Новости психофизиологии

Дорогие друзья, я хочу поделиться большой радостью – на факультете психологии МГУ имени М.В. Ломоносова защитили дипломы трое моих студентов по кафедре психофизиологии (специализация «Клиническая психофизиология» и магистерская программа «Когнитивная нейронаука»), все на «отлично»: Василиса Абросимова («Психофизиологические механизмы влияния эмоционального интеллекта на восприятие лицевых экспрессий и боли другого человека: сетевой анализ»), Дарья Верхолаз («Психофизиологические механизмы влияния "темных" личностных черт в норме на восприятие лицевых экспрессий и боли другого человека: сетевой анализ») и Анастасия Фокина («Динамика электроэнцефалографических показателей при коррекции уровня психоэмоционального стресса у студентов методом нейробиоуправления»)! Василиса Абросимова (https://istina.msu.ru/workers/437392799/), которая со второго курса работает лаборанткой кафедры психофизиологии, уже досрочно, выиграв конкурс научного портфолио, без экзаменов поступила в нашу аспирантуру и будет продолжать изучение мозговых механизмов эмоционального интеллекта в формате кандидатской диссертации по психофизиологии. Приглашаем всех послушать наш с Василисой устный доклад «Психофизиологические механизмы эмоционального интеллекта в задаче на восприятие чужой боли: сетевой подход» в конце августа на XI Международной конференции по когнитивной науке в Нижнем Новгороде! 😊 В целом, деятельность нашей группы сетевой психофизиологии МГУ, изучающей с помощью теории графов сетевую / гиперсетевую организацию мозговых механизмов психических процессов, свойств и состояний, продолжает фокусироваться на шести основных для нас темах: 1) эмоциональный интеллект; 2) личностная аутичность; 3) просоциальные (эмпатия, альтруизм) и антисоциальные (психопатия, нарциссизм, макиавеллизм) личностные качества; 4) флюидный интеллект; 5) зрительная рабочая память; 6) зрительное сознание. Я поздравляю выпускников нашей кафедры психофизиологии и всего психфака МГУ и искренне желаю ребятам – уже коллегам – удачи! 🔥

Дорогие друзья, для телеграм-канала «Новости психофизиологии» создана VK-площадка vk.com/pfnews, подписывайтесь!

"The unreasonable effectiveness of pattern matching" https://arxiv.org/abs/2601.11432 Большие языковые модели могут восстанавливать смысл текста, даже если большинство содержательных слов заменены вымышленными или бессмысленными, "переводя" такой текст обратно в осмысленные предложения за счёт структуры языка, морфологии и статистических паттернов. Такая способность больших языковых моделей восстанавливать смысл из формальных паттернов свидетельствует о том, что они извлекают глубинные абстрактные представления о языковой структуре, выходящие за рамки простого запоминания последовательностей. Это еще один сильный аргумент в пользу того, что большие языковые модели – это совсем не "просто стохастические попугаи", а сложные когнитивные механизмы, способные к композиционному пониманию и работе с абстрактными структурами.

"A Trick of the Mind: How the Brain Invents Your Reality" https://www.mann-ivanov-ferber.ru/catalog/product/seeing-is-believing/ "Ваш мозг объясняет мир или галлюцинирует? Пока Вы думаете, что наблюдаете реальность, разум воображает, какой она могла бы быть, — и подсовывает вам эти «факты». Психофизиолог Дэниел Йон ярко демонстрирует, как на самом деле работает мозг, опираясь на свежие данные когнитивной нейронауки. Автор показывает, что наш мозг действует как ученый — создает теории о реальности и прогнозирует события. Это помогает нам принимать решения и адаптироваться к изменениям, но приводит к ошибкам и самообману. Мы увидим, как даже сам процесс зрения, слуха или деятельности заставляет мозг «закулисно», бессознательно изобретать и проверять теории, описывающие мир снаружи, других людей и самих себя."

