Неосознаваемая навигация к целевому состоянию: гипотеза о нелинейном достижении целей в системе «мозг–тело–среда»
Концептуальная научная статья · Исследовательская гипотеза
Данная статья написана с помощью ИИ на основе нашей предварительной дискуссии по поднятой теме
Аннотация
В статье предлагается исследовательская гипотеза о том, что достижение человеком отдалённой цели может осуществляться посредством распределённой, частично неосознаваемой навигации в пространстве состояний. После постановки целевого состояния B изменяются приоритеты внимания, оценка локальных действий, процессы прогнозирования и взаимодействие агента с окружающей средой. В результате могут возникать спонтанные желания и действия, которые не имеют очевидной сознательной связи с целью, но последовательно изменяют состояние агента и открывают новые возможности для дальнейшего продвижения.
Предлагаемая модель объединяет элементы вычислительной нейронауки, обучения с подкреплением, активного вывода, предиктивной обработки и теории динамических систем. Особое внимание уделяется различию между тремя объяснениями: (1) скрытой неосознаваемой навигацией, (2) эмерджентным формированием траектории во взаимодействии со средой и (3) ретроспективным построением причинной истории после случайного события.
Статья не утверждает, что мозг предсказывает конкретные случайные события или обладает доступом к будущему. Её цель — сформулировать операционализируемую исследовательскую программу, позволяющую проверить, изменяет ли постановка отдалённой цели вероятность локальных действий, которые впоследствии приводят к целевому состоянию.
Ключевые слова: бессознательная обработка, агентность, активный вывод, обучение с подкреплением, прогнозирование, спонтанное действие, пространство состояний, целенаправленное поведение, мозг–тело–среда.
1. Введение
В популярной культуре достижение желаемого часто описывается как результат веры, визуализации или «настройки на частоту» желаемого события. В подобных объяснениях окружающая реальность нередко представляется как внешний агент, который получает намерение человека и организует обстоятельства для его исполнения.
Однако та же группа феноменов может быть рассмотрена с точки зрения вычислительной нейронауки. В этой перспективе человек не просто формирует сознательное решение и линейно выполняет заранее известный план. Он представляет собой динамическую систему, в которой мозг, тело и окружающая среда непрерывно взаимодействуют. Мозг формирует прогнозы, оценивает действия, обнаруживает закономерности, изменяет внимание и обучается на последствиях поведения.
Современные теории активного вывода рассматривают внутренние модели как механизмы, посредством которых нервная система предсказывает, интерпретирует и направляет действие. При этом активный вывод остаётся теоретической рамкой, для которой необходимы более строгие сравнительные эмпирические проверки относительно альтернативных моделей.
Настоящая статья предлагает исследовать следующий вопрос:
Может ли постановка отдалённой цели изменять неосознаваемый выбор локальных действий таким образом, что агент движется к цели по нелинейной траектории, не имея сознательного представления о полном маршруте?
2. Теоретическая постановка проблемы
2.1. Цель как изменение динамики системы
Пусть:
StS_tSt — текущее состояние агента и среды в момент времени ttt;
BBB — целевое состояние;
ata_tat — действие агента;
T(St+1∣St,at)T(S_{t+1}\mid S_t,a_t)T(St+1∣St,at) — вероятностная динамика перехода;
OtO_tOt — наблюдения, доступные агенту;
π(a∣S)\pi(a\mid S)π(a∣S) — политика выбора действий.
В простой линейной модели агент формирует последовательность действий:
S0→a1→a2→a3→BS_0 \rightarrow a_1 \rightarrow a_2 \rightarrow a_3 \rightarrow BS0→a1→a2→a3→B
Причём агент знает или предполагает, какие действия непосредственно ведут к цели.
