Pendeta Presbiterian Thomas Bayes tidak tahu bahawa dia akan memberikan sumbangan yang berkekalan dalam sejarah manusia. Dilahirkan di England pada awal abad ke-18, Bayes adalah seorang yang pendiam dengan akal yang ingin tahu. Selama hidupnya, dia menerbitkan hanya dua karya: "Kebaikan Tuhan" pada tahun 1731 untuk membela Tuhan dan monarki Inggeris, serta artikel tanpa nama yang menyokong pengiraan Isaac Newton pada tahun 1736. Namun, satu hujah yang dibuat Bayes sebelum kematiannya pada tahun 1761 menentukan jalannya sejarah. Dia membantu Alan Turing memecahkan enkripsi Enigma Jerman, Angkatan Laut AS mengesan kapal selam Soviet, dan ahli statistik mengenal pasti Federalist Papers. Dan hari ini, dengan bantuannya, mereka menyelesaikan rahsia fikiran.
Semuanya bermula pada tahun 1748 ketika ahli falsafah David Hume menerbitkan The Inquiry into Human Cognition dan, antara lain, mempersoalkan adanya keajaiban. Menurut Hume, kemungkinan kesalahan oleh orang yang mengaku telah melihat kebangkitan Kristus melebihi kemungkinan kejadian ini benar-benar terjadi. Tetapi Pendeta Bayes tidak menyukai teori ini.
Alat enkripsi "Enigma"
Foto: AFP 2016, Timothy A. Clary
Bertekad untuk membuktikan bahawa Hume salah, Bayes berusaha untuk mengukur kemungkinan kejadian. Sebagai permulaan, dia membuat senario sederhana: Bayangkan bola dilemparkan di atas meja rata di belakang punggung anda. Anda boleh membuat tekaan di mana dia mendarat, tetapi mustahil untuk memberitahu tanpa melihat sejauh mana tepatnya anda. Kemudian minta rakan sekerja melemparkan bola lain dan beritahu anda jika bola itu berada di sebelah kanan atau kiri yang pertama. Sekiranya bola kedua berada di sebelah kanan, kemungkinan bola pertama mendarat di sebelah kiri meja (dengan anggapan ini, ada lebih banyak ruang di sebelah kanan bola untuk bola kedua). Dengan setiap bola baru, tekaan anda mengenai lokasi bola pertama akan diperbaharui dan diperhalusi. Menurut Bayes, pelbagai bukti kebangkitan Kristus juga menunjukkan kebolehpercayaan peristiwa ini,dan mereka tidak boleh diberi potongan harga, seperti yang dilakukan Hume.
Pada tahun 1767, rakan Bayes, Richard Price menerbitkan buku mengenai The Significance of Christianity, Bukti, dan Kemungkinan Penolakannya, yang menggunakan idea Bayes untuk menantang hujah Hume. Menurut sejarawan dan ahli statistik Stephen Stigler, dalam artikel Price, idea probabilistik asas adalah bahawa Hume meremehkan jumlah saksi bebas terhadap suatu keajaiban, dan hasil Bayes menunjukkan bagaimana peningkatan jumlah bukti, bagaimanapun tidak dapat diandalkan, dapat lebih kuat daripada yang kecil tahap kebarangkalian kejadian dan dengan itu mengubahnya menjadi fakta”.
Statistik yang berkembang dari hasil kerja Price dan Bayes cukup kuat untuk menangani pelbagai ketidakpastian. Dalam perubatan, teorema Bayes membantu mempertimbangkan kaitan antara penyakit dan kemungkinan penyebabnya. Dalam pertempuran, ia menyempitkan ruang untuk melokalisasi kedudukan musuh. Dalam teori maklumat, ia boleh digunakan untuk mendekripsi mesej. Dan dalam sains kognitif, memungkinkan untuk memahami makna proses deria.