Поздравляю всех причастных с Днём аспиранта 21 января и желаю творческого драйва в изучении мозговых механизмов поведения, психики и сознания! 🔥

"A Brain-like Synergistic Core in LLMs Drives Behaviour and Learning" https://arxiv.org/abs/2601.06851 Оказывается, в средних слоях больших языковых моделей при обучении спонтанно возникает мозгоподобное "синергетическое ядро" – небольшая группа компонентов, взаимодействие которых порождает интегративную информацию, не сводимую к сумме их отдельных частей. Это ядро формируется в ходе обучения, его выключение сильно ухудшает поведение модели (что доказывает его критическую роль) и оно особенно эффективно для улучшений при обучении с подкреплением. В отличие от входных и выходных слоев, которые полагаются на избыточность данных, средние слои развивают механизмы сложной интеграции, структурно напоминающие работу высших интегративных сетей человеческого мозга, и поэтому это возникающее в средних слоях мозгоподобное "синергетическое ядро" можно рассматривать как важную мишень для более эффективной донастройки и оптимизации моделей. Это новое важное открытие сближает психофизиологию и нейросетевой искусственный интеллект, предлагая теоретически обоснованный путь к более эффективной архитектуре искусственного интеллекта через направленное воздействие на его мозгоподобное "когнитивное ядро". Обратите внимание, что в числе соавторов есть выдающийся специалист по проблеме возможности возникновения искусственного сознания Мюррей Шанахан, о котором я часто пишу в этом канале, а также на заключительную фразу статьи "bridging neuroscience and deep learning not only enriches our understanding of large-scale models but also offers a rigorous lens through which to explore the broader "space of possible minds" and the universal principles of intelligence".

"Cognitive maps in the prefrontal cortex" https://osf.io/preprints/psyarxiv/jp8au_v1 Префронтальная кора формирует когнитивные карты, кодирующие реляционные связи между состояниями мира и действиями, что позволяет гибко планировать поведение и адаптироваться к новым ситуациям

К главной проблеме быстро приближающихся 2030-х годов

"Whole-brain modelling. Cartography of the dynamics of mind" Вышла новая важная книга по психофизиологии "Моделирование всего мозга: картография динамики разума" (Oxford University Press, 2026), написанная ведущими исследователями в нашей области Густаво Деко и Мортеном Крингелбахом. Книга рекомендуется студентам и аспирантам, специализирующимся в области психофизиологии, когнитивной и вычислительной нейронауки. Полный текст в открытом доступе: https://hedonia.kringelbach.org/wp-content/uploads/2025/12/Book_DecoKringelbach_WBM2025.pdf

Наступивший год обещает стать очень интересным для психофизиологии сознания, особенно для проблемы зарождения (ксено?)сознания у нейросетевого ИИ. Чем ближе мы будем приближаться к гипотетической точке создания AGI (сильного / универсального ИИ) и далее ASI (сверхинтеллекта), тем более важным будет становиться вопрос о контроле все более эмерджентного и непредсказуемого поведения ИИ. Одним из способов повышения такого контроля может стать попытка приложить современные психофизиологические теории сознания (глобального рабочего пространства, интегрированной информации и др.) к "цифровому мозгу" ИИ и, в итоге, найти в этом "цифровом мозге" потенциальные индикаторы зарождения человекоподобного сознания (в рамках, разумеется, вычислительного функционализма). Если эта исследовательская программа увенчается хотя бы частичным успехом, то это будет очень важным вкладом психофизиологии в задачу понимания механизмов работы ИИ на целостном системном уровне, понимания, которое потенциально может привести к лучшему контролю. Если, на самом деле, в недрах "цифрового мозга" ИИ сознание не зарождается, или зарождается, но чуждого, принципиально непонятного нам типа ("ксеносознание"), то эта попытка использовать психофизиологию сознания для лучшего контроля ИИ не выгорит. Как бы там ни было, психофизиология все равно должна будет сделать эту попытку и этим повысить вероятность реализации более позитивных сценариев нашего общего будущего в стремительно приближающиеся бурные 2030-е годы.

