Не понял, что вы понимаете под концепцией и формализмом.
Принцип минимизации свободной энергии это попытка создать «единую теорию всего» для живых систем. Он утверждает, что любая самоорганизующаяся система (от клетки до мозга) стремится минимизировать математическую величину, называемую вариационной свободной энергией (это верхняя граница «удивления» или неопределенности системы).
Критики указывают, что Фристон совершает фундаментальную методологическую ошибку, смешивая понятия из разных областей: Свободная энергия в физике (термодинамическая свободная энергия Гельмгольца или Гиббса) — это вполне осязаемая физическая величина, измеряемая в джоулях, которая показывает количество полезной работы, совершаемой системой. Свободная энергия в FEP — это информационный показатель (из области машинного обучения и байесовской статистики), описывающий расхождение между моделью мира и сенсорными данными.
Уравнения Фристона элегантны, но они описывают чисто информационные процессы. Прямой физической эквивалентности между ними и реальными термодинамическими затратами мозга нет.
Принцип свободной энергии часто критикуют за то, что он выстроен вокруг круговой логики: Почему биологические системы существуют? Потому что они минимизируют свободную энергию. Почему они минимизируют свободную энергию? Потому что иначе они бы распались и перестали существовать.
Поскольку FEP позиционируется как фундаментальный математический закон природы (подобно принципу наименьшего действия Гамильтона в физике), он принципиально нефальсифицируем. Его сторонники открыто заявляют: пытаться экспериментально опровергнуть FEP — это как пытаться опровергнуть математический анализ экспериментами на природе. Но в таком случае это математический формализм, а не биологическая теория.
Отсутствие биологического и психологического «субстрата» Математика Фристона оперирует абстрактными границами («марковскими одеялами»), но полностью абстрагируется от реальной биологии: Она не учитывает эмоции, аффекты и то, как именно мозг кодирует информацию без опоры на идеализированную память. Она игнорирует эволюционную специфику разных организмов, предлагая усредненный математический закон, одинаковый как для бактерии, так и для профессора математики. Наиболее цитируемые критические работы Gershman, S. J. (2019). “What does the free energy principle tell us about the brain?” Colombo, M., & Wright, C. (2017). “First principles in the life sciences: The free-energy principle, organicism, and mechanism.” Brukner, S., et al. (2024 / 2025). “Forced Friends: Why the Free Energy Principle Is Not the New Hamilton’s Principle.” Stegemann, W. 2025 “Why Karl Friston is wrong: Teleology is metaphysics.”
Когда ученые пытаются применить глобальные теории вроде байесовского мозга или FEP на практике, они сталкиваются с фундаментальными психологическими и методологическими искажениями. Их можно сформулировать в виде трех главных системных ошибок:
Ловушка инструментальной прокрустики (The Instrumentalist Fallacy) «Если у тебя в руках молоток, всё вокруг кажется гвоздем». Если математик разработал красивый аппарат (например, вариационное исчисление или теорему Байеса), у него возникает непреодолимый соблазн описать этим аппаратом любое наблюдаемое поведение. Как это работает в нейробиологии: Вместо того чтобы спросить «Как устроен этот процесс в биологии?», ученые спрашивают «Как мне подогнать биологические данные под переменные в моем уравнении?». Учитывая пластичность мозга и огромный массив данных с МРТ, всегда можно найти корреляцию, которая идеально ляжет на заранее нарисованную кривую модели.
Систематическая ошибка выжившего в данных (Confirmation Bias & Overfitting) Мозг исследователя — это тоже «байесовский мозг», у которого есть сверхтвердое априорное убеждение (prior): «Моя теория верна». Любой успешный эксперимент трактуется как доказательство истинности глобального принципа. Любая аномалия или противоречие списывается на «шум в данных», «неидеальность измерительных приборов» или «неточно настроенные параметры модели». Математическая сложность FEP позволяет ввести столько свободных переменных, что модель можно буквально «натянуть» на любой массив хаотичных данных (явление, известное в Data Science как overfitting / переобучение).
Ошибка гипостазирования (Reification) Это склонность принимать ментальную концепцию или абстрактную модель за физическую реальность. Ученые забывают, что «свободная энергия» или «ошибка предсказания» — это всего лишь язык описания, придуманный людьми для удобства. Вместо этого они начинают искать в ткани мозга конкретные «нейроны свободной энергии» или «синапсы байесовского вывода». Происходит подмена: исследователи начинают изучать не сам мозг, а то, насколько удачно их математическая метафора отражается на экранах МРТ-сканеров.
Что касается эпистемологии Канта, то после Поппера, Куна, Лакатоса, Фейерабенда (и многих других) она давно не актуальна.
Не очень понял, что вы понимаете под концепцией и формализмом.