Video promosi:
Teorema Bayes diterapkan pada otak pada akhir abad ke-19. Ahli fizik Jerman Hermann von Helmholtz menggunakan idea Bayes untuk mengemukakan idea mengubah data deria, seperti kesedaran tentang ruang, menjadi maklumat melalui proses yang disebutnya sebagai kesimpulan tidak sedar. Statistik Bayesian menjadi popular, dan idea bahawa pengiraan mental yang tidak sedar secara semula jadi mungkin tidak lagi dianggap tidak masuk akal. Menurut Hipotesis Otak Bayesian, otak terus membuat inferens Bayes untuk mengimbangi kekurangan informasi deria, sama seperti setiap bola berikutnya yang dilemparkan ke meja Bayesian mengisi jurang di lokasi bola pertama. Otak Bayesian membentuk model dalaman dunia: jangkaan (atau andaian) mengenaibagaimana pelbagai objek melihat, merasakan, suara, berkelakuan dan berinteraksi. Sistem ini menerima isyarat deria dan mensimulasikan secara kasar apa yang berlaku di sekitar.
Contohnya, penglihatan. Cahaya memantul objek di sekitar kita dan memukul permukaan retina, dan otak entah bagaimana mesti membuat gambar tiga dimensi dari data dua dimensi. Banyak gambar tiga dimensi dapat diperoleh darinya, jadi bagaimana otak memutuskan apa yang harus ditunjukkan kepada kita? Mungkin menggunakan model Bayesian. Nampaknya sukar dipercayai bahawa otak telah banyak berkembang sehingga mampu melakukan pengiraan statistik hampir dengan yang ideal. Komputer kita tidak dapat menangani sebilangan besar kebarangkalian statistik, dan sepertinya kita selalu melakukannya. Tetapi mungkin otak masih tidak mampu melakukan ini. Menurut teori persampelan, kaedah kesedaran dapat mendekati inferensi Bayesian: bukannya secara serentak mengeluarkan semua andaian yang dapat menjelaskan sebarang isyarat deria,otak hanya mengambil kira beberapa dari mereka, dipilih secara rawak (berapa kali setiap andaian dipilih berdasarkan frekuensi kes yang sesuai pada masa lalu).
Ini dapat menjelaskan asal-usul ilusi visual: otak memilih "tekaan terbaik" menurut peraturan inferensi Bayesian, dan ternyata salah, kerana sistem visualisasi mengisi jurang maklumat dengan pilihan dari model dalaman yang tidak sesuai. Sebagai contoh, nampaknya dua kotak di papan kotak mempunyai warna yang berbeza, atau bulatan kelihatan cekung pada mulanya dan menjadi cembung setelah putaran 180 darjah. Dalam kes seperti itu, otak pada mulanya membuat anggapan yang salah mengenai sesuatu yang semudah pencahayaan.
Ini juga membantu menjelaskan mengapa maklumat lebih awal diterima, semakin kuat kesannya terhadap orang yang mempunyai ingatan, kesan, keputusan, menjelaskan Alan Sanborn (Adam Sanborn), yang mengkaji masalah tingkah laku di University of Warwick. Berpotensi, orang lebih suka membeli dari penjual pertama yang mereka temui. Slot lebih cenderung untuk meneruskan permainan jika dimulakan dengan kemenangan. Kesan pertama sering kali sukar untuk dibantah, walaupun pada dasarnya salah. "Sebaik sahaja anda mendapat maklumat awal, anda akan membuat andaian yang menyetujuinya," jelas Sanborn.
Kebolehubahan ini berlaku pada tahap neutron. "Ideanya adalah bahawa aktiviti neutron adalah pemboleh ubah rawak yang ingin anda hasilkan," kata Máté Lengyel, ahli sains saraf yang berpusat di Cambridge. Dengan kata lain, kebolehubahan aktiviti saraf adalah petunjuk kemungkinan berlakunya kejadian. Mari pertimbangkan contoh yang dipermudahkan - neuron yang bertanggungjawab terhadap konsep "harimau". Neuron akan berayun antara dua tahap aktiviti, tinggi apabila ada isyarat untuk kehadiran harimau dan rendah, yang bermaksud bahawa tidak ada harimau. Frekuensi neuron sangat aktif meningkatkan kemungkinan harimau hadir. "Pada dasarnya, dalam hal ini, kita dapat mengatakan bahawa aktiviti neuron adalah sampel dari taburan kebarangkalian," kata saintis itu. - Ternyata jika anda mengembangkan idea ini dengan cara yang lebih realistik dan kurang mudah,maka ia merangkumi banyak perkara yang kita ketahui mengenai neuron dan kebolehubahan tindak balasnya."
