Новый метаанализ психофизиологических механизмов речепорождения на уровне предложения

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0093934X25000185

Прогресс в эволюционной психофизиологии просоциального поведения:

если мышь видит, что другая мышь находится "без сознания", она активно пытается её "откачать", т.к. это опасно беззащитное состояние. Психофизиологические механизмы такого помогающего поведения связаны с медиальной миндалиной.

https://www.science.org/doi/10.1126/science.adq2679

При аутизме изменение взаимодействия двух базовых сетей – сети пассивного режима работы мозга и вентральной сети внимания – приводит к нарушениям социального поведения через медиирующие механизмы когнитивной гибкости и рабочей памяти

https://www.psypost.org/brain-connectivity-deviations-linked-to-social-challenges-in-boys-with-autism/

"Intracranial substrates of meditation-induced neuromodulation in the amygdala and hippocampus"

При изучении психофизиологических механизмов медитации с помощью ЭЭГ есть большие методические трудности, связанные с загрязнением высокочастотных диапазонов (бета и особенно гамма) элетромиографическими наводками от мышц скальпа, а также с проблематичностью локализации по ЭЭГ глубоких источников. В новой уникальной работе на небольшой выборке страдающих эпилепсией пациентов, которых лечили стимуляцией хронически вживленными электродами, было показано, что медитация любящей доброты модулирует высокочастотную бета- и гамма-активность в таких регионах лимбической системы, как миндалина и гиппокамп, в т.ч. специфически увеличивает мощность гамма-ритма. Хотя примененный авторами дизайн позволяет полностью избавиться от свойственных ЭЭГ артефактов мышечной наводки и неточности локализации глубоких источников, он имеет ряд других методических проблем, которые надо преодолевать в дальнейших исследованиях (см. раздел "Study Limitations" статьи).

Мы у нас на кафедре психофизиологии психфака МГУ в рамках нашего более общего фундаментального интереса к механизмам сознания сейчас тоже активно работаем над вскрытием мозговой архитектуры майндфулнес-медитации, используя теорию графов для анализа ЭЭГ-связности в разных частотных диапазонах, надеемся в скором времени поделиться результатами)

https://sciencemission.com/Meditatation-and-brain-changes

Новый основанный на больших языковых моделях агентный фреймворк "Поппер", названный в честь великого Карла Поппера, автоматизирует проверку научных гипотез и на порядок сокращает необходимое для этого время

https://arxiv.org/abs/2502.09858

Вычитал в блоге одного из умнейших людей нашего времени Йоши Баха остроумный термин «garymarcusing», юмористически означающий присущий Гэри Маркусу – известному психофизиологу, профессору Нью-Йоркского университета, бывшему аспиранту Стивена Пинкера – стиль эмоционального развенчивания всего того якобы «хайпа», который возник вокруг больших языковых моделей. Последнюю книгу Гэри Маркуса «Большой обман больших языковых моделей» недавно даже перевели на русский язык и теперь любой желающий может ознакомиться с его взглядами и самостоятельно оценить валидность его критики. Скептики часто порождают целый набор коррелирующих утверждений типа «большие языковые модели всего лишь предсказывают следующее слово», «большие языковые модели – это не более чем стохастические попугаи», «у больших языковых моделей нет никакого истинного внутреннего понимания и осмысленной картины мира, они лишь имитируют это», «большие языковые модели никогда не излечатся от галлюцинаций и всегда будут врать», «большие модели всего лишь играют заданную им в промте роль», «у больших моделей принципиально не может быть субъективности, психики, квалиа, сознания и истинной агентности», «совсем скоро грандиозный мыльный пузырь генеративного ИИ лопнет и похоронит весь рынок», «с помощь больших языковых моделей нельзя создать AGI и тем более ASI, это точно тупик», «большие языковые модели совсем не похожи на мозг и разум человека, сходство только внешнее», «большие языковые модели никогда не смогут стать рабочим когнитивным дизайном создания искусственной психики и сознания» и т.д. и т.п. Сами по себе все они представляют вполне научные суждения, которые сейчас являются предметом самых горячих дискуссий в академическом сообществе, «garymarcusing» – это скорее тенденция в этих дискуссиях занимать слишком однозначную и слишком эмоционально-поверхностную скептическую позицию, все время ожидая, что вот-вот, совсем скоро мы упремся в фатальный тупик и грандиозный «мыльный пузырь генеративного ИИ» со страшным треском лопнет.

