1 час назад
Нейробиолог поставил под сомнение одно из ключевых представлений о работе мозга

В теоретической статье, опубликованной в Journal of Cognitive Neuroscience, нейробиолог Том Джеймс из Индианского университета ставит под сомнение традиционную схема принятия решений мозгом «восприятие — мышление — действие», также известную как «модель сэндвича».
В соответствии с традиционной модели, сенсорные, когнитивные и двигательные функции представляют собой отдельные этапы линейной причинной цепочки, а процесс принятия решения располагается между восприятием и действием.
Джеймс утверждает, что решения и процессы их принятия не следует считать причиной действий. Вместо этого он предлагает рассматривать действия как результат сенсомоторных процессов, а поведение — как продукт взаимодействия мозга, тела и окружающей среды.
Гипотеза Джеймса включает несколько составляющих. Одна из них заключается в том, что сенсорные и двигательные механизмы связаны с конкретными физическими структурами организма, например глазами, которые видят яблоко, и рукой, которая его берёт. Решения же, если рассматривать их как психические явления, представляют собой абстрактные описания, а не отдельные физические механизмы, вызывающие действие.

Чтобы объяснить свою идею, Джеймс приводит некоторое количество аналогий. Например, мы можем сказать, что «университет предпринял определённые действия». Можно сказать: «университет решил закрыться раньше». Это удобное сокращение, но за ним скрывается множество конкретных совещаний, звонков и других взаимодействий, которые привели к такому результату. Само выражение не указывает на физических людей и события, породившие этот результат. Аналогичным образом, утверждает нейробиолог, отдельный момент «принятия решения» мозгом тоже может быть лишь абстракцией.
Другая аналогия связана с роботами. Если робот запрограммирован поворачиваться к цели и избегать столкновений, эти простые правила могут привести к тому, что он начнёт двигаться вдоль стен комнаты в поисках цели. Такое поведение может выглядеть как результат принятого роботом решения, хотя на самом деле оно возникает из более простых правил управления.
Это теоретический аргумент, а не экспериментальное доказательство: новых экспериментов или сканирований мозга в работе не проводилось. Джеймс предлагает в будущих исследованиях изучать поведение, связанное с выбором, в более динамичных и приближенных к реальности условиях, не предполагая заранее линейную последовательность восприятия, решения и действия.
Основная рекомендация автора — использовать более естественные экспериментальные условия, в которых участники сами управляют своими действиями и могут обучаться, непрерывно обновляя сенсомоторные процессы посредством активного взаимодействия с окружающей средой.
Читают сейчас
45 минут назад
Форум «РАЗВИТИЕ’26»: виртуальный ответ на инженерные задачи
13 октября в Москве состоится форум «РАЗВИТИЕ. Российские технологии для инженеров». Мероприятие о российских ИТ‑разработках для тех, кто проектирует, запускает производство, строит и поддерживает инф

46 минут назад
Раскрыта уязвимость WeWorm для мессенджера WeChat, позволяющая запускать произвольный исходник в клиенте на iOS и Android
Команда инженеров из ИБ‑компании Calif раскрыла информация об RCE-уязвимости в китайском мессенджере WeChat. Задача была обнаружена с помощью ИИ. В рамках исследовательского проекта равным образом был

52 минуты назад
VK Frontend Meetup SPB — про веб-анимации, AI и автоматизацию
30 сентября в Санкт-Петербурге встречаемся с фронтенд-разработчиками на VK Frontend Meetup SPB. В этот раз разберём три слоя фронтенда: то, что видит пользователь, то, как мы создаём интерфейсы, и то,
1 час назад
Google DeepMind открыла базу прогнозов влияния однонуклеотидных изменений в геноме человека
Google DeepMind открыла AlphaGenome Atlas — базу данных, позволяющую прогнозировать последствия любого возможного однонуклеотидного варианта в геноме человека. Для её формирования использовали ИИ‑моде

1 час назад
DeepSeek V4.1 Flash: почти вдвое больше параметров и на 57% дешевле кэш
DeepSeek выпустили V4.1 Flash. Количество параметров почти удвоилось: с 284 до 552 млрд. Модель прибавила в тестах на программирование, а чтение из кэша подешевело в 2,3 раза по сравнению с августовск