Принцип минимизации свободной энергии это попытка создать «единую теорию всего» для живых систем. Он утверждает, что любая самоорганизующаяся система (от клетки до мозга) стремится минимизировать математическую величину, называемую вариационной свободной энергией (это верхняя граница «удивления» или неопределенности системы).
Критики указывают, что
1) Фристон совершает фундаментальную методологическую ошибку, смешивая понятия из разных областей:
Свободная энергия в физике (термодинамическая свободная энергия Гельмгольца или Гиббса) — это вполне осязаемая физическая величина, измеряемая в джоулях, которая показывает количество полезной работы, совершаемой системой.
Свободная энергия в FEP — это информационный показатель (из области машинного обучения и байесовской статистики), описывающий расхождение между моделью мира и сенсорными данными.
2) Уравнения Фристона элегантны, но они описывают чисто информационные процессы. Прямой физической эквивалентности между ними и реальными термодинамическими затратами мозга нет.
3) Принцип свободной энергии часто критикуют за то, что он выстроен вокруг круговой логики:
Почему биологические системы существуют? Потому что они минимизируют свободную энергию.
Почему они минимизируют свободную энергию? Потому что иначе они бы распались и перестали существовать.
4) Поскольку FEP позиционируется как фундаментальный математический закон природы (подобно принципу наименьшего действия Гамильтона в физике), он принципиально нефальсифицируем. Его сторонники открыто заявляют: пытаться экспериментально опровергнуть FEP — это как пытаться опровергнуть математический анализ экспериментами на природе. Но в таком случае это математический формализм, а не биологическая теория.
5) Отсутствие биологического и психологического «субстрата»
Математика Фристона оперирует абстрактными границами («марковскими одеялами»), но полностью абстрагируется от реальной биологии:
Она не учитывает эмоции, аффекты и то, как именно мозг кодирует информацию без опоры на идеализированную память.
Она игнорирует эволюционную специфику разных организмов, предлагая усредненный математический закон, одинаковый как для бактерии, так и для профессора математики.
Наиболее цитируемые критические работы:
Gershman, S. J. (2019). "What does the free energy principle tell us about the brain?"
Colombo, M., & Wright, C. (2017). "First principles in the life sciences: The free-energy principle, organicism, and mechanism."
Brukner, S., et al. (2024 / 2025). "Forced Friends: Why the Free Energy Principle Is Not the New Hamilton's Principle."
Stegemann, W. 2025 "Why Karl Friston is wrong: Teleology is metaphysics."
6) Когда ученые пытаются применить глобальные теории вроде байесовского мозга или FEP на практике, они сталкиваются с фундаментальными психологическими и методологическими искажениями. Их можно сформулировать в виде трех главных системных ошибок:
1. Ловушка инструментальной прокрустики (The Instrumentalist Fallacy)
«Если у тебя в руках молоток, всё вокруг кажется гвоздем».
Если математик разработал красивый аппарат (например, вариационное исчисление или теорему Байеса), у него возникает непреодолимый соблазн описать этим аппаратом любое наблюдаемое поведение.
Как это работает в нейробиологии: Вместо того чтобы спросить «Как устроен этот процесс в биологии?», ученые спрашивают «Как мне подогнать биологические данные под переменные в моем уравнении?». Учитывая пластичность мозга и огромный массив данных с МРТ, всегда можно найти корреляцию, которая идеально ляжет на заранее нарисованную кривую модели.
2. Систематическая ошибка выжившего в данных (Confirmation Bias & Overfitting)
Мозг исследователя — это тоже «байесовский мозг», у которого есть сверхтвердое априорное убеждение (prior): «Моя теория верна».
Любой успешный эксперимент трактуется как доказательство истинности глобального принципа.
Любая аномалия или противоречие списывается на «шум в данных», «неидеальность измерительных приборов» или «неточно настроенные параметры модели».
Математическая сложность FEP позволяет ввести столько свободных переменных, что модель можно буквально «натянуть» на любой массив хаотичных данных (явление, известное в Data Science как overfitting / переобучение).
3. Ошибка гипостазирования (Reification)
Это склонность принимать ментальную концепцию или абстрактную модель за физическую реальность.
Ученые забывают, что «свободная энергия» или «ошибка предсказания» — это всего лишь язык описания, придуманный людьми для удобства. Вместо этого они начинают искать в ткани мозга конкретные «нейроны свободной энергии» или «синапсы байесовского вывода».
Происходит подмена: исследователи начинают изучать не сам мозг, а то, насколько удачно их математическая метафора отражается на экранах МРТ-сканеров.
Что касается эпистемологии Канта, то в свете работ Поппера, Куна, Лакатоса, Фейерабенда (и многих других) он давно не актуален.