Salah seorang rakan sekerja Sanborn, Thomas Hills, menjelaskan bahawa cara kita memilih antara gambar mental agak serupa dengan bagaimana kita mencari objek fizikal di angkasa. Sekiranya anda biasanya mengambil susu dari belakang pasar raya, perkara pertama yang anda lakukan adalah pergi ke sana semasa anda datang ke kedai baru untuk mendapatkan susu. Ini tidak berbeza dengan mencari gambar dalaman di otak. “Seseorang dapat membayangkan memori sebagai sejenis catatan frekuensi rasional peristiwa di dunia. Kenangan dikodkan menjadi gambaran mental sesuai dengan pengalaman masa lalu. Oleh itu, jika saya bertanya tentang hubungan anda dengan ibu anda, anda boleh mula berfikir: berikut adalah ingatan tentang interaksi positif, inilah ingatan lain mengenai interaksi positif, dan inilah ingatan negatif. Tetapi rata-rata, kenangan hubungan anda dengan ibu anda bagus, jadi anda mengatakan "baik"- kata Thomas Hills. Otak adalah sejenis mesin pencari yang memilih kenangan, mencipta apa yang disebut oleh Hills sebagai "struktur kepercayaan," idea ikatan dengan ibu bapa, definisi "anjing," "teman," "cinta," dan semua yang lain.
Sekiranya proses pencarian menjadi salah, iaitu otak membuat pilihan dari maklumat yang tidak mewakili pengalaman manusia, jika ada ketidakcocokan antara harapan dan isyarat deria yang sebenarnya, maka timbul kemurungan, sindrom obsesif-kompulsif, gangguan pasca-trauma dan sejumlah penyakit lain.
Ini tidak bermaksud bahawa hipotesis otak Bayes tidak mempunyai lawan. "Saya rasa kerangka Bayesian, sebagai sejenis bahasa matematik, adalah cara yang kuat dan berguna untuk menyatakan teori psikologi. Tetapi penting untuk menganalisis teori mana yang sebenarnya memberikan penjelasan,”kata Matt Jones dari University of Colorado di Boulder. Pada pendapatnya, penyokong "otak Bayesian" terlalu bergantung pada bahagian teori yang membicarakan analisis statistik. "Dengan sendirinya, ia tidak menjelaskan kepelbagaian tingkah laku. Masuk akal hanya dalam kombinasi dengan apa yang sebenarnya menjadi anggapan bebas mengenai sifat perwakilan pengetahuan: bagaimana kita mengatur konsep, mencari maklumat dalam ingatan, menggunakan pengetahuan untuk menaakul dan menyelesaikan masalah."
Dengan kata lain, tuntutan kami mengenai pemprosesan psikologi maklumat yang secara tradisional dilakukan oleh sains kognitif menunjukkan bagaimana statistik Bayesian diterapkan pada fungsi otak. Model ini menerjemahkan teori-teori ini ke dalam bahasa matematik, tetapi tafsiran ini berdasarkan psikologi konservatif. Pada akhirnya, mungkin model Bayesian atau non-Bayesian lain sesuai dengan pelbagai proses mental yang mendasari persepsi deria dan pemikiran kita yang lebih tinggi.
Sanborn mungkin tidak setuju dengan pandangan Jones mengenai hipotesis otak Bayes, tetapi dia memahami bahawa langkah seterusnya adalah untuk menyempitkan pelbagai model dalam tindakan. "Kita boleh mengatakan bahawa pengambilan sampel itu sendiri berguna untuk memahami aktiviti otak. Tetapi ada banyak pilihan. " Sejauh mana mereka bersetuju dengan teori Bayes masih belum dapat dilihat. Namun, kita sudah dapat mengatakan bahawa pembelaan agama Kristian pada abad ke-18 membantu para saintis mencapai kejayaan besar pada abad ke-21.
