Ровно 68 лет назад, в конце августа 1956 года, завершился знаменитый двухмесячный Дартмутский семинар, положивший начало новой отрасли науки – искусственному интеллекту

Более чем у 25% людей в коме обнаружили признаки сознания

https://naked-science.ru/article/medicine/priznaki-soznaniya-v-kome

Интересные прогнозы от экспертного сообщества о будущем расширении возможностей метода ЭЭГ

https://medicalxpress.com/news/2024-08-eeg-future-brain-years.html

ЭЭГ-гиперсканирование разнополых пар людей во время совместного просмотра эмоциогенных видео показало, что у влюблённых по сравнению с просто близкими друзьями сильнее синхронизируется префронтальная кора в альфа-дипазоне

https://www.psypost.org/neuroscience-uncovers-unique-brain-bond-between-romantic-partners

От старого нагелевского вопроса "Что значит быть летучей мышью?" к новому вопросу "Что значит быть большой языковой моделью?": исследование "субъективного мира" GPT-4 в аспекте восприятия времени

https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2024.1292675/full

Обзор перспектив психологии искусственного интеллекта, связанных с адаптацией методов экспериментальной психологии к большим языковым моделям как испытуемым. Т.к. всё идёт к тому, что через 10-20 лет будет создан AGI/ASI – наш преемник, которому мы передадим интеллектуальную эстафету (и избежать этого вряд ли получится из-за принципиально неустранимой конкуренции государств и корпораций), то этот новый раздел психологии становится не просто актуальным, а жизненно важным. Чем сильнее в ближайшие годы разовьётся психология искусственного интеллекта, тем больше будет шансов на более осмысленный и благоприятный для людей исход передачи этой эстафеты интеллектуального лидерства. Психология всегда гордо говорила, что у неё есть свой эмерджентный уровень описания, свой эмерджентный уровень законов, который полностью не выводим из нейронного субстрата, и вот теперь, в этой же логике, именно психология может стать тем спасительным инструментом, который поможет вскрыть "чёрный ящик ИИ" и высокоуровнево описать внутреннюю "кухню" действующих внутри него каузальных сил, а значит, и дать понимание того направления, в котором на смысловом, а не нейронно-техническом уровне, развивается наш будущий преемник и последователь на Земле.

https://arxiv.org/abs/2303.13988

Обрабатывающие языковые стимулы нейроны разделяются на три популяции, представляющие временные окна в одно, четыре или шесть слов

https://m.hightech.plus/2024/08/27/opredeleni-neironi-obrabativayushie-rech-v-raznom-vremennom-masshtabe

Шесть типов любви по-разному связаны с областями мозга, участвующими в системе вознаграждения и социальном познании

https://naked-science.ru/article/biology/oblasti-mozga

Дорогие друзья, я хочу поделиться большой радостью – вчера в высокорейтинговом журнале из первого квартиля «Cognitive, Affective, & Behavioral Neuroscience» вышла наша новая статья «Neural mechanisms of altruistic decision‑making: EEG functional connectivity network analysis»!