Байесовский мозг, предиктивное кодирование далеко не ведущий подход и он критикуется: его невозможно опровергнуть; представляет мозг как гигантскую цифровую фабрику, которая непрерывно считает дроби, строит вероятностные распределения и решает сложнейшие дифференциальные уравнения; до сих пор четко не доказано, какие именно нейроны или слои коры кодируют «предсказание» (prior), какие — «реальность» (likelihood), а какие — саму «ошибку» (prediction error); проблема «Тёмной комнаты» (The Dark Room Problem) - если главная и единственная цель байесовского мозга это минимизация ошибки предсказания и «удивления» среды, то идеальной стратегией для любого организма было бы навсегда зайти в темную, абсолютно тихую комнату и лечь на пол. Критики видят в байесовском мозге очередной антропоморфный перенос. Век назад, в эпоху расцвета телефонии, мозг считали «коммутатором». В эпоху ЭВМ его объявили «компьютером». Сегодня, в эпоху триумфа алгоритмов машинного обучения и Data Science мозг стал «статистическим вычислителем».
Существуют и другие более влиятельные подходы к пониманию работы мозга: воплощенное познание (Embodied Cognition), коннектомика и сетевая нейробиология (Network Neuroscience), нейродарвинизм (теория отбора групп нейронов Джералда Эдельмана), теория интегрированной информации (Integrated Information Theory, IIT).
Ни одно из концептуальных предположений Фрейда (Ид, Эго, Суперэго, подсознание и т.п.) не может быть ни верифицировано, ни фальсифицировано и с развитием нейронауки потребность в этих концептах отсутствует. Эпистемология, т.е. методология науки применяется ко всей науке, прочее – фантазии.
Простите, но вы видимо все-таки не слишком знакомы с современной нейробиологией. Что касается философии, то ей склонны заниматься люди с определенной архитектурой мозга) как считает нейробиология. Философия науки по большей части занимается эпистемологией и общую философию она не жалует. Ибо от науки философия довольно далека.
Байесовский мозг и моделирование на его основе - один из нескольких подходов к пониманию работы мозга и его довольно сильно критикуют, ведь доказательств что мозг что-то "вычисляет" немного. Математика, придуманная человеком, вообще не слишком подходит для понимания работы мозга, вероятно. Поппер давно и аргументированно раскритиковал психоанализ за его априорную не научность, ибо его основные идеи сформулированы так, что не могут быть ни верифицированы, ни фальсифицированы.
А я знаком с химиками, но в химии не силен))) Расстройства в психиатрии действительно раньше (лет 30 или даже 20 назад) диагностировались по внешним признакам, но сейчас, с развитием нейробиологии, понимании процессов формирования и функционирования мозга это не так. Результаты сканирования мозга, некоторые физиологические показатели позволяют не только диагностировать многие псих.расстройства, но и предсказать наличие/отсутствие эмпатии, полит.ориентацию, ценности и многое другое. Поэтому в ДСМ-5, например, в качестве маркеров псих.расстройств указаны в т.ч. особенности архитектуры мозга, а в качестве их причин – генетика и среда (эпигенетика). В общем, вы общаетесь, видимо, с рос.нейробиологами, псхиатрами а они почти всегда в арьергарде мировой науки. Сейчас почти все исследования доступны онлайн, можете сами ознакомиться.
Философия о мозге, мышлении и поведении ничегошеньки не знает, поэтому что она думает по этому вопросу не имеет значения. Пусть фантазирует дальше.
увы, но отделить псевдонауку от науки никто пока в философии науки так и не смог. А математика это всего лишь язык, такой же абстрактный и "точный" как естественный.
Я писал, что «российский народ в массе своей не готов к демократии», то есть бОльшая часть, но не весь, конечно. Сегодня уже во многом ясно почему. И это не имеет отношения к "немецкий народ должен править миром" - эти (или подобные мысли в отношении другого народа) могут возникать у людей с нарциссическими, антисоциальными чертами личности – их не так уж и много в любом обществе.
Мне близок подход эволюционной биологии: живущие в группах люди адаптируются к среде, а полиморфизмы регулирующие транскрипцию генов и не меняющие последовательность ДНК помогают им в этом. Тут реципрокное влияние – генов, полиморфизмов и среды. И да, абсолютная свобода выбора в философском понимании, как сегодня уже ясно - фантазия. Дуализм души и тела – тоже.
Ну и наконец, некоторые люди с философским, математическим и т.п. складом ума часто склонны к упрощенному миропониманию, холистическому мышлению, кое-что об этом тоже известно.