Оказывается, креативный Йоша Бах ещё придумал слово "eliezering" в честь Элиезера Юдковского для обозначения деятельности по торможению развития ИИ из-за тревожных опасений по поводу перерастания ИИ в неконтролируемый сверхинтеллект

На мышиной модели ученые обнаружили, что под влиянием хронического стресса мозг входит в режим запуска автоматизированного привычного поведения

https://hightech.plus/2025/02/21/hronicheskii-stress-narushaet-process-prinyatiya-reshenii

«Мозг: итоги 2024» — разбор ключевых научных статей из лекции Константина Анохина

https://habr.com/ru/articles/884414/

Серотонин в мозжечке мыши подавляет ее тревожность

https://www.psypost.org/serotonin-in-cerebellum-acts-as-brake-on-anxiety-new-research-shows/

Получены очень интересные новые данные о связи интеллекта, системы обработки информации о лицах и аутистичности:

Оказалось, что по аналогии с общим фактором интеллекта (g) можно эмпирически выделить общий фактор обработки информации о лицах (f), описывающий общую способность, стоящую за частными "лицевыми" процессами (детекция лиц, восприятие и запоминание индивидуальных лиц, распознавание лицевых экспрессий). Оказалось, что "лицевой" фактор f коррелирует с фактором g, в связи с чем авторы предлагают ввести в теорию интеллекта Кеттелла-Хорна-Кэрролла этот новый "лицевой" фактор f как еще одну способность. Также оказалось, что аутистичность в невербальной коммуникации была значимым отрицательным предиктором "лицевого" фактор f, причем фактор интеллекта g не медиировал эту связь.

https://www.psypost.org/face-processing-skills-linked-to-intelligence-and-autistic-traits-study-finds/

"Intrinsic Brain Mapping of Cognitive Abilities: A Multiple-Dataset Study on Intelligence and its Components"

Новые интересные данные по сетевой психофизиологии интеллекта:

This study investigates how functional brain network features contribute to general intelligence and its cognitive components by analyzing three independent cohorts of healthy participants. Cognitive scores were derived from 1) the Wechsler Adult Intelligence Scale (WAIS-IV), 2) the Raven Standard Progressive Matrices (RPM), and 3) the NIH and Penn cognitive batteries from the Human Connectome Project. Factor analysis on the NIH and Penn cognitive batteries yielded latent variables that closely resembled the content of the WAIS-IV indices and RPM. We employed graph theory and a multi-resolution network analysis by varying the modularity parameter (γ) to investigate hierarchical brain-behavior relationships across different scales of brain organization. Brain-behavior associations were quantified using multi-level robust regression analyses to accommodate variability and confounds at the subject-level, node-level, and resolution-level. Our findings reveal consistent brain-behavior relationships across the datasets. Nodal efficiency in fronto-parietal sensorimotor regions consistently played a pivotal role in fluid reasoning, whereas efficiency in visual networks was linked to executive functions and memory. A broad, low-resolution 'task-positive' network emerged as predictive of full-scale IQ scores, indicating a hierarchical brain-behavior coding. Conversely, increased cross-network connections involving default mode and subcortical-limbic networks were associated with reductions in both general and specific cognitive performance. These outcomes highlight the relevance of network efficiency and integration, as well as of the hierarchical organization in supporting specific aspects of intelligence, while recognizing the inherent complexity of these relationships. Our multi-resolution network approach offers new insights into the interplay between multilayer network properties and the structure of cognitive abilities, advancing the understanding of the neural substrates of the intelligence construct.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811925000965