В предлагаемой модели последовательность может выглядеть иначе:
B→изменение модели и предпочтенийB \rightarrow \text{изменение модели и предпочтений}B→изменение модели и предпочтений
→a1→S1→a2→S2→a3→S3→…→B\rightarrow a_1 \rightarrow S_1 \rightarrow a_2 \rightarrow S_2 \rightarrow a_3 \rightarrow S_3 \rightarrow \ldots \rightarrow B→a1→S1→a2→S2→a3→S3→…→B
Здесь отдельное действие aia_iai может не иметь очевидной связи с B. Оно может менять доступную информацию, социальное окружение, физическое местоположение, эмоциональное состояние или набор будущих возможностей.
Важно, что целевая направленность всей траектории не требует наличия сознательного плана каждого промежуточного шага.
2.2. Спонтанное желание как результат скрытого выбора
Спонтанное желание в этой статье определяется операционально как:
субъективно возникающий импульс совершить действие, для которого человек не может предоставить ясного сознательного объяснения.
Примеры:
зайти в конкретное кафе;
позвонить старому знакомому;
поехать в необычное место;
остановиться у ларька и купить арбуз;
внезапно изменить привычный маршрут.
Такое желание не следует автоматически считать полезным или целенаправленным. Оно может быть вызвано привычкой, сенсорным стимулом, случайной ассоциацией, физиологическим состоянием, исследовательским поведением или другими факторами.
Однако возможна гипотеза, что в определённых условиях спонтанный импульс является результатом неосознаваемой оценки локальных переходов:
a∗=argmaxa[V(a∣St,B)+λU(a∣St)+ηE(a∣St)]a^* = \arg\max_a \left[ V(a\mid S_t,B) + \lambda U(a\mid S_t) + \eta E(a\mid S_t) \right]a∗=argamax[V(a∣St,B)+λU(a∣St)+ηE(a∣St)]
где:
VVV — ожидаемая инструментальная ценность действия;
UUU — ценность уменьшения неопределённости;
EEE — исследовательская или информационная ценность;
λ,η\lambda,\etaλ,η — параметры, зависящие от состояния агента.
Это иллюстративная модель, а не установленная нейронная формула. Она нужна для того, чтобы превратить интуитивное утверждение в проверяемые переменные.
3. Основная гипотеза
Гипотеза H1: целевая модуляция неосознаваемого выбора
Постановка отдалённой цели B изменяет распределение вероятностей локальных действий даже в ситуациях, где человек не осознаёт связи между этими действиями и целью.
Предсказание: по сравнению с контрольным условием участники, получившие цель B, будут чаще выбирать действия, которые:
изменяют их социальное или физическое окружение;
повышают доступ к новой информации;
расширяют множество доступных возможностей;
приводят к состояниям, статистически связанным с достижением B.
При этом участники не обязательно смогут объяснить, почему выбрали конкретное действие.
4. Дополнительные гипотезы
H2. Локальная, а не полная дальняя оптимизация
Неосознаваемая система может выбирать действия, полезность которых определяется не прямым приближением к B, а изменением промежуточного состояния.
Пусть:
Dt=расстояние до целевого состоянияD_t = \text{расстояние до целевого состояния}Dt=расстояние до целевого состояния
Ut=неопределённость относительно возможных путей к BU_t = \text{неопределённость относительно возможных путей к B}Ut=неопределённость относительно возможных путей к B
Некоторое действие может не уменьшать DtD_tDt, но уменьшать UtU_tUt:
ΔDt≈0,ΔUt<0\Delta D_t \approx 0, \qquad \Delta U_t < 0ΔDt≈0,ΔUt<0
Предсказание: после постановки цели люди будут чаще выбирать действия, которые объективно увеличивают информированность, число социальных контактов или доступность будущих вариантов, даже если субъективно не описывают эти действия как шаги к B.
H3. Изменение внимания и оценки нейтральных стимулов
Постановка B изменяет субъективную значимость объектов и событий, которые до постановки цели оценивались как нейтральные.
Например, человек, который обычно не интересуется арбузами, после постановки цели может заметить арбузный ларёк, оценить его как привлекательный и совершить действие, которого не совершил бы в контрольном состоянии.
Предсказания:
меняется вероятность фиксации взгляда на определённых объектах;
изменяется субъективная оценка привлекательности или значимости;
меняется время реакции на связанные с будущими возможностями стимулы;
изменения могут наблюдаться до того, как участник сообщит о сознательном желании.