Я ничего не путаю, так как под влиянием среды у людей с определенными генетическими полиморфизмами и набором генов формируется архитектура мозга, увеличивающая агрессивность, тревожность, и ингрупповой фаворитизм (расизм) (но не у всех, конечно). С т.з. эволюционной биологии, подозрительность и агрессивность, ингрупповой фаворитизм (расизм) на протяжении практически всей истории человечества увеличивали адаптивность и выживание в неблагоприятной среде. Поэтому расизм и нацизм можно считать адаптацией. Почему это не корреляция известно из других исследований, раскрывающих как конкретно формируются соответствующие нейронные сети и почему. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811920308855?via%3Dihub Гена Гитлера, конечно, не существует, он был просто психопатом и нарциссом, но и немецкое общество его не отторгло, - большая часть выбрала потому что расистами в той или иной мере были многие. К сожалению, "поаккуратнее" со всеми не получается, потому что понятие стресса гораздо шире, чем считает большинство, а родители не способны обеспечить отсутствие стресса (он воспроизводится и передается через поколения). И есть исследования, показывающие эпигенетические метки могут передаваться от родителей даже если сам ребенок растет в благоприятной среде. Это и объясняет "устойчивость" культуры. В т.ч. почему российский народ в массе своей не готов к демократии, увы. Ну и наконец, генетические факторы, среда указаны в качестве причин псих.расстройств в ДСМ-5, а архитектура мозга упомянута в качестве маркера. Собственно, нацисты и расисты это банальные параноики, психопаты и нарциссы, возможно еще и с пограничным расстройством личности в клинике или субклинике. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5289034/https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11989090/https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10454883/#sec5-genes-14-01639
«…Поведенческая генетика показала, что различные полиморфизмы генов, кодирующих белки, которые контролируют метаболическую и синаптическую функцию нейротрансмиттера, связаны с индивидуальной уязвимостью к неблагоприятными переживаниям, таким как стрессовые и травмирующие жизненные события, и могут привести к повышенному риску развития психопатологий, связанных с насилием….»
«…Агрессивное поведение — это сложный и многофакторный признак, на который влияют несколько генов и который формируется социальными и культурными ограничениями. Для отслеживания сигналов адаптации и выявления потенциальных новых генов, связанных с агрессивным поведением, мы исследовали вариации в девяти генах, ранее связанных с агрессивным поведением, а также в 74 взаимодействующих с ними генах, полученных из базы данных STRING. Мы идентифицировали 15 SNP, находящихся под положительным отбором в четырех генах ( SEC24B , NCOA2 , CTNNA1 и ALDH3A2 ), причем отбор последовательно подтверждался как iHS, так и xp-EHH анализами….»
«…мы обнаружили подтверждающие доказательства роли AVPR1A в детской агрессии, полученные в результате полногеномных ассоциативных исследований [ 35 ], эпигеномных исследований [ 126 ] и исследований генов-кандидатов [ 101 ].»
псих.расстройство это синдром, характеризующийся клинически значимым нарушением познавательной способности, регуляции эмоций или поведения человека, которое отражает дисфункцию психологических, биологических или эволюционных процессов, лежащих в основе психического функционирования. Психические расстройства обычно связаны со значительным дистрессом или нарушениями в социальной, профессиональной или другой важной деятельности. Как "оно устроено" психиатры неплохо уже знают и могут определить сегодня его наличие по маркерам в головном мозге и физиологическим показателям. И объяснить как и почему оно появилось благодаря генетике, среде и аверсивному формированию мозга. Философия это фантазии, и почему есть люди склонные к ним тоже во многом понятно в т.ч. благодаря изучению рабты мозга. В общем, "механики" тут не при чем и эволюционная биология или иная биология в них сегодня не нуждается.
Ну может он просто зашел в чужой кабинет, не обратил внимание на пресс-папье и тут вы его застали и заклейили фашистом... Не все кто ходит в футболке Месси, играет как он. В общем, не буду спойлерить, читайте Адорно.
а выделение людей склонных биологически к расизму вы считаете отнесением их к худшему сорту? Это спорно, ведь так мы их лучше понимаем и даже снимаем с них часть вины, разве не так? Или вы видите в этом какую-то иную "сортировку"?
чтобы понять, что такое фашизм, нужно понять какие черты отличают тех, кто разделяет такую идеологию. Начните с Т.Адорно "Исследование авторитарной личности", посмотрите шкалу фашизма. Потом можно будет попытаться почему они такие.
люди давно делят друг друга на сорта: интроверт, экстраверт, хам, добряк и т.п. Так уж устроено и человеческое мышление и наука - без категоризации сложно)))
как физически обрежут интернет - все закончится. Незашоренные займут место за шорами - на нарах. Так всегда было в русской истории.
Не понял, что вы понимаете под концепцией и формализмом.
