... Что определяет валентность воспринимаемых обьектов? Как минимум два источника: ассоциации из прежнего опыта (рабочий стол может ассоциироваться с работой/учебой, а значит у большинства людей - с напряжением и негативным аффектом). С другой стороны, были исследования показывающие, что некоторые геометрические формы воспринимаются как более приятные или неприятные без явных ассоциаций с предыдущим опытом. Посмотрите на приложенную картинку (иллюстрация из диссертации). Сверху - самые неприятные по оценкам испытуемых объекты. Снизу - самые приятные. Каждую группу что-то объединяет, правда?

Интересная постановка проблемы и результаты. Мой нынешний исследовательский проект посвящён той же тематике: насколько аффект вовлечен в восприятие, имеет ли он функциональную роль и как это все связано с функциями сознания.

Хотя надо признать, что такие теоретические взгляды (про первичность восприятия аффекта (валентности) предлагались уже давно, например, в работах Р. Зайонца. Но об этом в следующих постах.

Поучаствовал в подкасте "Легко, просто и подкаст". Получился местами шутливый, местами серьёзный разговор про ChatGPT, сознание и всё такое прочее.

🎙 108 эпизод с фьюч-редакцией в составе: Иваном Талачевым и Иваном Иванчеем. Говорим про chatgpt, в принципе нейронки, сознание, порабощение и пассажьержь.

Эплподкасты
Звукооблако
Где-то везде

Рекоммендации и ссылки на материалы ребят на сайте

Запатронить

🧠

Давно не было рубрики #контент_выходного_дня

10 минут лекции по математике vs. 10 минут звездных войн

https://twitter.com/nosilverv/status/1629830352914055173?s=46&t=jKprZzyDbuL-rb_RHhJx_Q

⬆️ это я.

Автор, правда, иронизирует над осмысленностью диагноза СДВГ – к чему я не присоединяюсь. Хотя всегда рекомендую эту лекцию на тему.

Спорт – уже не жесть

Иногда я думаю: эх, вот бы заняться прикладными исследованиями, помогать людям, знать наверняка, работает твоя гипотеза или нет...

А потом выходит очередной мета-анализ на тему, что все воздействия, которые изучали 20 лет, не работают, и думаешь: ладно, не так уж и плохо в фундаментальной науке.

Новый мега-обзор (мета-анализ мета-анализов) в Nature Human Behavior, говорящий, что заметных когнитивных эффектов у физических упражнений нет. Ну а если и есть, то очень маленькие. И это несмотря на существовавший консенсус о том, что такой эффект существует. Консенсус, по мнению авторов, держался на: низкой статистической мощности в исходных исследованиях, выборочном включении исследований, сокрытии негативных результатов и большом разбросе методов предобработки и анализа данных.

Твиттер-тред
Рукопись статьи на bioRxiv

P.S. Ставьте два стакана привидение, если поняли отсылку в названии поста. Посчитаем олдов

Важный апдейт к предыдущему посту.

1. Авторы анализировали исследования, которые показывают, что физические упражнения положительно влияют на выполнение когнитивных тестов внимания, памяти и т.д.

2. Как справедливо написали в комментариях к предыдущему посту, авторы анализировали только рандомизированные контролируемые исследования (РКИ). То есть эксперименты, в которых добровольцев случайно разбивали на (как минимум) две группы: одна выполняла упражнения, другая делала что-то другое, и потом их сравнивали в когнитивных тестах, ну или изменение от замера до и после экспериментального воздействия.

3. Авторы не касались самой животрепещущей проблемы: как сохранить когнитивные функции в старости. Анализировались только исследования на здоровых добровольцах, то есть не смотрели на людей с Альцгеймером, деменцией и т.д. Вдобавок к этому РКИ трудно провести лонгитюдно, то есть заставить группу людей делать упражнения на протяжении десятка лет, а другую – не делать, и потом сравнить результаты, когда члены групп состарятся. По таким сложным темам мы чаще всего получаем информацию из корреляционных или квазиэкспериментальных исследований: где также набирается несколько групп, но не случайным образом, а набирают группы уже занимающихся спортом и не занимающихся, но стараются, чтобы участники двух групп были примерно одинаковы по остальным характеристикам (возрасту, здоровью, демографическим показателям и т.д.). Такие исследования позволяют глубже исследовать феномен в его естественном проявлении. Однако из-за недостатка контроля, причинно-следственные выводы на основе таких исследований делать трудно. Кстати, пример любительского не-РКИ исследования на эту тему я как-то описывал: про то, что занятия в тренажёрном зале - один из самых эффективных ноотропов (согласно самоотчетам людей, которые сами решили этим заняться).

