Перейти к содержанию

3.5 Ресурсы для Углубления

3.5 Ресурсы для Углубления: Предиктивная Обработка

Теория Предиктивной Обработки (PP) и связанные с ней концепции (PC, FEP, Active Inference) – это обширная и быстро развивающаяся область. Этот раздел предоставляет ссылки на ключевые работы и ресурсы для тех, кто хочет глубже погрузиться в эту увлекательную парадигму.

Ключевые Авторы и Основополагающие Работы:

  1. Карл Фристон (Karl Friston): Главный теоретик Принципа Свободной Энергии (FEP), из которого выводятся PP и Active Inference. Его работы часто математически сложны, но фундаментальны.

    • Friston, K. (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature reviews neuroscience, 11(2), 127-138. https://doi.org/10.1038/nrn2787 — Классическая обзорная статья по FEP.

    • Friston, K., Mattout, J., & Kilner, J. (2011). Action understanding and active inference. Biological cybernetics, 104(1-2), 137–160. https://doi.org/10.1007/s00422-011-0424-z — Статья по Активному Выведению.

    • Feldman, H., & Friston, K. J. (2010). Attention, uncertainty, and free-energy. Frontiers in human neuroscience, 4, 215. https://doi.org/10.3389/fnhum.2010.00215 — Работа о роли точности (precision) и внимания.

  2. Энди Кларк (Andy Clark): Философ, внесший огромный вклад в популяризацию и концептуальное осмысление PP, особенно в контексте воплощенного и расширенного познания.

    • Clark, A. (2013). Whatever next? Predictive brains, situated agents, and the future of cognitive science. Behavioral and brain sciences, 36(3), 181-204. https://doi.org/10.1017/s0140525x12000477 — Отличный и влиятельный обзор PP.

    • Clark, A. (2016). Surfing uncertainty: Prediction, action, and the embodied mind. Oxford University Press. — Книга, подробно развивающая идеи PP и Active Inference.

  3. Якоб Хохви (Jakob Hohwy): Философ, известный своим строгим анализом PP и ее философских следствий, особенно в отношении восприятия, иллюзий и самосознания.

    • Hohwy, J. (2013). The predictive mind. Oxford University Press. — Фундаментальная монография по PP с философской точки зрения.

Доступные Введения и Обзоры:

  • На русском языке:

    • К сожалению, качественных обзорных статей или книг по PP/FEP на русском языке пока мало. Можно искать лекции или статьи отдельных специалистов (например, В. Ключарева, М. Фаликман) на платформах вроде ПостНауки, которые затрагивают байесовский подход к мозгу.

  • На английском языке:

    • Статьи Кларка (2013) и Хохви (2013, книга) являются хорошими отправными точками.

    • SEP: "Predictive Processing" (если/когда появится статья; на момент написания курса ее не было, но стоит проверить). Есть раздел в статье "Cognitive Science".

    • Seth, A. K., & Friston, K. J. (2016). Active interoceptive inference and the emotional brain. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 371(1708), 20160007. https://doi.org/10.1098/rstb.2016.0007 — Пример применения PP к интероцепции и эмоциям (важно для EPET).

    • Wiese, W., & Metzinger, T. (2017). Vanilla PP for philosophers: A primer on predictive processing. In T. Metzinger & W. Wiese (Eds.), Philosophy and predictive processing. MIND Group. https://predictive-mind.net/papers/vanilla-pp-for-philosophers — Хорошее введение для философов.

    • Популярное изложение Анила Сета: Seth, A. K. (2021). Being You: A New Science of Consciousness. Penguin Books Ltd. — Доступно объясняет идеи PP в контексте сознания.

Байесовский Подход (Математическая Основа):

  • Для понимания математических основ PP/FEP полезно иметь представление о Байесовской статистике и теории вероятностей.

  • На русском языке: Можно начать с вводных курсов по теории вероятностей и статистике (например, на Stepik, Coursera) или учебников.

  • На английском языке:

    • Griffiths, T. L., Kemp, C., & Tenenbaum, J. B. (2008). Bayesian models of cognition. In R. Sun (Ed.), The Cambridge handbook of computational psychology (pp. 59-100). Cambridge University Press.

    • Онлайн-ресурсы, посвященные Байесовскому выводу.

Изучение этих ресурсов позволит вам глубже понять теоретические основы, на которых будет строиться синтез в рамках ТЭПО/EPET в Модуле 5. В следующем модуле мы обратимся к другой важной составляющей этой теории – Теории Глобального Рабочего Пространства (GWT).