Принцип минимизации свободной энергии это попытка создать «единую теорию всего» для живых систем. Он утверждает, что любая самоорганизующаяся система (от клетки до мозга) стремится минимизировать математическую величину, называемую вариационной свободной энергией (это верхняя граница «удивления» или неопределенности системы).
Критики указывают, что Фристон совершает фундаментальную методологическую ошибку, смешивая понятия из разных областей: Свободная энергия в физике (термодинамическая свободная энергия Гельмгольца или Гиббса) — это вполне осязаемая физическая величина, измеряемая в джоулях, которая показывает количество полезной работы, совершаемой системой. Свободная энергия в FEP — это информационный показатель (из области машинного обучения и байесовской статистики), описывающий расхождение между моделью мира и сенсорными данными.
Уравнения Фристона элегантны, но они описывают чисто информационные процессы. Прямой физической эквивалентности между ними и реальными термодинамическими затратами мозга нет.
Принцип свободной энергии часто критикуют за то, что он выстроен вокруг круговой логики: Почему биологические системы существуют? Потому что они минимизируют свободную энергию. Почему они минимизируют свободную энергию? Потому что иначе они бы распались и перестали существовать.
Поскольку FEP позиционируется как фундаментальный математический закон природы (подобно принципу наименьшего действия Гамильтона в физике), он принципиально нефальсифицируем. Его сторонники открыто заявляют: пытаться экспериментально опровергнуть FEP — это как пытаться опровергнуть математический анализ экспериментами на природе. Но в таком случае это математический формализм, а не биологическая теория.
Отсутствие биологического и психологического «субстрата» Математика Фристона оперирует абстрактными границами («марковскими одеялами»), но полностью абстрагируется от реальной биологии: Она не учитывает эмоции, аффекты и то, как именно мозг кодирует информацию без опоры на идеализированную память. Она игнорирует эволюционную специфику разных организмов, предлагая усредненный математический закон, одинаковый как для бактерии, так и для профессора математики. Наиболее цитируемые критические работы Gershman, S. J. (2019). “What does the free energy principle tell us about the brain?” Colombo, M., & Wright, C. (2017). “First principles in the life sciences: The free-energy principle, organicism, and mechanism.” Brukner, S., et al. (2024 / 2025). “Forced Friends: Why the Free Energy Principle Is Not the New Hamilton’s Principle.” Stegemann, W. 2025 “Why Karl Friston is wrong: Teleology is metaphysics.”
Когда ученые пытаются применить глобальные теории вроде байесовского мозга или FEP на практике, они сталкиваются с фундаментальными психологическими и методологическими искажениями. Их можно сформулировать в виде трех главных системных ошибок:
Ловушка инструментальной прокрустики (The Instrumentalist Fallacy) «Если у тебя в руках молоток, всё вокруг кажется гвоздем». Если математик разработал красивый аппарат (например, вариационное исчисление или теорему Байеса), у него возникает непреодолимый соблазн описать этим аппаратом любое наблюдаемое поведение. Как это работает в нейробиологии: Вместо того чтобы спросить «Как устроен этот процесс в биологии?», ученые спрашивают «Как мне подогнать биологические данные под переменные в моем уравнении?». Учитывая пластичность мозга и огромный массив данных с МРТ, всегда можно найти корреляцию, которая идеально ляжет на заранее нарисованную кривую модели.
Систематическая ошибка выжившего в данных (Confirmation Bias & Overfitting) Мозг исследователя — это тоже «байесовский мозг», у которого есть сверхтвердое априорное убеждение (prior): «Моя теория верна». Любой успешный эксперимент трактуется как доказательство истинности глобального принципа. Любая аномалия или противоречие списывается на «шум в данных», «неидеальность измерительных приборов» или «неточно настроенные параметры модели». Математическая сложность FEP позволяет ввести столько свободных переменных, что модель можно буквально «натянуть» на любой массив хаотичных данных (явление, известное в Data Science как overfitting / переобучение).
Ошибка гипостазирования (Reification) Это склонность принимать ментальную концепцию или абстрактную модель за физическую реальность. Ученые забывают, что «свободная энергия» или «ошибка предсказания» — это всего лишь язык описания, придуманный людьми для удобства. Вместо этого они начинают искать в ткани мозга конкретные «нейроны свободной энергии» или «синапсы байесовского вывода». Происходит подмена: исследователи начинают изучать не сам мозг, а то, насколько удачно их математическая метафора отражается на экранах МРТ-сканеров.
Что касается эпистемологии Канта, то после Поппера, Куна, Лакатоса, Фейерабенда (и многих других) она давно не актуальна.
Не очень понял, что вы понимаете под концепцией и формализмом.