P. S. Мем-референс к названию предыдущего поста - в комментариях

Новая рубрика: слайды с лекции.

Недавно сделал доклад для коллег из Томска. Подумал, что это может быть интересно и более широкой публике.

Доклад был о классической статье Р. Зайонца 1980 г. “Feeling and thinking: preferences need no inferences”, в которой он описал свои взгляды на природу аффективных процессов и их связи с познавательными процессами.

По Зайонцу аффективная (~эмоциональная) обработка информации протекает независимо от когнитивной и может её опережать. Я рассмотрел позицию и аргументы Зайонца и рассказал немного о более современных работах, показывающих, какие нейрофизиологические механизмы могут лежать в основе независимой аффективной обработки.

В приложении - слайды доклада. Думаю, из них можно вынести что-то полезное и интересное.

Читаю книгу Гарри Каспарова "Deep thinking" про шахматный искусственный интеллект.

Напишу про книгу подробнее позже, а сейчас - отрывок про хайп перед матчем Каспарова с программой Deep Blue от IBM в 1996 году (которой он в итоге проиграл).

Звучит знакомо? :)

Области мозга, участвующие в обработке информации о боли и удовольствии
– из Leknes, Tracey, A common neurobiology for pain and pleasure (2008)

Вспомните эту картинку, когда в следующий раз услышите что-то про центр удовольствия.

Запись недавней короткой беседы Эндрю Ына и Яна Лекуна о предложенном некоторое время назад моратории на развитие ИИ-систем. Они оба согласны, что это плохая идея и рассказывают почему так считают.

У Лекуна есть глубокое убеждение, что большие языковые модели не ведут к сильному искусственному интеллекту, поэтому он считает, что никаких опасных сюрпризов при их развитии не будет и мы сможем решать проблемы по мере их поступления.

Вторая его мысль, которая зацепила: исследования регулировать нельзя, а продукты – можно и нужно. Поэтому не стоит запрещать исследования технологии, но стоит внимательно относиться к продуктам на их основе, которые попадают на рынок.

https://www.youtube.com/live/BY9KV8uCtj4

Happy bicycle day!

Ровно 80 лет назад, 19 апреля 1943 года, произошёл первый в истории человечества кислотный трип. В своей лаборатории в Базеле химик Альберт Хоффман принял 250 микрограмм диэтиламида лизергиновой кислоты (Lysergsäurediethylamid, LSD), которую сам ранее синтезировал и свойства которой изучал.

Почувствовав себя плохо, он поехал на велосипеде домой. Действие ЛСД уже началось, и поездка получилась весёлой и очень долгой. Дома же Хоффман стал испытывать всё более сильные галлюцинации, тревогу, страх отравления и смерти. Удостоверившись в отсутствии негативных физических симптомов, Хоффман в итоге дождался окончания трипа и ещё долго впоследствии изучал ЛСД (объективно и субъективно).

Хоффман умер в 2008 году, дожив до 102 лет. Про ЛСД он написал интересную книжку: “ЛСД – мой трудный ребёнок”. Рекомендую.

Никто:
Абсолютно никто:
Черномырдин нашей психологии: Статья Кента Берриджа на смерть Роберта Зайонца (2010)

Про работы последнего я писал совсем недавно, а про первого - раньше [1,2].

Очень симпатичная зарисовка жизни выдающегося и увлеченного ученого.

Вкратце, Зайонц занимался исследованием аффекта (эмоций) и его роли в познавательной деятельности человека - когда это ещё не было мейнстримом.

Берридж рассказывает, как Зайонц был психологом, нейробиологом, эволюционистом и вообще изучал все, что касается человеческого разума. Потому статья и называется: The Complete Psychologist.

Берриджу удалось поработать с Зайонцем над проверкой довольно сумасшедшей теорией последнего: что эмоции связаны с нагреванием мозга. На пересечении дикой теоретической фантазии Зайонца и экспериментального таланта Берриджа появилось исследование, в котором они охлаждали гипоталамус мышей (!) и смотрели на изменение из эмоциональных реакций. Обнаружили частичное подтверждение гипотезы Зайонца.

