Co robi mózg? To samo co dobry lekarz: próbuje postawić trafną diagnozę. Lekarza interesuje choroba kryjąca się za objawami, a mózg – forma świata kryjąca się poza dostępnymi wrażeniami. Czy stawianie diagnoz jest czymś łatwym? Niekoniecznie. Mózg z reguły zapomina (lub nie wie) o kluczowych informacjach, które muszą być uwzględnione aby diagnoza była wiarygodna.
Przykładowo, matka przychodzi do lekarza z dzieckiem mającym zmiany skórne. Dermatolog informuje ją, że 90% dzieci z jakimś poważnych schorzeniem ma dokładnie takie same objawy. Większość matek traktuje taką diagnozę niemal jak wyrok, ale czy na pewno słusznie? Czy postawiona diagnoza oznacza, że jej dziecko niemal na pewno (90%) ma ową ciężką przypadłość?
Oczywiście, że nie. „90%” to prawdopodobieństwo posiadania zaobserwowanych objawów jeśli dziecko ma na pewno ciężką chorobę (p (objawy | ciężka choroba). Matkę interesuje coś zupełnie innego: prawdopodobieństwo ciężkiej choroby jeśli na pewno zaobserwowano powyższe objawy (p (ciężka choroba | objawy)) . Aby uzyskać odpowiedź na właściwe pytanie potrzebne są jeszcze dwie dodatkowe informacje. Kluczowa dotyczy prawdopodobieństwa występowania owej ciężkiej choroby (p (ciężka choroba)) , zanim lekarz zaobserwował objawy. Jeśli jest to choroba rzadka szanse, że dziecko ją ma są rząd wielkości mniejsze i sięgają nie 900 na 1000, tylko powiedzmy 10 na 1000. Z wielkiej chmury mały deszcz.
Druga brakująca informacja dotyczy prawdopodobieństwa wystąpienia zaobserwowanych objawów (p (objawy)) i dopełnia zmienne równania (wnioskowania bayesowskiego) pozwalającego obliczyć prawdopodobieństwo warunkowe ciężkiej choroby przy danych objawach:
p(ciężka choroba | objawy) = p(objawy | ciężka choroba) x p(ciężka choroba) / p(objawy)
Tak samo jak dobry lekarz prawidłowo diagnozuje, sprawny mózg wnioskuje o świecie (którego wprost nie widać) na podstawie pobudzeń sensorycznych, które bezpośrednio odbiera:
p(hipoteza jaki jest świat | docierające dane) =
= p(docierające dane | hipoteza jaki jest świat) x p(hipoteza jaki jest świat) / p(docierające dane)
Wydaje się, że za każdym zbiorem informacji niezbędnych do postawienia trafnej diagnozy (przez lekarza i przez mózg) kryje się aktywność jednej z trzech sieci neuronalnych, o których pisałem we wcześniejszych artykułach na blogu. Sieć istotności generuje wrażenia, definiując prawdopodobieństwo docierających danych (p(dane)) . Sieć domyślna stawia hipotezy co do natury świata (p(hipoteza)) , a sieć wykonawcza testuje hipotezy w świetle dostępnych danych (p(dane | hipoteza) . Współpraca wszystkich trzech sieci udostępnia ludzkiemu mózgowi nowe, ulepszone hipotezy (czyli przekonania jego właściciela) (p(hipoteza | dane) , które w kolejnym wnioskowaniu mogą stać się przesłankami dostarczanymi przez sieć domyślną (p(hipoteza’)) .
foto 1: Schemat ulepszania hipotez. źródło: opracowanie własne
Po co zatem człowiekowi czas wolny? Aby jego mózg mógł stawiać śmiałe hipotezy. Jeśli ich brakuje – w sytuacji przepracowania lub uszkodzenia sieci domyślnej – pojawiają się dysfunkcje o których w kolejnym artykule na blogu.
