Presbüterlaste preester Thomas Bayesil polnud aimugi, et ta annaks inimkonna ajaloos püsiva panuse. Inglismaal 18. sajandi alguses sündinud Bayes oli vaikne ja uudishimulik mees. Elu jooksul avaldas ta 1731. aastal Jumala ja Briti monarhia kaitseks ainult kaks teost: "Issanda headus", samuti 1736. aastal Isaac Newtoni arvutuste toetuseks anonüümse artikli. Kuid üks argument, mille Bayes esitas enne oma surma 1761. aastal, määras ajaloo kulgu. Ta aitas Alan Turingil purustada Saksa enigma šifrit, USA merevägi jõudis Nõukogude allveelaevade jälile ja statistikud tuvastasid föderalistide märkused. Ja täna lahendavad nad selle abil meele saladused.
Kõik algas 1748. aastal, kui filosoof David Hume avaldas uurimuse inimteadmiste kohta ja seadis muu hulgas kahtluse alla imede olemasolu. Hume sõnul kaalub inimeste eksituse tõenäosus, kes väidavad, et on näinud Kristuse ülestõusmist, tõenäosuse, et see sündmus tegelikult juhtus. Kuid see teooria ei meeldinud aupaklikule Bayesile.
Krüpteerimisaparaat "Enigma"
Foto: AFP 2016, Timothy A. Clary
Otsustanud tõestada, et Hume eksis, üritas Bayes kvantifitseerida sündmuse tõenäosust. Alustuseks mõtles ta välja lihtsa stsenaariumi: kujutage ette palli, mis visatakse teie selja taga lamedale lauale. Võite teha oletusi selle kohta, kuhu ta maandus, kuid seda on võimatu öelda, vaatamata, kui täpne te olite. Seejärel paluge kolleegil veel üks pall visata ja öelge, kas see on esimesest paremal või vasakul. Kui teine pall on paremal, on tõenäolisem, et esimene on maandunud laua vasakule küljele (selle eelduse kohaselt on teise palli jaoks pallist paremal rohkem ruumi). Iga uue palliga värskendatakse ja täpsustatakse teie oletust esimese palli asukoha kohta. Bayesi sõnul näitavad erinevad tõendid Kristuse ülestõusmise kohta selle sündmuse usaldusväärsust,ja neid ei saa allahinnata, nagu Hume tegi.
Aastal 1767 avaldas Bayesi sõber Richard Price teose "Kristluse tähtsus, selle tõendid ja võimalikud vastuväited", mis kasutas Bayesi ideid Hume'i argumentide vaidlustamiseks. Ajaloolase ja statistiku Stephen Stigleri sõnul oli Price'i tõenäoline idee see, et Hume alahindas ime sõltumatute tunnistajate arvu olulisust ja Bayesi tulemused näitasid, kuidas tõendite hulga suurenemine, isegi kui see ei olnud usaldusväärne, võib olla väiksem kui väike sündmuse tõenäosuse aste ja muudab selle seeläbi faktiks”.
Price'i ja Bayesi tööst välja kasvanud statistika oli piisavalt võimas, et tulla toime mitmesuguste ebakindlustega. Meditsiinis aitab Bayesi teoreem kaaluda seoseid haiguste ja võimalike põhjuste vahel. Lahingus kitsendab see ruumi vaenlase positsioonide lokaliseerimiseks. Infoteoorias saab seda kasutada sõnumite dekrüpteerimiseks. Ja kognitiivteaduses võimaldab see mõista sensoorsete protsesside tähendust.
Reklaamvideo:
Bayesi teoreemi rakendati ajule 19. sajandi lõpus. Saksa füüsik Hermann von Helmholtz esitas Bayesi ideede abil idee sensoorsete andmete, näiteks ruumiteadlikkuse, transformeerimiseks infoks protsessi kaudu, mida ta nimetas teadvustamatuks järeldamiseks. Bayesi statistika muutus populaarseks ja mõte, et teadvuseta vaimsed arvutused on oma olemuselt tõenäolised, ei tundunud enam kaugeltki levinud. Bayesi aju hüpoteesi kohaselt teeb aju sensoorsete andmete puudumise kompenseerimiseks pidevalt Bayesi järeldusi, nii nagu iga järgmine Bayesi tabelisse visatud pall täidab teavet esimese palli asukoha kohta. Bayesi aju moodustab maailmast sisemudeli: ootused (või oletused)kuidas erinevad objektid välja näevad, tunnevad, kõlavad, käituvad ja suhtlevad. See süsteem võtab vastu sensoorsignaale ja simuleerib umbes toimuvat.
Näiteks visioon. Valgus põrkab meid ümbritsevatelt objektidelt tagasi ja põrkub võrkkesta pinnale ning aju peab kahemõõtmelistest andmetest kuidagi kolmemõõtmelise pildi looma. Neilt saab palju kolmemõõtmelisi pilte, kuidas siis aju otsustab, mida meile näidata? Tõenäoliselt kehtib see Bayesi mudel. Tundub peaaegu uskumatu, et aju on nii palju arenenud, et on võimeline tegema ideaalilähedasi statistilisi arvutusi. Meie arvutid ei suuda hakkama saada nii suure hulga statistiliste tõenäosustega ja tundub, et me teeme seda pidevalt. Kuid võib-olla pole aju selleks ikkagi võimeline. Valimiteooria kohaselt võivad teadvuse meetodid läheneda Bayesi järeldusele: selle asemel, et samaaegselt esitada kõik eeldused, mis võivad seletada mis tahes sensoorset signaali,aju võtab arvesse ainult mõnda neist, mis on valitud juhuslikult (iga eelduse valimiste arv põhineb minevikus toimunud vastavate juhtumite sagedusel).