Принцип минимизации свободной энергии это попытка создать «единую теорию всего» для живых систем. Он утверждает, что любая самоорганизующаяся система (от клетки до мозга) стремится минимизировать математическую величину, называемую вариационной свободной энергией (это верхняя граница «удивления» или неопределенности системы).
Критики указывают, что
1) Фристон совершает фундаментальную методологическую ошибку, смешивая понятия из разных областей:
Свободная энергия в физике (термодинамическая свободная энергия Гельмгольца или Гиббса) — это вполне осязаемая физическая величина, измеряемая в джоулях, которая показывает количество полезной работы, совершаемой системой.
Свободная энергия в FEP — это информационный показатель (из области машинного обучения и байесовской статистики), описывающий расхождение между моделью мира и сенсорными данными.
2) Уравнения Фристона элегантны, но они описывают чисто информационные процессы. Прямой физической эквивалентности между ними и реальными термодинамическими затратами мозга нет.
3) Принцип свободной энергии часто критикуют за то, что он выстроен вокруг круговой логики:
Почему биологические системы существуют? Потому что они минимизируют свободную энергию.
Почему они минимизируют свободную энергию? Потому что иначе они бы распались и перестали существовать.
4) Поскольку FEP позиционируется как фундаментальный математический закон природы (подобно принципу наименьшего действия Гамильтона в физике), он принципиально нефальсифицируем. Его сторонники открыто заявляют: пытаться экспериментально опровергнуть FEP — это как пытаться опровергнуть математический анализ экспериментами на природе. Но в таком случае это математический формализм, а не биологическая теория.
5) Отсутствие биологического и психологического «субстрата»
Математика Фристона оперирует абстрактными границами («марковскими одеялами»), но полностью абстрагируется от реальной биологии:
Она не учитывает эмоции, аффекты и то, как именно мозг кодирует информацию без опоры на идеализированную память.
Она игнорирует эволюционную специфику разных организмов, предлагая усредненный математический закон, одинаковый как для бактерии, так и для профессора математики.
Наиболее цитируемые критические работы:
Gershman, S. J. (2019). "What does the free energy principle tell us about the brain?"
Colombo, M., & Wright, C. (2017). "First principles in the life sciences: The free-energy principle, organicism, and mechanism."
Brukner, S., et al. (2024 / 2025). "Forced Friends: Why the Free Energy Principle Is Not the New Hamilton's Principle."
Stegemann, W. 2025 "Why Karl Friston is wrong: Teleology is metaphysics."
6) Когда ученые пытаются применить глобальные теории вроде байесовского мозга или FEP на практике, они сталкиваются с фундаментальными психологическими и методологическими искажениями. Их можно сформулировать в виде трех главных системных ошибок:
1. Ловушка инструментальной прокрустики (The Instrumentalist Fallacy)
«Если у тебя в руках молоток, всё вокруг кажется гвоздем».
Если математик разработал красивый аппарат (например, вариационное исчисление или теорему Байеса), у него возникает непреодолимый соблазн описать этим аппаратом любое наблюдаемое поведение.
Как это работает в нейробиологии: Вместо того чтобы спросить «Как устроен этот процесс в биологии?», ученые спрашивают «Как мне подогнать биологические данные под переменные в моем уравнении?». Учитывая пластичность мозга и огромный массив данных с МРТ, всегда можно найти корреляцию, которая идеально ляжет на заранее нарисованную кривую модели.
2. Систематическая ошибка выжившего в данных (Confirmation Bias & Overfitting)
Мозг исследователя — это тоже «байесовский мозг», у которого есть сверхтвердое априорное убеждение (prior): «Моя теория верна».
Любой успешный эксперимент трактуется как доказательство истинности глобального принципа.
Любая аномалия или противоречие списывается на «шум в данных», «неидеальность измерительных приборов» или «неточно настроенные параметры модели».
Математическая сложность FEP позволяет ввести столько свободных переменных, что модель можно буквально «натянуть» на любой массив хаотичных данных (явление, известное в Data Science как overfitting / переобучение).
3. Ошибка гипостазирования (Reification)
Это склонность принимать ментальную концепцию или абстрактную модель за физическую реальность.
Ученые забывают, что «свободная энергия» или «ошибка предсказания» — это всего лишь язык описания, придуманный людьми для удобства. Вместо этого они начинают искать в ткани мозга конкретные «нейроны свободной энергии» или «синапсы байесовского вывода».
Происходит подмена: исследователи начинают изучать не сам мозг, а то, насколько удачно их математическая метафора отражается на экранах МРТ-сканеров.
Что касается эпистемологии Канта, то в свете работ Поппера, Куна, Лакатоса, Фейерабенда (и многих других) он давно не актуален.