https://link.springer.com/article/10.3758/s13415-024-01214-8

Этой статьей мы открываем цикл публикаций результатов наших исследований мозговых механизмов эмпатии, сострадания, альтруизма и просоциального поведения. Семь лет назад, в сентябре 2017 года, первый автор статьи Дина Митюрева, будучи студенткой 2 курса нашей кафедры психофизиологии факультета психологии МГУ, пришла ко мне писать курсовую. Нам очень повезло – наши интересы совпали, и мы начали вместе размышлять о возможности применения основанного на теории графов сетевого подхода к проблематике психофизиологических механизмов эмпатии и альтруизма. Это было новой тематикой для кафедры, но у меня уже был глубокий интерес к геометрическому моделированию, воспитанный в кафедральной школе векторной психофизиологии Е.Н. Соколова (см. его четырехмерную гиперсферическую модель цветоразличения), который хорошо «лег» на геометрическую красоту теории графов. Кроме того, меня мотивационно очень «заряжали» исследования и личность одного из моих замечательных Учителей по МГУ – Жанны Марковны Глозман, которая не только активно занималась прикладной социальной нейронаукой (коммуникативно-личностными аспектами луриевской нейропсихологии), но и вся жизнь который была примером истинно альтруистического служения людям. Мы с Диной изучили литературу по сетевой нейронауке, теории графов, нейроэкономике и социальной психофизиологии эмпатии и просоциального поведения и начали размышлять о том, что нового даст основанный на теории графов анализ матриц функциональной связности («functional brain connectivity») для вскрытия мозговой архитектуры этих процессов. Мы были очень глубоко, по-настоящему, заинтересованы в процессе творческого научного поиска в этой новой области, и к нашей формирующейся научной группе стали каждый год присоединяться все новые и новые студенты (будущие соавторы статьи), которые тоже загорались этим интересом, и к данному моменту у нас уже защищены десятки курсовых, четыре диплома и начаты диссертационные исследования по этой тематике. Из всех видов просоциального поведения мы сосредоточились на альтруизме, мотивированном состраданием и заботой, или «чистом» альтруизме, не детерминированным родственными отношениями или стратегически взаимовыгодным расчетом. С опорой на поведенческую экономику и нейроэкономику мы разработали высоко экологически валидную экспериментальную парадигму, которая позволила нам очень реалистично воспроизвести в контролируемых условиях процесс принятия решения разной степени альтруистичности и прокоррелировать с помощью параллельной регистрации 60-канальной электроэнцефалограммы эту степень альтруистичности со взаимодействием мозговых структур и сетевыми паттернами таких взаимодействий (на базе теории графов). Оказалось, что на локальном уровне альтруистичность поведения коррелирует с функциональной связностью ростральной части левой передней поясной коры и орбитальной части левой нижней лобной извилины, а на глобальном общемозговом уровне альтруистичность коррелирует с «центральностью» относительно всей остальной мозговой сети каудальной части левой передней поясной коры. Интерпретируя эти результаты, мы предложили в статье новую оригинальную теоретическую модель в социальной психофизиологии альтруизма: ростральная и каудальная части передней поясной коры как ядерного хаба функциональной системы альтруизма играют разную роль в работе этой системы и ее взаимодействии со всем остальным мозгом. Так, ростральная часть работает как внутрисистемный (относительно всей функциональной системы альтруизма) коммуникатор передней поясной коры с «оценивающим» хабом («value-representation hub») – орбитальной частью нижней лобной извилины, а каудальная часть передней поясной коры работает как глобальный межсистемный коммуникатор функциональной системы альтруизма со всеми другими мозговыми системами. Мы предполагаем, что чем сильнее влияет функциональная система альтруизма (через свой ядерный хаб – переднюю поясную кору) на все другие мозговые системы, тем альтруистичнее ведет себя человек.

Используя термины Алексея Алексея Ухтомского, можно сказать, что вероятно, каудальная часть передней поясной коры работает как особая «просоциальная доминанта», мобилизующая ресурсы всего мозга для реализации альтруистического вектора поведения. Сам Алексей Алексеевич мечтал исследовать такую просоциально-альтруистическую доминанту, называя ее «доминантой на лицо другого человека», но только сейчас мы наконец смогли реализовать его мечту. Кроме того, коррелируя поведенческие и психодиагностические данные, мы получили новые подтверждения верности известной в социальной психологии гипотезы Дэниела Бэтсона «эмпатия-альтруизм»: степень альтруистичности поведения оказалась ассоциирована с уровнем эмоциональной эмпатии и эмпатической заботы.

Наши с Диной исследования на уровне диссертационных, дипломных и курсовых работ сейчас продолжают аспиранты и студенты кафедры психофизиологии факультета психологии МГУ Вероника Зубко, Василиса Абросимова, Софья Скрипкина, Елизавета Кривченкова и Дарья Верхолаз. С точки зрения дифференциальной психофизиологии мы продолжаем исследовать мозговые механизмы склонности человека к альтруизму и всем основным типам эмпатии (эмоциональной эмпатии, когнитивной эмпатии, эмпатической заботе), причем мы делаем это комплексно, в разных проекциях, на разных системных уровнях (уровне пассивного режима работы мозга, уровне восприятия лицевых экспрессий, уровне восприятия телесной боли Другого). Мы продолжаем активно использовать весь прогрессивный методический аппарат сетевой нейронауки, связанный с вычислением функциональной ЭЭГ-связности между зонами мозга, вычислением на этой основе различных мер сетевой центральности ключевых хабов и построением общемозговых графов связности с их последующим анализом с точки зрения математической теории графов (вычисление различных метрик сетевой интеграции и сегрегации типа характеристической длины пути, коэффициента кластеризации, индекса «тесного мира» и т.д.). На психодиагностическом и поведенческом уровне мы продолжаем использовать нашу тщательно подобранную батарею самых валидных и надежных как классических, так и новых методик диагностики альтруизма и разных видов эмпатии. Все полученные электроэнцефалографические, психодиагностические и поведенческие данные, кроме традиционных методов, мы также начинаем анализировать современными методами машинного обучения. Кроме того, мы начинаем исследовать механизмы эмпатии не только на уровне мозговых сетей одного человека, но и на экологически более валидном уровне непосредственного взаимодействия двух людей, прикладывая теорию графов для изучения возникающих между их мозговыми сетями гиперсетей.