Эти результаты не докажут, что объект является заранее вычисленным звеном пути к B. Они покажут лишь, что цель изменила обработку и оценку стимула.
H4. Эмерджентное формирование траектории
Целевая траектория может возникать не как заранее рассчитанный маршрут, а как результат последовательного взаимодействия локальных действий, обратной связи и случайных свойств среды.
Формально:
St+1=T(St,at,ξt)S_{t+1}=T(S_t,a_t,\xi_t)St+1=T(St,at,ξt)
где ξt\xi_tξt обозначает случайные или не контролируемые агентом факторы.
Предсказание: даже при отсутствии полного дальнего плана постановка B может статистически изменять распределение конечных состояний, поскольку она меняет локальную политику поведения:
πB(a∣S)≠π0(a∣S)\pi_B(a\mid S) \neq \pi_0(a\mid S)πB(a∣S)=π0(a∣S)
При этом отдельные события на траектории могут оставаться случайными.
H5. Ограниченная дальняя симуляция
В некоторых случаях неосознаваемые системы могут использовать внутренние модели, которые представляют не только ближайший результат действия, но и последовательности возможных будущих состояний.
Предсказание: показатели неосознаваемого выбора будут лучше описываться моделями с ограниченной глубиной планирования или иерархической политикой, чем моделями, учитывающими только непосредственное подкрепление.
Эта гипотеза должна сравниваться с альтернативами:
моделью привычек;
моделью простого ассоциативного обучения;
моделью локального reinforcement learning;
моделью планирования с ограниченной глубиной;
моделью активного вывода.
Даже если будет обнаружено планирование на несколько шагов вперёд, это не будет доказательством знания конкретного будущего события.
H6. Ретроспективная причинная реконструкция
После достижения B человек может формировать связную историю из событий, которые до этого не воспринимались как связанные.
Предсказание: субъективная оценка «значимости» промежуточных событий будет возрастать после того, как участник узнает об их связи с конечным результатом.
Это может сопровождаться:
повышением уверенности в том, что событие было «не случайным»;
переоценкой того, насколько сильным было исходное желание;
выборочным воспоминанием совпавших событий;
недооценкой альтернативных действий, которые не привели к B.
Поэтому исследования должны регистрировать решения и желания до наступления результата, а не только собирать ретроспективные рассказы.
H7. Нулевая гипотеза о случайной траектории
Не всякая необычная последовательность действий будет связана с поставленной целью.
В некоторых случаях:
P(B∣траектория)P(B\mid \text{траектория})P(B∣траектория)
может оказаться высокой только потому, что анализ проводится после того, как результат уже известен, а количество возможных промежуточных событий велико.
Предсказание: при строгом предварительном определении критериев связи и сравнении с контрольными траекториями часть эффектов исчезнет.
Эта гипотеза необходима, чтобы избежать постфактум-рационализации.
5. Концептуальная модель
Предлагается рассматривать агента как систему с несколькими взаимосвязанными уровнями.
Модель динамического достижения цели
Целевое состояние B
Формирование приоритетов и ожиданий
Изменение внутренней модели
Внимание · ценность · прогноз · неопределённость
Локальное спонтанное желание
Субъективный импульс к конкретному действию
Действие в среде
Изменение положения, контактов и доступных возможностей
Промежуточное состояние
Новая информация · новые ограничения · новые возможности
Обновление политики и следующего желания
Повторение цикла до достижения или изменения цели
Модель является циклической: результат действия становится частью новой среды, а новая среда влияет на дальнейшее поведение. В такой системе конечная траектория может зависеть не только от исходного намерения, но и от последовательности взаимодействий с миром.
6. Связь с существующими научными подходами
6.1. Активный вывод
В рамках active inference действие и восприятие рассматриваются как части единого процесса, основанного на внутренних моделях, прогнозировании и выборе политик. В теоретических моделях ожидаемая ценность может включать прагматические и эпистемические компоненты — например, пользу результата и ценность получения информации.