Байесовский мозг, предиктивное кодирование далеко не ведущий подход и он критикуется: его невозможно опровергнуть; представляет мозг как гигантскую цифровую фабрику, которая непрерывно считает дроби, строит вероятностные распределения и решает сложнейшие дифференциальные уравнения; до сих пор четко не доказано, какие именно нейроны или слои коры кодируют «предсказание» (prior), какие — «реальность» (likelihood), а какие — саму «ошибку» (prediction error); проблема «Тёмной комнаты» (The Dark Room Problem) - если главная и единственная цель байесовского мозга это минимизация ошибки предсказания и «удивления» среды, то идеальной стратегией для любого организма было бы навсегда зайти в темную, абсолютно тихую комнату и лечь на пол. Критики видят в байесовском мозге очередной антропоморфный перенос. Век назад, в эпоху расцвета телефонии, мозг считали «коммутатором». В эпоху ЭВМ его объявили «компьютером». Сегодня, в эпоху триумфа алгоритмов машинного обучения и Data Science мозг стал «статистическим вычислителем».
Существуют и другие более влиятельные подходы к пониманию работы мозга: воплощенное познание (Embodied Cognition), коннектомика и сетевая нейробиология (Network Neuroscience), нейродарвинизм (теория отбора групп нейронов Джералда Эдельмана), теория интегрированной информации (Integrated Information Theory, IIT).
Ни одно из концептуальных предположений Фрейда (Ид, Эго, Суперэго, подсознание и т.п.) не может быть ни верифицировано, ни фальсифицировано и с развитием нейронауки потребность в этих концептах отсутствует. Эпистемология, т.е. методология науки применяется ко всей науке, прочее – фантазии.
Простите, но вы видимо все-таки не слишком знакомы с современной нейробиологией. Что касается философии, то ей склонны заниматься люди с определенной архитектурой мозга) как считает нейробиология. Философия науки по большей части занимается эпистемологией и общую философию она не жалует. Ибо от науки философия довольно далека.
Байесовский мозг и моделирование на его основе - один из нескольких подходов к пониманию работы мозга и его довольно сильно критикуют, ведь доказательств что мозг что-то "вычисляет" немного. Математика, придуманная человеком, вообще не слишком подходит для понимания работы мозга, вероятно. Поппер давно и аргументированно раскритиковал психоанализ за его априорную не научность, ибо его основные идеи сформулированы так, что не могут быть ни верифицированы, ни фальсифицированы.
А я знаком с химиками, но в химии не силен))) Расстройства в психиатрии действительно раньше (лет 30 или даже 20 назад) диагностировались по внешним признакам, но сейчас, с развитием нейробиологии, понимании процессов формирования и функционирования мозга это не так. Результаты сканирования мозга, некоторые физиологические показатели позволяют не только диагностировать многие псих.расстройства, но и предсказать наличие/отсутствие эмпатии, полит.ориентацию, ценности и многое другое. Поэтому в ДСМ-5, например, в качестве маркеров псих.расстройств указаны в т.ч. особенности архитектуры мозга, а в качестве их причин – генетика и среда (эпигенетика). В общем, вы общаетесь, видимо, с рос.нейробиологами, псхиатрами а они почти всегда в арьергарде мировой науки. Сейчас почти все исследования доступны онлайн, можете сами ознакомиться.
Философия о мозге, мышлении и поведении ничегошеньки не знает, поэтому что она думает по этому вопросу не имеет значения. Пусть фантазирует дальше.
Фрейд уже очень давно не актуален.
увы, но отделить псевдонауку от науки никто пока в философии науки так и не смог. А математика это всего лишь язык, такой же абстрактный и "точный" как естественный.
Я писал, что «российский народ в массе своей не готов к демократии», то есть бОльшая часть, но не весь, конечно. Сегодня уже во многом ясно почему. И это не имеет отношения к "немецкий народ должен править миром" - эти (или подобные мысли в отношении другого народа) могут возникать у людей с нарциссическими, антисоциальными чертами личности – их не так уж и много в любом обществе.
Мне близок подход эволюционной биологии: живущие в группах люди адаптируются к среде, а полиморфизмы регулирующие транскрипцию генов и не меняющие последовательность ДНК помогают им в этом. Тут реципрокное влияние – генов, полиморфизмов и среды. И да, абсолютная свобода выбора в философском понимании, как сегодня уже ясно - фантазия. Дуализм души и тела – тоже.
Ну и наконец, некоторые люди с философским, математическим и т.п. складом ума часто склонны к упрощенному миропониманию, холистическому мышлению, кое-что об этом тоже известно.
