Theory of Subjective Entropy: Cognition as compression of information
تقترح هذه الورقة نظرية الإنتروبيا الذاتية، التي تضفي صبغة رسمية على العشوائية باعتبارها علاقة بين البيانات والنموذج الداخلي للوكيل، وتثبت من خلال التجارب أن مقياس خوارزمية "توزين شجرة السياق" (Context-Tree Weighting) لقابلية الضغط يتنبأ بدقة التنبؤ بالتسلسل لدى البشر بشكل أفضل من النماذج التقليدية القائمة على التكرار.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي لبحث مسبق لم يخضع لمراجعة الأقران. وهو ليس نصيحة طبية. لا تتخذ أي قرارات تتعلق بصحتك بناءً على هذا المحتوى. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تخيل أن عقلك هو محقق فائق الذكاء يحاول حل لغز، لكن اللغز ليس سوى تدفق من الأحداث العشوائية، مثل رمي عملة معدنية مراراً وتكراراً. لعقود من الزمن، نظر العلماء إلى هذه الأحداث باستخدام أداة تسمى "إنتروبيا شانون" (Shannon entropy)، والتي تسأل ببساطة: "هل هذه العملة عادلة؟" إذا كانت العملة عادلة، فالإجابة هي "نعم، إنها عشوائية تماماً"، وعندها يستسلم المحقق، مفترضاً عدم وجود نمط للبحث عنه. ولكن ماذا لو لم تكن المشكلة في العملة؟ ماذا لو كانت المشكلة في دفتر ملاحظات المحقق؟ تغوص هذه الورقة البحثية في زاوية رائعة من العلم تسمى نظرية المعلومات الخوارزمية (Algorithmic Information Theory) والاستدلال النشط (Active Inference). فكر في نظرية المعلومات الخوارزمية كدراسة لكيفية إجراء "ضغط" (compression) لملف ما — مثل ضغط مجلد لجعله أصغر حجماً. إذا استطعت ضغطه بإحكام، فهذا يعني وجود نمط؛ أما إذا ظل حجمه كبيراً، فهو عشوائي حقاً. أما الاستدلال النشط فهو الفكرة القائلة بأن أدمغتنا تحاول باستمرار تقليص "مفاجأتها" الخاصة عبر التنبؤ بما سيحدث لاحقاً. نحن نهتم بهذا لأن الأمر يغير نظرتنا للعالم: ربما لا يكون الكون فوضوياً، بل نماذجنا الداخلية ليست جيدة بما يكفي لرؤية النظام الخفي.
يقترح المؤلفان، ميكائيل ليندمارك موسغارد وياكوب كارغو مورتنسن، فكرة جديدة تسمى نظرية الإنتروبيا الذاتية (Theory of Subjective Entropy). ادعاؤهما الكبير هو أن "العشوائية" ليست مجرد خاصية للعملة أو المصدر؛ بل هي علاقة بين تسلسل الأحداث والنموذج الداخلي للشخص الذي يراقبها. ولاختبار ذلك، أجريا تجربتين عبر الإنترنت مع 159 مشاركاً. لعب المشاركون لعبة كان عليهم فيها تخمين لون مربع (أزرق أو برتقالي) يظهر على شاشاتهم. كانت المربعات تتبع تسلسلاً ثنائياً (مثل 1 و0) تم إنتاجه ليكون عشوائياً عالمياً — بمعنى أنه إذا نظرت إلى التسلسل بأكمله، سيبدو كرمي عملة عادلة بلا أنماط. ومع ذلك، استخدم الباحثون أداة رياضية خاصة تسمى خوارزمية توزين الشجرة السياقية (Context-Tree Weighting - CTW) لتقسيم هذه التسلسلات إلى قطع صغيرة. كانت بعض القطع "دون-إنتروبية" (sub-entropic)، مما يعني أنها تحتوي على أنماط مخفية وقابلة للضغط يمكن لنموذج CTW رصدها. بينما كانت قطع أخرى "فوق-إنتروبية" (super-entropic)، مما يعني أنها كانت فوضوية حقاً وغير قابلة للضغط.