ScienceDirect
+1
Это делает активный вывод потенциально подходящей рамкой для формализации гипотезы H2. Однако наличие формальной рамки не означает, что конкретная версия модели уже подтверждена как описание человеческого бессознательного. Обзоры подчёркивают необходимость сравнивать активный вывод с альтернативными вычислительными моделями.
PubMed
+1
6.2. Обучение с подкреплением
Reinforcement learning позволяет описывать обучение ценности состояний и действий на основе последствий. Нейронаучные исследования рассматривают, в частности, фронто-стриатальные контуры, представления состояний, ценность действий и преобразование оценок в выбор поведения.
Neuropsychopharmacology
В контексте предлагаемой гипотезы это создаёт возможность проверить, изменяет ли B:
ценность локального действия;
степень исследования среды;
предпочтение знакомых и новых стратегий;
выбор между непосредственным вознаграждением и потенциальной будущей выгодой.
6.3. Предиктивная обработка
Предиктивные модели рассматривают мозг как систему, которая использует внутренние модели для интерпретации сенсорных данных и управления поведением. Однако эмпирическая поддержка различных форм предиктивного кодирования неоднородна, а альтернативные модели иногда объясняют те же результаты.
PubMed
Следовательно, термины «предсказание» и «внутренняя модель» должны сопровождаться конкретным описанием вычислений и измеримых предсказаний.
6.4. Теория динамических систем
С точки зрения динамических систем, B может рассматриваться не только как инструкция, но и как изменение условий, при которых система переходит между состояниями.
Действие может:
сместить агента в другое пространство возможностей;
изменить доступные социальные связи;
изменить физическое окружение;
вызвать новые сенсорные данные;
увеличить или уменьшить вероятность определённых будущих переходов.
Здесь не требуется предполагать, что мозг вычисляет весь маршрут заранее. Траектория может формироваться в процессе взаимодействия агента с окружающей средой.
7. Экспериментальная программа
7.1. Общая идея
Необходимо проверить, изменяет ли постановка B вероятность действий, которые участник не связывает с целью, но которые объективно влияют на дальнейшую траекторию.
7.2. Участники и условия
Предлагается рандомизированный эксперимент с несколькими группами:
Группа | Инструкция |
Целевая | Формулирует конкретную долгосрочную цель B |
Контрольная | Выполняет аналогичную процедуру без значимой долгосрочной цели |
Альтернативная цель | Формулирует цель, не связанную с основным целевым доменом |
Исследовательская | Получает инструкцию искать новые возможности без заданной конечной цели |
Цель должна быть достаточно конкретной для объективной оценки, но не настолько ограниченной, чтобы заранее задавать все действия.
Например, можно использовать задачи, связанные с профессиональными возможностями, социальной сетью контактов или поиском решения сложной проблемы. Необходимо избегать опасных заданий и ситуаций, в которых участники намеренно подвергаются риску ради проверки гипотезы.
7.3. Измеряемые переменные
Поведенческие показатели:
частота спонтанных действий;
выбор между знакомыми и новыми маршрутами;
количество новых контактов;
исследование альтернативных возможностей;
изменения последовательности действий;
фактическая дистанция до заранее определённого целевого результата.
Субъективные показатели:
осознаваемая причина действия;
уверенность в причине;
субъективная сила желания;
оценка связи действия с B;
воспоминание о последовательности событий.
Физиологические и нейронные показатели:
движения взгляда и фиксации;
время реакции;
изменения кожной проводимости;
частота сердечных сокращений;
EEG или MEG для временной динамики;
fMRI для исследования распределённых сетевых изменений, если дизайн позволяет;
нейровизуализационные данные не должны интерпретироваться как прямое чтение содержания бессознательного.
7.4. Важная временная структура
Чтобы отличить предшествующую обработку от ретроспективного объяснения, данные должны собираться в несколько этапов:
T0 — исходная фаза: до постановки цели.
T1 — постановка B: формирование целевого состояния.
T2 — промежуточные действия: регистрация решений, импульсов и взаимодействий.