See võiks seletada visuaalsete illusioonide päritolu: aju valib Bayesi järelduse reeglite järgi “parima oletuse” ja see osutub valeks, kuna visualiseerimissüsteem täidab infopuudused sobimatu sisemudeli valiku abil. Näiteks näib, et kahel ruudul malel on erinev värvitoon või on ring esialgu nõgus ja 180 kraadi pööramise järel kumer. Sellistel juhtudel teeb aju esialgu vale oletuse nii lihtsa asja kohta nagu valgustus.
See aitab ka selgitada, miks varasem teave saadakse, seda tugevam on selle mõju inimesele tema mälestuste, muljete, otsustega, selgitab Warwicki ülikoolis käitumisprobleeme uuriv Alan Sanborn (Adam Sanborn). Potentsiaalselt eelistavad inimesed osta esimeselt müüjalt, kellega nad kohtuvad. Slots jätkab mängu tõenäolisemalt, kui see algas võiduga. Esmamuljet on sageli raske ümber lükata, isegi kui see on põhimõtteliselt vale. "Kui olete esialgse teabe saanud, teete sellega nõus olevad eeldused," täpsustab Sanborn.
See varieeruvus kulgeb neutronitasandil lõpuni. "Idee on selles, et neutronite aktiivsus on juhuslik muutuja, mida proovite tuletada," ütleb Cambridge'is asuv neuroteadlane Máté Lengyel. Teisisõnu, närvilise aktiivsuse varieeruvus on sündmuse tõenäosuse näitaja. Vaatleme lihtsustatud näidet - "tiigri" mõiste eest vastutav neuron. Neuron kõigub kahe aktiivsustaseme vahel, kõrge, kui on signaal tiigri olemasolust, ja madal, mis tähendab, et tiigrit pole. Neuroni üliaktiivsete tegevuste arv suurendab tiigri olemasolu tõenäosust. "Sisuliselt võime sel juhul öelda, et neuroni aktiivsus on proov tõenäosusjaotusest," ütleb teadlane. - Selgub, kui arendate seda ideed realistlikumal ja vähem lihtsustatud viisil,siis sisaldab see paljusid asju, mida me teame neuronite ja nende reaktsioonide varieeruvuse kohta."
Üks Sanborni kolleeg Thomas Hills selgitab, et viis, kuidas me vaimse kujundi vahel valime, on mõnevõrra sarnane sellele, kuidas me otsime kosmosest füüsilisi objekte. Kui tavaliselt korjate piima supermarketi tagant, siis esimese asjana lähete sinna, kui tulete uude poodi piima järele. See ei erine sisemiste piltide otsimisest ajus. “Mälu võib ette kujutada kui omamoodi rekordit sündmuste ratsionaalsest sagedusest maailmas. Mälestused kodeeritakse mentaalseteks piltideks proportsionaalselt varasemate kogemustega. Nii et kui ma küsin teie suhetest teie emaga, võite hakata mõtlema: siin on mälestus positiivsest suhtlusest, siin on veel üks mälestus positiivsest suhtlusest ja siin on negatiivne. Kuid keskmiselt on mälestused teie suhetest emaga head, nii et ütlete „hea””- ütleb Thomas Hills. Aju on omamoodi otsingumootor, mis valib mälestusi, luues selle, mida Hills nimetab "uskumusstruktuurideks" - idee ühendusest vanematega, mõisteid "koer", "sõber", "armastus" ja kõik muu.
Kui otsimisprotsess läheb valesti, see tähendab, et aju teeb valiku teabest, mis ei esinda inimkogemust, kui ootuste ja tegeliku sensoorse signaali vahel ei sobi kokku, siis tekivad depressioon, obsessiiv-kompulsiivne sündroom, traumajärgsed häired ja mitmed muud haigused.
See ei tähenda, et Bayesi ajuhüpoteesil poleks vastaseid. "Ma arvan, et Bayesi raamistik kui mingi matemaatiline keel on võimas ja kasulik vahend psühholoogiliste teooriate väljendamiseks. Kuid on oluline analüüsida, millised teooriatükid tegelikult selgitust annavad,”ütles Matt Jones Colorado ülikoolist Boulderis. Tema arvates toetuvad "Bayesi aju" toetajad liiga palju teooria osale, mis räägib statistilisest analüüsist. “Iseenesest ei seleta see käitumise mitmekesisust. See on mõttekas ainult koos sellega, mis tegelikult osutub vabaks eelduseks teadmiste esitamise olemuse kohta: kuidas korraldame kontseptsioone, otsime teavet mälust, kasutame teadmisi argumenteerimiseks ja probleemide lahendamiseks”.
Teisisõnu, meie väited kognitiivse teaduse traditsiooniliselt tehtud teabe psühholoogilise töötlemise kohta näitavad, kuidas Bayesi statistikat rakendatakse ajutegevusele. Mudel tõlgib need teooriad matemaatika keelde, kuid see tõlgendus põhineb konservatiivsel psühholoogial. Lõppkokkuvõttes võib juhtuda, et muud Bayesi või mitte-Bayesi mudelid sobivad paremini nende vaimsete protsesside mitmekesisusega, mis on meie sensoorse taju ja kõrgema mõtlemise aluseks.
Sanborn ei pruugi nõustuda Jonesi seisukohtadega Bayesi ajuhüpoteesi kohta, kuid ta saab aru, et järgmine samm on tegevuses olevate mudelite mitmekesisuse kitsendamine. "Võiksime öelda, et proovide võtmine ise on ajutegevuse mõistmiseks kasulik. Kuid valikuid on palju. " Kui palju nad Bayesi teooriaga nõustuvad, on veel näha. Siiski võime juba öelda, et ristiusu kaitsmine 18. sajandil aitas teadlastel 21. aastal suuri edu saavutada.