وهنا تكمن المفاجأة: على الرغم من أن التسلسل بأكمله كان عشوائياً، إلا أن المشاركين لم يخمنوا بشكل عشوائي. وجدت الدراسة أنه عندما يقع التسلسل في منطقة "دون-إنتروبية" (قطعة ذات نمط مخفي)، كان المشاركون أفضل بكثير في التنبؤ باللون التالي. في الواقع، كلما كانت "القطعة" أكثر قابلية للضغط (أي كلما استطاع نموذج CTW تصغيرها أكثر)، زادت دقة المشاركين. تشير الورقة إلى أن البشر يعملون مثل نماذج CTW هذه، حيث يحاولون باستمرار إيجاد أقصر "ملف مضغوط" للبيانات التي يرونها. وعندما يجدون نمطاً، يصبحون أفضل في التخمين.
والأهم من ذلك، أن المؤلفين استبعدوا بضعة تفسيرات أبسط. فقد أظهروا أن المشاركين لم يكونوا يقومون فقط بعدّ عدد المرات التي ظهر فيها اللون الأزرق أو البرتقالي حتى الآن (عدّ تكرار بسيط)؛ بل كانوا في الواقع يكتشفون هياكل أعمق وأكثر تعقيداً. كما قارنوا نتائجهم بمرجع "العملة العادلة" ووجدوا أنه بينما كانت الدقة الإجمالية تحوم حول 50% (نسبة الصدفة)، فإن الدقة المحلية في المناطق ذات الأنماط كانت أعلى بوضوح. تشير الورقة إلى أن هذا يحدث لأن أدمغتنا مدفوعة بمبدأ يسمى تقليل الطاقة الحرة (free energy minimization) — وبشكل أساسي، أدمغتنا تكره المفاجآت، لذا فهي تبحث بنشاط عن الأنماط لضغط المعلومات وجعل العالم يبدو أكثر قابلية للتنبؤ.
قامت الدراسة بقياس هذا بدقة عالية. عبر 89,520 تجربة، حددوا أكثر من 22,000 منطقة "دون-إنتروبية" و22,000 منطقة "فوق-إنتروبية". ووجدوا أنه مقابل كل "بت" إضافي من "الضغط" (وهو مقياس لمدى إمكانية تصغير النمط) في المنطقة دون-الإنتروبية، تزداد احتمالات التخمين الصحيح. وفي المناطق فوق-الإنتروبية، حيث لا يوجد نمط، ظلت دقة المشاركين قريبة من نسبة الصدفة، ومن المثير للاهتمام أنهم بدا وكأنهم يتوقفون عن محاولة البحث عن الأنماط كلما طالت المناطق الفوضوية، مما يشير إلى أنهم أذكياء بما يكفي لمعرفة متى يستسلمون.
فماذا يعني هذا؟ يشير هذا إلى أنه حتى في عالم يبدو عشوائياً تماماً، تقوم أدمغتنا باستمرار بمسح البحث عن "الرمز البريدي" للواقع. نحن لا نرى ضجيجاً فحسب؛ بل نرى هيكلاً محتملاً. إذا كان هناك نمط مخفي، حتى لو كان ضئيلاً، فيمكن لنماذجنا الداخلية التشبث به وتحسين تنبؤاتنا. تخلص الورقة إلى أن "العشوائية" هي أمر ذاتي: قد يكون التسلسل عشوائياً لمراقب بسيط، ولكنه مليء بالنظام لمراقب أكثر ذكاءً. هذا الإطار لا يشرح فقط كيف يخمن الناس الألوان على الشاشة، بل يقدم طريقة جديدة للتفكير في كيفية معالجة جميع الأنظمة المعرفية للمعلومات، مما يشير إلى أن فعل التفكير نفسه هو فعل ضغط الكون في شيء يمكننا فهمه.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.