🧠 На прошлой неделе вышел препринт на arXiv. Одна деталь там цепляет.
Авторы, группа из University of Oxford и DeepMind, фамилия первого, Sushrut Thorat. Они предлагают модель под названием Meta-Representational Predictive Coding. Идея: объединить две вещи, которые годами считались конкурентами, предсказание следующего сигнала (predictive coding) и контрастное обучение (contrastive learning). И сделать это так, как, по их мнению, это реально делает мозг.
До этой работы все думали, что мозг либо предсказывает сенсорный поток, либо сравнивает образы между собой. Одно исключает другое. А тут они показывают: обе стратегии работают вместе, на разных уровнях коры. V1 (первичная зрительная кора) занимается чистым предсказанием, что будет дальше в пикселях. А IT-кора (нижневисочная) уже строит абстрактные репрезентации и сравнивает их между собой. Разница в уровне обработки, около 70% выигрыша в точности распознавания при совместной активации обоих механизмов.
И вот это касается меня лично. Мой клиент на той неделе жаловался: «Я вроде знаю, что будет дальше в разговоре, но всё равно реагирую неправильно». А это как раз про две разные системы мозга. Одна предсказывает сценарий (predictive coding), вторая оценивает, насколько он подходит под текущий контекст (contrastive). Если они рассинхронизированы, человек либо застревает в шаблоне, либо теряет контекст.
Мозг не выбирает между предсказанием и сравнением. Он делает и то, и другое, просто на разных этажах архитектуры.
Для практики это означает: когда учишь чему-то новому, недостаточно дать человеку шаблон (предсказание). Нужно ещё дать ему минимум 3 разных примера для сравнения. Только тогда IT-кора включается в работу и фиксирует репрезентацию.
Парадокс: чем точнее мозг предсказывает будущее, тем сильнее ему нужно отвлекаться на то, что не совпадает с ожиданием. Иначе он просто перестаёт учиться.
🎓 Программа нейропсихологии МАФО
