🔺(начало выше)

Кстати, когда в психотерапии говорят про травмы, то обычно и описывают закапсулированный (т.е. не апдейтящийся) опыт. Оно вот так, потому что когда-то мозг выучил жестоким образом, что это так (верно или нет), и с тех пор никакая иная информация на те модели не влияет. Репертуар возможностей не растёт. Они по-прежнему те, 100%. И подход терапии в том, чтобы призвать на помощь другое наше мышление, которое не генеративная модель, а которое может на неё посмотреть и задаться вопросом, адекватно ли реальности она устроена. Это уже про два режима мышления, про которые я тоже немного писала (тут, а год назад и тут). Теперь я уже лучше про это думаю и скоро ещё напишу. Но сейчас мы не про это.

Сейчас мы про ещё одно понятие, которое понадобится в лекции. Там вместо неопределённости лучших догадок будут говорить об их точности. Математически точность — это величина, обратная неопределённости. То есть будь у вас конкретное значение для первой (а у мозга есть способ его знать), то вы просто поделили бы единицу на это значение и получили конкретное значение точности. Тут математик чувствует маленькое волшебствооооо. И отсюда понятно, что чем выше неопределённость, тем ниже точность догадки. И наоборот. Звучит логично.

И последнее, что надо будет иметь ввиду. Точность (и неопределённость) есть не только у лучших догадок мозга (ака его генеративных моделей), она есть ещё и у любых данных, которые этот мозг принимает извне или изнутри. И это позволяет ему сравнить свою догадку и внешние сведения на предмет: тааак, а что из них точнее?

Учитывая, что никто и никогда не скажет мозгу свыше, как оно на самом деле, больше полагаться на более точное (поооо мнению мозга же, не забываем!), звучит как вменяемое решение. Не наоборот же ему поступать.

Ну вот.

Ммм, не факт, что я сделала прям понятно, но если что потом ещё попробую. А пока идём дальше к лекции.

#вычислительная_психиатрия #клуб_пушения #полезные_модели🐘