Анализ дисбаланса между эмоциональными и когнитивными компонентами эмпатии ("'эмпатический дисбаланс") лучше описывает психопатологические изменения эмпатии при аутизме и других расстройствах, чем просто анализ компонентов эмпатии по отдельности

https://medicalxpress.com/news/2025-02-empathic-disequilibrium-concept-social-characteristics.html

"The Takeoff Speeds Model Predicts We May Be Entering Crunch Time"

Джон Крокс тщательно пересчитал время наступления сингулярности (связанной с полной автоматизацией любого труда), обновив предложенную в 2023 году Томом Дэвидсоном статистическую модель "Takeoff Speeds model" в соответствии с новыми данными об ускорении развития ИИ в 2024-2025 гг. (эти данные собираются Epoch AI, рекомендую отслеживать все тренды в ИИ прежде всего по их высококачественным метрикам). В 2023 году оригинальная "Takeoff Speeds model" давала оценку "2040 год", а после обновления дала уже "2030 год". Такой сдвиг оценки на целых 10 лет связан с тем, что реальное масштабирование (scaling) ИИ оказалось в 5 раз более быстрым, чем это предполагалось в 2023 году, причем причина этого – и более быстрый рост компьюта (вычислительной мощности), и более быстрый рост алгоритмической эффективности. Также оказалось, что модель 2023 переоценивала компьют, необходимый для создания AGI, этот факт подтверждается тем, что уже сейчас по данным специализированных бенчмарков и опросов автоматизированы 1-10% AI R&D (исследовательской и инновационной деятельности в области ИИ). Автор отмечает, что по всем признакам мы входим в "crunch time" – период между тем, когда ИИ начинает быть способным автоматизировать небольшую, но уже ощутимую часть экономики, до полной автоматизации, и, вероятно, это время можно уже обоснованно называть "предсингулярным". На 26.02.2025 Metaculus ставит прогнозную оценку создания полноценного AGI уже на май 2030 года, всего несколько дней назад был июнь, т.е. усредненные по большому числу прогнозистов оценки тоже быстро "сползают" на все более и более ранние сроки. Таким образом, со всех сторон поступает все больше оценок того, что мы действительно вступили в предсингулярную эру, которая продлится примерно до 2030 года.

Прогресс в нейроэкономике:

"Нейропрогнозирование" – прогнозирование выбора на основе мозговой активности – на групповом уровне, в отличие от индивидуального, работает лучше, чем прогнозирование на основе самоотчета и поведенческих данных, и ключевой вклад в такую генерализуемость на групповой уровень вносит активность прилежащего ядра

https://medicalxpress.com/news/2025-02-neuroforecasting-brain-scans-human-choice.html

Кафедра психофизиологии факультета психологии МГУ с глубоким прискорбием сообщает, что на 95-м году жизни от нас ушла доктор психологических наук, профессор Нина Николаевна Данилова.

Нина Николаевна была выдающимся ученым и педагогом, ближайшим соратником основателя кафедры психофизиологии, создателя школы векторной психофизиологии Евгения Николаевича Соколова. Нина Николаевна являлась одним из старейших и самых уважаемых психофизиологов России, она входила в число первых отечественных исследователей, которые начали активно развивать когнитивную нейронауку в нашей стране. Написанное Ниной Николаевной фундаментальное руководство «Психофизиология» является ключевым отечественным учебником в этой области, начиная с его первого издания в 1998 году уже целые поколения студентов-психологов выучились по нему.

Нина Николаевна Данилова всегда была для всех нас настоящим примером искренней преданности науке, жизненной энергии и оптимизма. Светлая память дорогой Нине Николаевне!

Прощание состоится 3 марта (понедельник) в 11:30 в морге Сеченовского университета по адресу: ул. Россолимо, д. 12, стр. 1.

С началом весны

Семантическое кодирование в гиппокампе человека следует векторным принципам

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.02.21.639601v1

Прогресс в исследовании психофизиологических механизмов когнитивного контроля

https://sciencemission.com/Neural-mechanism-of-cognitive-control