În ciuda evenimentelor prezentate în The Imitation Game, Alan Turing nu a inventat mașina care a crăpat codurile Germaniei în timpul celui de-al Doilea Război Mondial - Polonia a făcut-o. Dar genialul matematician a inventat ceva menționat niciodată în film: un instrument matematic pentru a judeca fiabilitatea informațiilor. Instrumentul său a sporit munca de descifrare a mesajelor codificate folosind versiuni îmbunătățite ale mașinilor poloneze.
Continut Asemanator
- Snackingul de la miezul nopții este rău pentru creierul tău
- Creierul porumbeilor funcționează cam ca al nostru
- Luati decizii mai bune când vă este foame?
Acum, cercetătorii care studiază maimuțele rhesus au descoperit că creierul folosește și acest instrument matematic, nu pentru decodarea mesajelor, ci pentru identificarea unor dovezi nesigure pentru a lua decizii simple. Pentru neuroștiințificul Universității Columbia, Michael Shadlen și echipa sa, constatarea susține o idee mai amplă că toate deciziile pe care le luăm - chiar și cele aparent iraționale - pot fi defalcate în operațiuni stastice raționale. „Credem că creierul este fundamental rațional”, spune Shadlen.
Inventat în 1918, mașina germană Enigma a creat o cifră de înlocuire schimbând literele originale într-un mesaj pentru altele noi, producând ceea ce părea a fi pur și simplu gibberish. Pentru a complica cifrarea, dispozitivul avea discuri rotative în interior care se roteau de fiecare dată când apăsați o tastă, schimbând codificarea cu fiecare apăsare a tastei. Procesul a fost atât de complex încât, chiar și cu o mașină Enigma în mână, germanii nu puteau descifra un mesaj doar știind setările inițiale ale acestor cadrane de criptare.
O mașină germană de enigmă, dușmanul coditorilor de al doilea război mondial. (Biblioteca Walker a istoriei imaginației umane) Turing a creat un algoritm care reduce numărul de setări posibile pe care mașinile de decriptare britanice, numite bombe, trebuiau să le testeze în fiecare zi. Lucrând la instalația secretă Bletchley Park din Marea Britanie, Turning și-a dat seama că este posibil să vă dați seama dacă două mesaje proveneau de la mașini cu rotori care porneau în aceleași poziții - o informație-cheie pentru a afla acele poziții. Aliniați două mesaje codate, unul peste celălalt și șansa ca oricare două litere să fie aceleași este puțin mai mare dacă ambele mesaje provin de la mașini cu aceleași setări inițiale. Acest lucru se datorează faptului că în germană, ca și în engleză, anumite litere tind să fie mai frecvente, iar procesul de criptare a păstrat acest tipar.
Algoritmul lui Turing a adăugat, în esență, probabilitățile acestor indicii. Acesta a indicat, de asemenea, când probele cumulate au fost suficient de bune pentru a accepta sau a respinge faptul că cele două mesaje comparate provin de la mașini cu aceleași stări ale rotorului. Acest instrument statistic, numit test secvențial al raportului de probabilitate, s-a dovedit a fi soluția optimă a problemei. Acesta a economisit timp permițându-i coditorilor Bletchley să decidă dacă două mesaje au fost utile în timp ce privim cel mai mic număr de scrisori posibile. Întoarcerea nu a fost singurul matematician care a lucrat în secret pentru a veni cu această idee. Abraham Wald de la Universitatea Columbia a folosit-o în 1943 pentru a-și da seama de câte bombe a avut nevoie ca armata americană să explodeze, pentru a fi rezonabil că un lot de muniții nu a fost defect înainte de expediere.
Acum, Shadlen a descoperit că oamenii și alte animale ar putea folosi o strategie similară pentru a da sens informațiilor incerte. Tratarea incertitudinii este importantă, deoarece puține decizii se bazează pe dovezi perfect fiabile. Imaginați-vă că ați condus pe o stradă șerpuită noaptea pe ploaie. Trebuie să alegeți dacă rotiți roata la stânga sau la dreapta. Dar cât de mult poți avea încredere în luminile de coadă slabe ale unei mașini, la o distanță necunoscută în față, linia întunecată a copacului cu forma sa confuză sau indicatoarele de culoare abia vizibile? Cum puneți aceste informații pentru a rămâne pe drum?
Maimuțele din laboratorul lui Shadlen s-au confruntat cu o decizie la fel de dificilă. Au văzut două puncte afișate pe un monitor de computer și au încercat să câștige o delicioasă alegând cea corectă. Forme care s-au aprins pe ecran una după alta, au arătat răspunsul. Când a apărut un simbol Pac-Man, de exemplu, punctul din stânga a fost probabil, dar nu cu siguranță, răspunsul corect. În schimb, un pentagon a favorizat punctul potrivit. Jocul s-a încheiat când o maimuță a decis că a văzut suficiente forme pentru a pune în pericol o presupunere îndreptându-și ochii spre unul dintre puncte.
Cortexul intraparietal lateral, partea creierului măsurată în acest studiu, se găsește în lobul parietal. (Imagine amabilitate a Institutului Național de Îmbătrânire / Institutele Naționale de Sănătate) Există multe strategii care ar fi putut fi folosite pentru a alege punctul corect. O maimuță ar putea să acorde atenție numai celor mai bune indicii și să le ignore pe celelalte. Sau o alegere ar putea fi făcută pur și simplu după o anumită perioadă de timp, indiferent de cât de sigură era o maimuță despre dovezile pe care le văzuse până la acel moment.
Ceea ce s-a întâmplat de fapt a fost o acumulare de informații în creier, deoarece animalul a evaluat fiabilitatea fiecărei forme și le-a adăugat până la un număr total de rulare. Shadlen a monitorizat această acumulare prin introducerea fără durere de electrozi în creierul maimuțelor. Indiciile cu probabilitate ridicată au determinat salturi mari în activitatea creierului, în timp ce indicii mai slabe au dat salturi mai mici. Deciziile par să fie luate atunci când activitatea în favoarea stângii sau dreptei a trecut un anumit prag - la fel ca rezultatele din algoritmul Turing.
„Am descoperit că creierul ajunge la o decizie într-un mod care ar trece cu un statisticist”, spune Shadlen, a cărei echipă va publica rezultatele într-un număr viitor al revistei Neuron.
Jan Drugowitsch, un neuroștiințific la Ecole Normale Supérieure din Paris, este de acord. „Acesta face un caz foarte puternic că creierul încearcă într-adevăr să urmeze strategia prezentată aici”, spune el. Dar alegerile mai complicate, cum ar fi unde să mergem la facultate sau cu cine să se căsătorească, pot fi reduse la strategii statistice simple?
„Nu știm că provocările cu care se confruntă creierul în rezolvarea problemelor mari sunt exact aceleași ca și provocările în deciziile mai simple”, spune Joshua Gold, un neurolog în cadrul Școlii de Medicină a Universității din Pennsylvania. „În momentul de față este pură conjectura că mecanismele pe care le studiem în laborator suportă decizii la nivel superior.”