В общем, интересная личность и классный учёный. Слово автору:

Боб однажды заметил, что он часто решал взяться за ту или иную тему из чувства раздражения от того, что он слышал или читал по этой теме. У него была мотивация исправить то, что он считал ошибочными взглядами.

P.S. Как думаете, будет ли кому-то интересен перевод таких околонаучный статей на русский язык? Если да – ставьте единорога к этому посту.

Do Language Models Need Sensory Grounding for Meaning and Understanding?

Дебаты на тему: нужна ли языковым моделям (LLM) чувственная основа для формирования смысла и понимания? (дебаты были в конце марта)

Сначала шесть коротких докладов, потом обсуждение. Участвуют машинлёрнеры, когнитивисты и философы. Модерирует Нед Блок.

Коротко, что зацепило:

Я. ЛеКун: скептичен, считает, что граундинг в сенсорной информации нужен; большие языковые модели – тупик, из которого мы скоро, к счастью, уйдем.

Э. Павлик: граундинг не нужен, так как мы добавляли - лучше она не действует.

Философы мне не очень были интересны, так что я проматывал.

Г. Лупян (занимается лингвистикой): дети овладевают понятиями без граундинга. Слепые - тоже. Так зачем он языковым моделям?

Последний аргумент интересный, но почему-то не обсуждается, что хотя какие-то понятия мы действительно осваиваем совсем без сенсорного опыта (абстрактные понятия, через чтение или от других людей), но базовые понятия мы освоили вместе с сенсорным опытом. И даже новые абстрактные понятия мы можем заземлить на этот сенсорный (и телесный) опыт. Точно так же слепой человек может представить себе прозрачность через аналогию из другой модальности (например думая о поверхностях, которые пропускают и не пропускают звук).

ЛеКун сказал в самом начале, что LLM устроены так, что граундинг им не поможет. Но это не помешало Э. Павлик рассказывать о своих экспериментах, где они добавляли граундинг и это не улучшило перформанс – хотя именно это и имел в виду ЛеКун, как я понял. Довольно странный момент.

Лупян предлагает интересные аргументы и в своих ответах часто намекает на то, что мы во многом ведём себя так же, как и LLM. Я с этим частично согласен.

Что ещё меня поразило - и, в целом, всегда поражает в таких дискуссиях: полное отсутствие попыток дать рабочие определения. Такое ощущение, что всем окей использовать бытовые / интуитивные понятия “понимания”, “планирования”, “смысла” и т.д. Мне это в таких дискуссиях не нравится, потому что это провоцирует спор о словах (как и случилось при обсуждении “планирования” в конце дебатов). Я понимаю, что определения давать сложно, но нужно хотя бы грубо очертить рабочие термины (мою попытку писать о понимании и смысле в LLM см. тут).

Но дебаты мне всё равно понравились. Состав участников напоминает зарю когнитивной науки – которую создавали вместе психологи, лингвисты, ИИ-шники и нейрофизиологи.

https://youtu.be/x10964w00zk

Губерман

Долго молчал по поводу Эндрю Губермана, не спешил с выводами, несколько месяцев осторожно присматривался к его фигуре... Что ж – нормально он подкачался!

А если серьезно, то в какой-то момент он начал на меня сыпаться со всех сторон во всех соцсетях. Какой-то дядька везде, что-то про гормоны вещает, что надо на солнце с утра смотреть; вокруг него много фанатов, какие-то протоколы Губерман. Из-за этого я подумал, что он какой-то очередной дофаминовый шарлатан.

Проверил его академические данные. Сайт его стэнфордской лаборатории пустой. Но при этом, профиль на Google Scholar выглядит вполне адекватно нормальному учёному.

Кажется, он просто исследователь который захотел больше сфокусироваться на просвещении, чем на сугубо академической работе. При этом он пытается соблюсти популярность изложения (старается объяснять просто), и научную строгость: все, что он говорит в своих подкастах, всегда подтверждает ссылками на свежие статьи. По сути, только на основе статей он и вещает.

Подкасты его очень прикладные: он все время предлагает всякие "протоколы": холодные души, солнечный свет по утрам, как перестать икать и тд.