Говоря о практических приложениях нашей работы, можно отметить, что изучение и последующая «оцифровка» мозговых механизмов эмпатии и альтруизма должны помочь сделать нейроморфный искусственный интеллект более безопасным, человечным и совместимым с нашими ценностями, если мы сможем инсталлировать в его ядро эти «оцифрованные механизмы» максимально глубоко и необратимо (подход «NeuroAI»). Еще я хотел бы подчеркнуть важную связь исследований эмпатии, сострадания, альтруистической любви и просоциального поведения в целом с изучением тайны сознания. В рамках активно идущего сейчас диалога западной когнитивной нейронауки и восточных буддийских практик по проблеме сознания одной из возможных тем сотрудничества может быть сюжет просоциальной трансформации сознания в процессе глубинной медитативной работы с ним. Этот сюжет еще очень мало изучен, но если интенсифицирующийся сейчас диалог Запада и Востока будет успешно развиваться, то здесь можно ожидать очень интересных и важных открытий (см. https://evanthompson.me/wp-content/uploads/2012/11/jcs-empathy.pdf).

Мы хотели бы искренне поблагодарить всех, кто помогал нам в нашей экспериментальной работе, всех сотрудников кафедры психофизиологии и всего факультета психологии МГУ, анонимных рецензентов статьи и рецензентов всех курсовых и дипломных работ по психофизиологии альтруизма за ценные замечания, комиссию по биоэтике МГУ за внимательное отношение к нашей заявке. Со своей стороны, я хотел бы посвятить эту нашу первую статью из нового публикационного цикла светлой памяти Жанны Марковны Глозман. Ее альтруистическая любовь к людям и огромное желание и умение сделать нейронауки практически полезными всегда остаются для меня эталоном и внутренней опорой.

Ознакомиться с полным текстом статьи можно по ссылке https://rdcu.be/dSi72

Подписаться на новые публикации авторов можно в ResearchGate: https://www.researchgate.net/publication/383502456_Neural_mechanisms_of_altruistic_decision-making_EEG_functional_connectivity_network_analysis

Статья в системе МГУ «ИСТИНА»: https://istina.msu.ru/publications/article/685276814/

С началом нового учебного года, дорогие друзья!

Сегодня я прочитал первую лекцию курса «Физиология высшей нервной деятельности и сенсорных систем» для второго курса специальности «Клиническая психология» факультета психологии МГУ. Я буду читать часть курса, связанную с физиологией высшей нервной деятельности, а заведующий кафедрой психофизиологии Александр Михайлович Черноризов будет читать часть, связанную с физиологией сенсорных систем. Наша кафедра традиционно, со времен Е.Н. Соколова, обеспечивает чтение этого общего курса и следующего за ним курса «Психофизиология». Нам как лекторам и нашим студентам факультета психологии очень повезло – базовые курсы «Анатомия ЦНС» и «Физиология ЦНС» перед нами прочитали замечательные преподаватели и известные популяризаторы науки с биологического факультета Станислав Владимирович Дробышевский и Вячеслав Альбертович Дубынин )