T3 — возникновение возможностей: фиксация новых контактов, информации и событий.
T4 — итоговая оценка: достигнута ли B и как участник объясняет траекторию.
Ключевой принцип: исследователь должен фиксировать не только события, которые в итоге оказались связаны с результатом, но и большое количество неудачных, нейтральных и альтернативных траекторий.
8. Проверка гипотез на примере «арбузной траектории»
Рассмотрим условную последовательность:
B→желание купить арбуз→потребление→болезнь→больница→встреча с нужным человеком→BB \rightarrow \text{желание купить арбуз} \rightarrow \text{потребление} \rightarrow \text{болезнь} \rightarrow \text{больница} \rightarrow \text{встреча с нужным человеком} \rightarrow BB→желание купить арбуз→потребление→болезнь→больница→встреча с нужным человеком→B
Эта последовательность может быть объяснена несколькими моделями.
Модель A: скрытый дальний расчёт
Бессознательные процессы заранее оценили возможную траекторию, включая покупку арбуза и последующие события.
Для подтверждения такой модели потребовалось бы показать, что:
выбор арбуза систематически предсказывает будущие события;
прогноз существует до их наступления;
результат нельзя объяснить более простыми факторами;
модель имеет предсказательную силу на новых данных.
На сегодняшний день сам по себе подобный рассказ не является доказательством такого механизма.
Модель B: локальная навигация и эмерджентная траектория
Бессознательная система выбирает арбуз по локальным причинам, не имея представления о будущей цепочке. Затем действие изменяет состояние среды, а случайные события и новые возможности формируют последующие переходы.
В этой модели исходная цель может влиять на общую политику поведения, но не обязана определять каждое конкретное событие.
Модель C: случайность и ретроспективная реконструкция
Желание арбуза и последующие события не имеют причинной связи с B. Связь создаётся после достижения результата, когда человек отбирает необычные события и объединяет их в последовательность.
Необходимый критерий
Чтобы отличить модели, нельзя анализировать только один удачный случай. Нужны заранее зарегистрированные данные о большом количестве траекторий, включая случаи, когда спонтанные желания не привели к значимым результатам.
9. Пример с собакой: расширение за пределы человека
Поведение животных может быть полезным сравнительным материалом для изучения неосознаваемого прогнозирования. Животные способны использовать регулярности среды, контекст, сенсорные сигналы и поведенческие закономерности, не формируя словесного отчёта о своих вычислениях.
Однако утверждение, что собака заранее реагирует на возвращение хозяина, не устанавливает наличие предвидения будущего. Для интерпретации необходим контроль возможных сенсорных и поведенческих сигналов, распорядка, случайных совпадений и эффекта отбора наблюдений.
Сравнительные эксперименты могли бы исследовать:
предсказание регулярных событий;
чувствительность к скрытым закономерностям;
изменение поведения перед ожидаемым событием;
обобщение выученных контекстуальных сигналов;
различие между обученным прогнозированием и реакцией на доступные сенсорные признаки.
Это направление может помочь исследовать неосознаваемое прогнозирование без предварительного допущения сверхъестественного механизма.
10. Агентность и окружающая среда
В предлагаемой модели агентность не принадлежит исключительно сознательному «я», понимаемому как рациональный планировщик. Она распределена между несколькими уровнями организации человека:
мозг↔тело↔среда↔социальные агенты\text{мозг} \leftrightarrow \text{тело} \leftrightarrow \text{среда} \leftrightarrow \text{социальные агенты}мозг↔тело↔среда↔социальные агенты
Бессознательные процессы являются частью самого агента, а не внешним субъектом, который управляет человеком. Однако это не означает, что агент контролирует все результаты.
Следует различать:
агентность: способность системы изменять вероятность действий и состояний;
контроль: способность непосредственно управлять конкретным результатом;
предсказание: способность оценивать вероятные будущие состояния;
предопределение: утверждение, что конкретный результат был заранее вычислен и неизбежен.