И хотя он старается очень точно передавать научные результаты с точки зрения того, что именно изучалось, какие размеры эффектов были получены и как это переносится в ежедневную жизнь, мне кажется, он делает слишком уверенные практические выводы из академических статей. Кстати, видел, как его критиковали за использование статей с низкокачественными исследованиями (кажется, речь шла о похудании через холодный душ).

Что касается его личности, то я просмотрел пару интервью с ним (например, где они с Лексом Фридманом смотрели Ёжика в тумане) - он выглядит приятным собеседником и готов спекулировать на темы, для которых у него нет научных данных. Мне нравится, когда человек может быть и строгим, и свободным в своих рассуждениях. И при этом чётко разделяет эти два модуса.

Одна из таких вещей, которая меня зацепила: в каком-то интервью он рассказывал, что какой бы подход, например, в спорте, человек не применял, очень важно, чтобы он в него верил. Плохая методика при безоговорочном доверии и следовании ей будет более полезна, чем хорошая, в которой человек полностью не уверен. Это довольно интересная для меня тема, постараюсь про неё как-нибудь в будущем написать.

В общем, мой вердикт: можно слушать, если нравится. Вполне хорошая популяризация нейронауки. При этом я бы не доверял на 100% его рекомендациям по спорту и здоровью. Всё-таки между научным экспериментом и применением полученного знания дорожка очень непрямая.

Заметки мимоходом – про сильный искусственный интеллект.

На днях в одной беседе (поделюсь ссылочкой в будущем) меня спросили, в каком направлении я [как когнитивист] вижу больше перспектив для возникновения сильного искусственного интеллекта. Я без сомнения сказал, что это обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL*), а не глубокие нейросети (обучение с учителем) типа больших языковых моделей (LLM**). И это несмотря на то, что в данный момент нейросети далеко впереди всего, что делается с обучением с подкреплением.

И я сформулировал мысль, которую до этого в явном виде не формулировал для себя: при оценке перспектив ИИ я опираюсь на базовые принципы его построения, а не на его поведение. А в медиа сейчас все сфокусированы на результатах, которые демонстрируют модели: умеют нейросети классно генерировать тексты, отвечать на вопросы, рисовать картинки – супер, развиваем их дальше, делаем ставку на них. У меня логика совсем другая: сильный ИИ (помимо прочего) должен иметь цели, планы, понимание своих действий и внешних объектов в контексте этих целей. И это намного ближе к RL, чем к LLM.

Поэтому мне кажутся довольно нерелевантными работы, смотрящие на то, как LLM справляются с когнитивными задачками [например, 1, 2]. Что-то будет получаться, что-то нет – это мало говорит о том, что модель, основанная на данных принципах, сможет делать в будущем.

Пример про шахматный интеллект: все ждали, что Deep Blue (которая обыграла Каспарова) – будет настоящим ИИ, который изменит нашу жизнь. В итоге, единственной заслугой Deep Blue был пиар для IBM. Никаких других применений у этой модели не было. Модель, кстати, не играла в шахматы, как человек: она была основана на брутфорсе – тупом переборе вариантов развития игры. Человек играет не так. Поэтому – следуя моей логике – и ждать от этого “ИИ” было нечего.

Такое наблюдение. Допускаю, что могу ошибаться и моё естественно-научное чутье окажется тут менее точным, чем инженерное. Время покажет.

* Пара материалов по RL из моего канала: один, два.
** Я знаю, что в LLM тоже используется RL, но его роль там ничтожна: небольшой файнтюнинг ответов, чтобы они больше нравились человеку.

Every health science podcast...

Угадайте на кого пародия? 😜 #контент_выходного_дня

https://www.instagram.com/reel/CqluoJlAgIU/?igshid=YmMyMTA2M2Y=

Радость победы

Три дня назад Дин Лижэнь стал первым китайцем – обладателем титула чемпиона мира по шахматам. Оцените его эмоциональную реакцию на победу. Хороший пример того, что у эмоций нет чётко фиксированных поведенческих проявлений – как считалось раньше. Лиза Фельдман-Баррет оценит. Реакция Непомнящего тоже интересна, но более ожидаема.

https://www.youtube.com/watch?v=wPfZNqWzng8