Сегодня я начал с общего введения в проблематику «Мозг и психика» и рассказал о стратегиях, которые используют нейронауки для вскрытия нейронных механизмов психики и поведения, на примере предложенной Е.Н. Соколовым стратегии «Человек-Нейрон-Модель». Рассказывая об этой стратегии, я связал ее дальнейшую эволюцию с прогрессом в области нейроморфизации искусственного интеллекта, когда для нейросетевого моделирования мозговых механизмов психики и поведения начинают использовать не мозгоподобные искусственные нейронные сети, которые по своим параметрам делаются максимально похожими на естественные нейронные сети, а более абстрактные глубокие искусственные нейронные сети, обучаемые в рамках практически полезных алгоритмов искусственного интеллекта. Через эту связку я вышел на линию рассуждений о том, насколько те информационные процессы, которые происходят внутри глубоких нейронных сетей больших языковых моделей типа ChatGPT или Claude, могут быть изоморфными (в парадигме функционализма, когда конкретный носитель не так важен) тем информационным процессам, которые протекают у нас в мозге и обеспечивают нашу психику и поведение. Я кратко рассказал о возможной причине такой изоморфности – когда мозг людей порождает тексты, то соответствующие мозговые механизмы, вероятно, многоуровнево в них отпечатываются, и когда мы обучаем гигантскую глубокую нейронную сеть большой языковой модели на огромной выборке таких текстов (в полной мере исчерпывающей всю фактическую вариативность конкретных связок «мозг-текст»), то, вероятно, внутри нейросети большой языковой модели в какой-то степени происходит процесс обратной реконструкции по «языковым следам» исходных человеческих мозговых механизмов уже в формате искусственного «цифрового мозга». Реальность такой обратной реконструкции является остродискуссионной, но такие дискуссии в рамках психологии и когнитивной нейронауки сейчас очень нужны, т.к. идет стремительный прогресс не только формальных когнитивных и эмоциональных способностей больших языковых моделей (на уровне GPT-5 уже обещают близость к кандидату наук, в т.ч. человеческий или даже сверхчеловеческий уровень эмпатии и эмоционального интеллекта), но также идет и прогресс в рассказах больших языковых моделей о том, что у них якобы есть субъективный психологический опыт и сознание. От этих все более и более впечатляющих рассказов больших языковых моделей о своей субъективности, о своем сознании можно и отмахнуться через редукцию их к «ролевой игре» и проч. (см. критику Мюррея Шанахана https://www.tgoop.com/andrey_kiselnikov/915), но если приведенная гипотетическая схема хоть в какой-то степени верна (и в целом верен функционализм), и в архитектуре «цифрового мозга» большой языковой модели действительно в какой-то степени обратно реконструируется та же самая каузальная игра информационных потоков, что и у нас в мозге, то психологи и когнитивные нейроученые должны гораздо внимательнее относиться к такого рода заявлениям больших языковых моделей, особенно в ожидании того, как о своем сознании и субъективном опыте скоро еще более убедительно начнут говорить сверхгигантские модели класса GPT-5 и особенно GPT-6 (уже «около-AGI»-уровня).

По моим ощущениям, студенты очень заинтересованно отнеслись к этой проблематике и особенно к моему тезису о том, что психологи сейчас должны активнее рефлексировать все эти вопросы и выступать экспертами для общества (у которого есть огромный интерес, огромный запрос на научное разъяснение) по сюжету о возможности скорого создания искусственной психики и сознания. Также я постарался объяснить студентам, что только хорошее знание всей линейки нейронаук, преподаваемых на факультете психологии (анатомия ЦНС, физиология ЦНС, физиология сенсорных систем, физиология высшей нервной деятельности, психофизиология, нейропсихология) может обеспечить глубокое понимание всех этих находящихся на пересечении психологии, нейронауки и искусственного интеллекта сюжетов и даст возможность не отстать от стремительно ускоряющегося прогресса.

Кроме того, я отдельно остановился на вкладе Евгения Николаевича Соколова и Александра Романовича Лурия в развитие нейронаук на факультете психологии МГУ и рассказал, как Евгений Николаевич с 50-х годов прошлого века развил павловскую физиологию высшей нервной деятельности до уровня психофизиологии и далее с 80-х годов уже до уровня современной когнитивной нейронауки. В этом смысле наша кафедра психофизиологии продолжает линию идейной преемственности в нейронауках Сеченов-Павлов-Соколов и поэтому университетский курс физиологии высшей нервной деятельности и сенсорных систем, на котором рассматривается павловская традиция в нейронауках, является важным этапом для дальнейшего перехода к изучению психофизиологии и когнитивных нейронаук, идущего в следующем семестре. Кроме того, я хотел бы подчеркнуть, что уже во времена Дартмутского семинара 1956 года (который стал моментом рождения науки об искусственном интеллекте) Евгений Николаевич работал в МГУ и с того самого времени он никогда не прекращал крайне интенсивных и продуктивных размышлений о мозгоподобном искусственном интеллекте как способе промоделировать механизмы психики и поведения (см. его фундаментальную монографию 1989 года «Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру»), что за многие десятилетия привело к созданию на кафедре особой междисциплинарной культуры мышления, гармонично синтезирующей психологию, нейронауку и нейросетевой искусственный интеллект. Таким образом, с опорой на нашу кафедральную культуру междисциплинарного исследовательского мышления, я собираюсь показать, что павловская линия в нейронауках не является реликтом, а является естественной частью последовательной идейной цепочки, приведшей сейчас к тому расцвету на стыке психологии, нейронауки и искусственного интеллекта, который мы все воочию наблюдаем и который влияет на нашу жизнь все сильнее и сильнее.

