образуют цилиндры, идущие от верхней части неокортекса к нижней, подобно множеству параллельных нитей спагетти. Если посмотреть на колонку в продольном направлении, она напоминает листы осадка: нейроны разделены на шесть хорошо различимых слоев. Нейроны в разных слоях взаимодействуют друг с другом, посылая связи вверх или вниз. Как правило, все нейроны в колонке выполняют одну и ту же функцию: например, они могут одинаково реагировать на сенсорный сигнал. Однако разные слои, по-видимому, служат разным целям: некоторые слои, например, получают входные сигналы из других областей мозга, а другие посылают выходные сигналы.

Вернон Маунткасл, специалист по сенсорной нейронауке, который впервые выделил эти колонки в середине XX века, считал, что они представляют собой фундаментальную анатомическую единицу мозга. Хотя это противоречило догмам того времени, Маунткэсл видел потенциал в идее единой повторяющейся единицы, которая покрывает весь неокортекс, - единой единицы, способной обрабатывать все разнообразие информации, получаемой корой головного мозга. Хокинс с этим согласен. В своей книге он называет работу Маунткэсла "Розеттским камнем нейронауки", потому что это "единая идея, которая объединила все разнообразные и удивительные возможности человеческого разума

Чтобы понять, чем, по мнению Хокинса, занимаются эти мини-процессоры, нужно рассмотреть и время, и пространство. Если принять тот факт, что разумные машины будут работать по принципам неокортекса, - сказал Хокинс в интервью 2014 года, - то "время - это все". Входы в мозг постоянно меняются, и это делает статичную модель работы мозга крайне неполной. Более того, результаты работы мозга - поведение, производимое телом, - распространяются как в пространстве, так и во времени. По мнению Хокинса, активное перемещение тела в пространстве и получение в ответ динамичных потоков сенсорных данных помогает мозгу глубоко понять мир.

Неврологи знают немного о том, как животные перемещаются по миру. Это во многом связано с типом нейронов, называемых "клетками сетки" (см. рис. 26).3 Клетки сетки - это нейроны, которые активны, когда животное находится в определенных местах. Представьте себе мышь, бегущую по открытому полю. Одна из ее решетчатых клеток будет активна, когда мышь окажется прямо в центре поля. Эта же клетка будет активна, когда мышь переместится на несколько длин тела к северу от центра, а затем снова на несколько длин к северу от него. Та же картина активности будет наблюдаться, если мышь переместится на 60 градусов к западу от севера. В самом деле, если составить карту всех мест, где активна эта клетка, то она будет представлять собой горошек по всему полю . Все эти точки будут равномерно распределены по вершинам треугольной сетки (отсюда и название). Различные ячейки сетки различаются по размеру и ориентации этой сетки, но все они имеют одну общую особенность.