Ako mozak predviđa svet, zašto smo radoznali?

Ako je mozak toliko posvećen predviđanju, nameće se očigledno pitanje.

Zašto jednostavno ne izbegavamo svako iznenađenje?

Tamna, mirna soba je savršeno predvidljiva. Ništa se ne menja. Dešava se izuzetno malo toga što bi moglo da naruši vaša očekivanja.

Pa ipak, gotovo niko ne želi da provede život na takvom mestu.

Putujemo u mesta koja nikada nismo videli, otvaramo knjige ne znajući kako se završavaju, igramo igre u kojima možemo da izgubimo i trošimo apsurdno mnogo vremena pokušavajući da odgovorimo na pitanja koja nam niko nije zadao.

Očigledno je da prediktivni mozak ne želi prosto svet koji već razume.

On takođe želi prilike da razume više od toga.

Predvidljivo može postati dosadno

Zamislite da iznova igrate istu laku igru protiv protivnika koga uvek pobeđujete.

U početku, pobeda prija. Ali ubrzo se nešto menja. Ishod postaje toliko predvidljiv da gotovo više nema ničega što biste mogli da otkrijete.

Sada zamislite suprotni ekstrem.

Zamislite igru u kojoj se pravila menjaju nasumično nakon svakog poteza. Ništa što naučite ne važi u sledećoj rundi. Strategija postaje besmislena jer ispod haosa ne postoji nikakva stabilna struktura.

Ni to iskustvo nije naročito privlačno.

Zanimljiv prostor nalazi se negde između ta dva ekstrema: ni potpuno predvidljiv, niti beznadežno nasumičan.

Nešto jeste neizvesno, ali deluje kao da je moguće razumeti ga.

Zlatokosin efekat

Jedan od najjasnijih dokaza za ovo dolazi iz istraživanja pažnje kod odojčadi^[1].

Bebama uzrasta od sedam i osam meseci prikazivane su vizuelne sekvence koje su se razlikovale po svojoj predvidljivosti.

Neke su bile izuzetno pravilne. Druge su bile krajnje iznenađujuće.

Bebe su imale tendenciju da brže odvrate pogled od oba ekstrema. Pažnju su duže zadržavale kada su se sekvence nalazile negde u sredini^[1].

Ovaj rezultat postao je poznat kao Zlatokosin efekat (Goldilocks effect): čini se da pažnja daje prednost ulaznim signalima koji nisu ni presimplitetni ni previše složeni.

Premda je primamljivo reći da su bebe birale tačno one uslove u kojima mogu najbrže da uče, studija to zapravo nije direktno merila.

Ono što ona pokazuje je suptilnije: čak ni veoma mladi umovi ne raspodeljuju pažnju nasumično. Oni su osetljivi na to koliko je pristižuća informacija predvidljiva.

Ponekad je neizvesnost korisna

Ova ideja se prirodno uklapa u računarske teorije istraživanja.

U okviru aktivnog zaključivanja (active inference), na primer, akcije mogu imati vrednost ne samo zato što vode do nečega što organizam želi, već i zato što otkrivaju nešto što još uvek ne zna^[2].

Ova druga vrsta vrednosti često se naziva epistemička vrednost.

Zamislite da čujete zvuk iza zatvorenih vrata.

Otvaranje vrata vam možda neće doneti hranu, novac ili bilo kakvu drugu očiglednu nagradu. Ali ono rešava neizvesnost. Saznajete šta je izazvalo zvuk.

Ta informacija može postati važna kasnije, čak i ako nema trenutnu praktičnu korist.

To je jedan od razloga zašto je klasični prigovor „tamne sobe” teorijama prediktivne obrade previše jednostavan. Organizam ne pokušava prosto da održi čulne ulaze savršeno konstantnim. On ima potrebe, očekivanja, ciljeve i neizvesnost o okruženju.

Ponekad je najbolji način da se ta neizvesnost smanji — upravo taj da krenete u istraživanje.

Majmun koji je želeo da zna

Životinje će ponekad tražiti informaciju čak i kada saznanje ne može promeniti ono što sledi.

U klasičnom eksperimentu, majmuni su birali između simbola na ekranu koji su vodili do budućih nagrada^[3].

Jedna opcija im je davala unapred informaciju o tome da li će predstojeća nagrada biti velika ili mala. Druga je tu informaciju uskraćivala sve dok sama nagrada ne stigne.

Važan detalj je da ranije saznanje nije omogućavalo majmunu da promeni ishod.

Nagrada je već bila određena.

Pa ipak, majmuni su dosledno birali opciju koja im je govorila šta ih čeka.

Birali su informaciju radi nje same.

Snimanja sa dopaminskih neurona u srednjem mozgu dodala su još jedan zanimljiv detalj. Neki od ovih neurona reagovali su ne samo na očekivanu nagradu, već i na signale koji su nosili najavu te nagrada^[3].

To ne znači da je dopamin prosto „hemikalija za radoznalost” u mozgu. Dopamin učestvuje u mnogim procesima, a traženje informacija je samo jedan deo daleko većeg sistema.

Ali eksperiment pokazuje da informacija može dobiti motivacionu vrednost čak i kada nema neposrednu praktičnu upotrebu.

Iznenađenje nije isto što i informacija

Ova razlika je važna jer radoznalost nije samo glad za nepredvidljivošću.

Čista nasumičnost može biti izuzetno iznenađujuća, a da vas u isto vreme ne nauči gotovo ničemu.

Televizijski ekran pun snega i šuma jeste nepredvidljiv, ali u njemu nema nikakvog obrasca vrednog otkrivanja.

Dobra misterija je drugačija.

Ne znate odgovor, ali sumnjate da odgovor postoji. Novi tragovi smanjuju neizvesnost. Dobar zaplet čini više od toga da vas iznenadi; on reorganizuje ono što ste mislili da razumete.

Istraživanja radoznalosti i traženja informacija sugerišu da u tome može učestvovati više različitih motiva: novina, smanjenje neizvesnosti, informacioni razmaci, očekivano učenje i mogućnost otkrivanja strukture^[4][5].

Možda ne postoji jedan jedinstveni mehanizam zvan „radoznalost”.

Ali mnogi oblici radoznalosti dele nešto važno: neizvesnost je privlačna kada deluje kao da može postati znanje.

Zašto napuštamo ono što već znamo?

Prediktivnom umu nije potreban savršeno predvidljiv svet.

Zapravo, takav svet bi ostavio veoma malo prostora za poboljšanje njegovog modela.

Na drugom ekstremu, potpuna nasumičnost nudi malo strukture iz koje se može učiti.

Negde između ta dva leži vrsta neizvesnosti koja se može istraživati, testirati i postepeno razumeti.

To je teritorija zagonetki, eksperimenata, teških igara, nepoznatih mesta i neodgovorenih pitanja.

Mi ne tražimo iznenađenje nužno radi njega samog.

Mi tražimo mogućnost da nešto što još uvek ne razumemo — postane razumljivo.