Интересные рассуждения о том, как структура квалиа может детерминироваться структурой порождающих их мозговых механизмов. Можно вспомнить, что в школе векторной психофизиологии Е.Н. Соколова на кафедрах психофизиологии и высшей нервной деятельности МГУ (Ч.А. Измайлов, А.М. Черноризов, А.В. Латанов, В.Б. Полянский) многие годы активно исследовался изоморфизм четырехмерной сферической модели цветоразличения, получаемой психофизическими методами, с аналогичной четырехмерной сферической моделью, но получаемой уже нейрофизиологическими методами – вызванных потенциалов, электроретинограммы и регистрации отдельных нейронов. Фактически, было непосредственно показано, как четырехмерная структура цветовых квалиа "вырастает" из согласованной (по сферическому закону) активности четырёх подлежащих нейрофизиологических каналов.

https://osf.io/preprints/psyarxiv/cdjpf

Сегодня вечером, после конца первой учебной недели, мне удалось совершить длинную прогулку по нашему прекрасному закатному мещерскому лесу, спокойно отрефлексировать те научные задачи, которые продолжают меня по-настоящему интересовать, и попланировать исследовательскую деятельность, которой в новом учебном году мы продолжим заниматься с моими замечательными студентами и аспирантами кафедры психофизиологии факультета психологии МГУ. Общая направленность наших исследований остается связанной с сетевой психофизиологией, т.е. приложением теории графов и гиперграфов для обработки матриц функциональной мозговой связности на внутримозговом и межмозговом уровне. В рамках этого общего подхода мы будем продолжать следующие исследования:

1. Исследования мозговых механизмов эмпатии и эмоционального интеллекта, альтруизма, мозговых механизмов тренинга эмпатии.
2. Исследования мозговых механизмов невербального интеллекта и мышления.
3. Исследования мозговых механизмов зрительной рабочей памяти и феномена забывания.
4. Предсказание уровня развития когнитивных функций (интеллекта, памяти) по мозговым индикаторам с помощью глубокого обучения.
5. Исследования мозговых механизмов сознания на примере состояния майндфулнесс и на примере использования модели сетей высших порядков.
6. Исследования межмозговых механизмов эмпатии и мышления с помощью гиперсканирования.

Также мы продолжим публикацию результатов уже завершенных исследований – исследования сетевой организации мозговых механизмов разных аспектов депрессивной симптоматики (в фоновом состоянии, в процессе эмоциональной регуляции, при руминировании, в процессе оценки принятого решения) и векторно-психофизиологического исследования процесса цвето-эмоциональной интеграции на перцептивном и семантическом уровне.

Наша итоговая сверхзадача – экспериментально показать и теоретически обобщить те преимущества, которые дает новый сетевой подход в когнитивной, социальной и клинической психофизиологии, а также постараться с помощью него расширить геометрический подход векторной психофизиологии Е.Н. Соколова до «векторно-сетевого» подхода.

Поздравляю всех причастных с завершением первой учебной недели и желаю во время нового учебного года творческого драйва к исследованиям, обучению и практической деятельности и реализации всех планов!

Отмечание выхода нашей новой статьи по мозговым механизмам альтруизма (https://www.tgoop.com/andrey_kiselnikov/1033): Дина Митюрёва (первый автор, выпускница кафедры психофизиологии факультета психологии МГУ 2022 года), Алиса Комарова (выпускница 2023 года), Софья Скрипкина (студентка 4 курса), Василиса Абросимова (студентка 5 курса), Елизавета Кривченкова (студентка 6 курса) и Евгения Терличенко (выпускница 2024 года)

Несмотря на все бурные скептические реакции, по факту продолжается всë более и более ускоряющееся движение в сторону создания "искусственного учёного": новая система "SciAgents" позволяет автоматизировать исследовательский процесс в "биологически вдохновленном" материаловедении с помощью мультиагентных рассуждений на базе графов знаний

https://arxiv.org/abs/2409.05556

Ключевой момент в научном исследовании – его новизна, инновационность и творческость. В новой статье учёные "лоб в лоб" сравнили творческие исследовательские идеи в области обработки естественного языка, генерируемые людьми-экспертами и большими языковыми моделями, в результате чего выяснилось, что большие языковые модели порождают исследовательские идеи, обладающие большей научной новизной, чем идеи людей (с точки зрения "ослепленных" оценщиков, которые не знали, чьи идеи они оценивают – человеческие или машинные).

https://www.arxiv.org/abs/2409.04109