Я ничего не путаю, так как под влиянием среды у людей с определенными генетическими полиморфизмами и набором генов формируется архитектура мозга, увеличивающая агрессивность, тревожность, и ингрупповой фаворитизм (расизм) (но не у всех, конечно). С т.з. эволюционной биологии, подозрительность и агрессивность, ингрупповой фаворитизм (расизм) на протяжении практически всей истории человечества увеличивали адаптивность и выживание в неблагоприятной среде. Поэтому расизм и нацизм можно считать адаптацией. Почему это не корреляция известно из других исследований, раскрывающих как конкретно формируются соответствующие нейронные сети и почему. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811920308855?via%3Dihub Гена Гитлера, конечно, не существует, он был просто психопатом и нарциссом, но и немецкое общество его не отторгло, - большая часть выбрала потому что расистами в той или иной мере были многие. К сожалению, "поаккуратнее" со всеми не получается, потому что понятие стресса гораздо шире, чем считает большинство, а родители не способны обеспечить отсутствие стресса (он воспроизводится и передается через поколения). И есть исследования, показывающие эпигенетические метки могут передаваться от родителей даже если сам ребенок растет в благоприятной среде. Это и объясняет "устойчивость" культуры. В т.ч. почему российский народ в массе своей не готов к демократии, увы. Ну и наконец, генетические факторы, среда указаны в качестве причин псих.расстройств в ДСМ-5, а архитектура мозга упомянута в качестве маркера. Собственно, нацисты и расисты это банальные параноики, психопаты и нарциссы, возможно еще и с пограничным расстройством личности в клинике или субклинике. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5289034/ https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11989090/ https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10454883/#sec5-genes-14-01639
вообще-то именно об этом я и писал. Кроме того, внешние факторы, т.е. стресс включает то, что большинство обывателей таковым не считает.
Вот цитаты https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6008527/
«…Поведенческая генетика показала, что различные полиморфизмы генов, кодирующих белки, которые контролируют метаболическую и синаптическую функцию нейротрансмиттера, связаны с индивидуальной уязвимостью к неблагоприятными переживаниям, таким как стрессовые и травмирующие жизненные события, и могут привести к повышенному риску развития психопатологий, связанных с насилием….»
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12842650/
«…Агрессивное поведение — это сложный и многофакторный признак, на который влияют несколько генов и который формируется социальными и культурными ограничениями. Для отслеживания сигналов адаптации и выявления потенциальных новых генов, связанных с агрессивным поведением, мы исследовали вариации в девяти генах, ранее связанных с агрессивным поведением, а также в 74 взаимодействующих с ними генах, полученных из базы данных STRING. Мы идентифицировали 15 SNP, находящихся под положительным отбором в четырех генах ( SEC24B , NCOA2 , CTNNA1 и ALDH3A2 ), причем отбор последовательно подтверждался как iHS, так и xp-EHH анализами….»
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11167064/#Sec17
«…мы обнаружили подтверждающие доказательства роли AVPR1A в детской агрессии, полученные в результате полногеномных ассоциативных исследований [ 35 ], эпигеномных исследований [ 126 ] и исследований генов-кандидатов [ 101 ].»
псих.расстройство это синдром, характеризующийся клинически значимым нарушением познавательной способности, регуляции эмоций или поведения человека, которое отражает дисфункцию психологических, биологических или эволюционных процессов, лежащих в основе психического функционирования. Психические расстройства обычно связаны со значительным дистрессом или нарушениями в социальной, профессиональной или другой важной деятельности. Как "оно устроено" психиатры неплохо уже знают и могут определить сегодня его наличие по маркерам в головном мозге и физиологическим показателям. И объяснить как и почему оно появилось благодаря генетике, среде и аверсивному формированию мозга. Философия это фантазии, и почему есть люди склонные к ним тоже во многом понятно в т.ч. благодаря изучению рабты мозга. В общем, "механики" тут не при чем и эволюционная биология или иная биология в них сегодня не нуждается.
Ну может он просто зашел в чужой кабинет, не обратил внимание на пресс-папье и тут вы его застали и заклейили фашистом... Не все кто ходит в футболке Месси, играет как он. В общем, не буду спойлерить, читайте Адорно.
а выделение людей склонных биологически к расизму вы считаете отнесением их к худшему сорту? Это спорно, ведь так мы их лучше понимаем и даже снимаем с них часть вины, разве не так? Или вы видите в этом какую-то иную "сортировку"?
чтобы понять, что такое фашизм, нужно понять какие черты отличают тех, кто разделяет такую идеологию. Начните с Т.Адорно "Исследование авторитарной личности", посмотрите шкалу фашизма. Потом можно будет попытаться почему они такие.
)))
Это нормально. Вы и не увидите ибо чтобы связать эти посылки нужно прочесть довольно много научных работ. Хотите верьте, хотите нет.
люди давно делят друг друга на сорта: интроверт, экстраверт, хам, добряк и т.п. Так уж устроено и человеческое мышление и наука - без категоризации сложно)))