Изменение поведения человека может повлиять на среду, а среда может создать возможности, которые не были представлены в исходной модели. Поэтому конечный результат может быть совместным продуктом намерения, неосознаваемой обработки, действий, других людей и случайности.
11. Возможные нейронные механизмы
Исследование не предполагает существования отдельного «центра исполнения желаний». Более правдоподобно рассматривать взаимодействие нескольких функциональных систем.
11.1. Системы оценки и выбора действий
Фронто-стриатальные контуры участвуют в обучении ценности, выборе действий и преобразовании оценок в поведение. Их вклад следует рассматривать в связи с конкретной вычислительной моделью, а не интерпретировать любую активацию как признак достижения B.
Neuropsychopharmacology
11.2. Системы памяти и моделирования будущего
Гиппокампальные и связанные с ними системы могут участвовать в представлении последовательностей, воспоминаний и возможных будущих состояний. Проверяемый вопрос состоит не в том, «знает ли мозг будущее», а в том, изменяются ли при постановке B процессы моделирования и выбора действий.
11.3. Системы внимания и значимости
Постановка цели может изменять то, какие стимулы получают приоритет в обработке. Однако обнаружение повышенной значимости объекта не доказывает, что объект является скрытым элементом заранее известного маршрута.
11.4. Распределённая динамика
Вместо поиска одной области мозга, отвечающей за B, целесообразно исследовать изменения взаимодействия между системами:
постановка и представление целей;
оценка действий;
память;
внимание;
мотивация;
сенсомоторный контроль;
обучение и обновление модели.
12. Методологические ограничения
12.1. Проблема множественных траекторий
После события почти всегда можно построить несколько возможных историй, объясняющих, почему оно привело к результату. Чем больше действий и событий происходит, тем выше вероятность найти задним числом кажущуюся связь.
12.2. Проблема операционализации B
«Увеличить доход в три раза» может зависеть от множества факторов и иметь длительный временной горизонт. Нужно заранее определить:
временной интервал;
критерий достижения;
допустимые промежуточные состояния;
способ измерения прогресса;
альтернативные объяснения результата.
12.3. Проблема субъективного желания
Сообщение «мне внезапно захотелось» не является прямым измерением бессознательного вычисления. Оно может включать реконструкцию, неполное осознание предшествующих причин и влияние контекста.
12.4. Проблема причинности
Даже если после постановки B увеличилась вероятность действия, это не доказывает, что действие было выбрано ради конкретного конечного результата. Необходимо сравнивать конкурирующие модели и использовать продольные данные.
12.5. Риск подтверждающего смещения
Исследователь может начать считать только «попадания», игнорируя многочисленные импульсы, которые ни к чему не привели. Поэтому регистрация всех релевантных действий и предварительная спецификация анализа являются обязательными.
13. Фальсифицируемые предсказания
Предлагаемая теория должна допускать результаты, которые её ослабляют или опровергают.
Она будет проблематичной, если:
постановка B не изменяет поведенческие или нейронные показатели относительно контрольного условия;
обнаруженные изменения полностью объясняются осознаваемыми инструкциями и простыми привычками;
модели локального обучения не уступают моделям дальнего планирования;
эффект исчезает после контроля внимания, исходных предпочтений и контекстуальных сигналов;
нет устойчивой связи между ранними действиями и последующими состояниями на независимой выборке.
И наоборот, поддержка гипотезы потребовала бы обнаружить воспроизводимые эффекты, которые:
предшествуют осознанию связи с B;
сохраняются после контроля альтернативных факторов;
предсказываются конкретной вычислительной моделью;
воспроизводятся на новых участниках и задачах;
превосходят объяснение через простую случайность и ретроспективную реконструкцию.
14. Обсуждение
Предлагаемая концепция позволяет переосмыслить «исполнение желания» не как передачу запроса внешнему агенту, а как изменение динамики системы, в которой целевое состояние влияет на восприятие, оценку действий и взаимодействие со средой.
В этой модели человек не обязательно знает, каким образом он достигнет B. Более того, сознательное мышление может не иметь доступа ко всем процессам, участвующим в выборе локального действия. Однако из этого не следует, что бессознательное располагает точным знанием будущего.
Наиболее умеренная и научно продуктивная версия гипотезы заключается в следующем:
Постановка отдалённой цели может изменять неосознаваемую политику поведения, вследствие чего человек совершает локальные действия, которые меняют его положение в пространстве возможностей. Дальнейшая траектория возникает из взаимодействия скрытых вычислений, обратной связи, окружающей среды и случайных событий.
Эта модель допускает как целенаправленную неосознаваемую навигацию, так и эмерджентное формирование траектории. Она также допускает, что некоторые истории достижения цели будут результатом ретроспективного отбора и построения смысла.
Таким образом, необходимо исследовать не только вопрос «почему человек захотел сделать X», но и более широкую цепочку:
цель→изменение внутренней модели→внимание и оценка→локальное действие→изменение среды→новая информация→следующее действие\text{цель} \rightarrow \text{изменение внутренней модели} \rightarrow \text{внимание и оценка} \rightarrow \text{локальное действие} \rightarrow \text{изменение среды} \rightarrow \text{новая информация} \rightarrow \text{следующее действие}цель→изменение внутренней модели→внимание и оценка→локальное действие→изменение среды→новая информация→следующее действие
15. Заключение
В статье предложена гипотеза о том, что достижение отдалённой цели может включать неосознаваемую, нелинейную навигацию в пространстве состояний. Спонтанные желания в этой модели рассматриваются не как послания внешней Вселенной, а как потенциальные проявления локального выбора, основанного на внутренних моделях, оценке ценности, неопределённости и взаимодействии со средой.
Основные положения можно суммировать следующим образом:
Бессознательные процессы являются частью самого человека и могут влиять на выбор действий без доступа к сознательному объяснению.
Локальное действие не обязано напрямую приближать агента к B; оно может изменять информацию и пространство будущих возможностей.
Полная траектория к цели может возникать эмерджентно, а не быть заранее рассчитанной.
Необходимо отличать скрытую навигацию от случайности и ретроспективного построения причинной истории.
Активный вывод, обучение с подкреплением и теория динамических систем предоставляют возможные формальные рамки, но не являются доказательством самой гипотезы.
Проверка должна опираться на предварительно зарегистрированные поведенческие, физиологические и нейронные данные.
Главный исследовательский вопрос:
Что изменяется в мозге, теле и поведении человека после постановки B, благодаря чему меняется вероятность совершения локальных действий, не связанных с целью на уровне сознательного объяснения, но потенциально меняющих траекторию достижения целевого состояния?
Литература и теоретическая база
Pezzulo, G., Parr, T., & Friston, K. (2024). Active inference as a theory of sentient behavior. Biological Psychology, 186, 108741.
PubMed
Friston, K., FitzGerald, T., Rigoli, F., Schwartenbeck, P., O’Doherty, J., & Pezzulo, G. (2016). Active inference and learning. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 68, 862–879.
ScienceDirect
Parr, T., Pezzulo, G., & Friston, K. (2022). Active Inference: The Free Energy Principle in Mind, Brain, and Behavior. MIT Press.
Smith, R., et al. (2023). The empirical status of predictive coding and active inference. Neuroscience & Biobehavioral Reviews.
PubMed
Averbeck, B., & O’Doherty, J. P. (2022). Reinforcement-learning in fronto-striatal circuits. Neuropsychopharmacology, 47, 147–162.
Neuropsychopharmacology
Lageman, J., Fahrenfort, J. J., & Slagter, H. A. (2026). Prediction in action: Toward an empirical science of active inference. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 188, 106817.
Статус работы
Это концептуальная статья с исследовательскими гипотезами, а не отчёт о проведённом эксперименте. Её наиболее сильная сторона — формулировка проверяемой связи между целевым состоянием, неосознаваемым выбором локальных действий и динамикой среды. Её наиболее существенное ограничение — отсутствие пока эмпирического доказательства того, что бессознательная система способна заранее вычислять конкретную длинную цепочку случайных событий.