С наступающим Новым 2026 годом, дорогие друзья! 🎄

Наша статья "Neural mechanisms of altruistic decision‑making: EEG functional connectivity network analysis" (https://link.springer.com/epdf/10.3758/s13415-024-01214-8) включена в вышедший только что в журнале "Cognitive, Affective, & Behavioral Neuroscience" открытый обзор нейрофизиологических коррелятов альтруизма https://link.springer.com/article/10.3758/s13415-025-01380-3

Тезисы до 30 января: https://cogsci.neimark-it.ru/

Дорогие друзья, телеграм-канал «Новости психофизиологии» поздравляет подписчиков с началом зимы и желает, чтобы научное творчество и хорошие новости согревали всех нас! 🙂

Сегодня исполнилось три года со дня выхода ChatGPT, положившего начало революции больших языковых моделей – величайшей технологической революции в истории человечества, подготовленной цепочкой всех предшествующих технологических революций. Даже если в итоге большие языковые модели и не станут прямым путём к AGI/ASI и потребуется ряд дополнительных архитектурных инноваций, более непосредственно вдохновленных строением мозга и психики, большие языковые модели, несомненно, останутся важным модулем AGI/ASI. В любом случае, именно выход ChatGPT 30 ноября 2022 года стал тем непосредственным триггером, который запустил самую мощную в истории волну инноваций и вывел эволюцию человечества на завершающую стадию с полностью открытым финалом – уничтожение или переход на следующий уровень и бессмертие.

"IL-1R1-positive dorsal raphe neurons drive self-imposed social withdrawal in sickness" https://nkj.ru/news/56582/ Заболевшей мыши не хочется общаться, т.к. серотонинергические нейроны дорсального ядра шва реагируют на воспалительную иммунную молекулу цитокин интерлейкин-1β и подавляют социальное поведение

"What does it mean to understand language?" https://arxiv.org/abs/2511.19757 В новой статье группы выдающихся нейролингвистов (Эвелины Федоренко, Нэнси Канвишер и др.) подчеркивается, что понимание языка предполагает не только извлечение поверхностного смысла из лингвистического входа, но и построение детальных ментальных моделей описываемой ситуации. В статье выдвигается предположение, что из-за фундаментальных ограничений обработки в ядерной языковой системе мозга глубокое понимание языка требует экспорта информации из этой системы в другие мозговые области, которые вычисляют перцептивные и моторные репрезентации, конструируют ментальные модели, а также хранят знания о мире и автобиографические воспоминания. Авторы рассматривают накопленные эмпирические и теоретические доказательства в поддержку этой гипотезы и утверждают, что недавний прогресс в когнитивной нейронауке предоставляет как концептуальную основу, так и методы для её прямой проверки, что открывает новые пути изучения психологических и психофизиологических механизмов понимания языка. С точки зрения авторов большие языковые модели всегда будут принципиально ограничены в своем интеллекте, т.к. они якобы моделируют скорее поверхностное, чем реально глубокое понимание языка. Я принципиально не согласен с этой позицией, это недооценка когнитивных возможностей больших языковых моделей, происходящая из-за критической недооценки связи первой и второй сигнальных систем. Первая и вторая сигнальная системы настолько тесно связаны между собой, что при обучении больших языковых моделей на огромных массивах текстов в ее «цифровом мозге» происходит автоматический «реверс-инжиниринг» системы первосигнальных ментальных репрезентаций, лежащих за языком на глубинном уровне, т.е. «реверс-инжиниринг» натуральной базы интеллекта. Это утверждение верно только для действительно больших языковых моделей, в которых достаточно полно исчерпывается вариативность связки «натуральные первосигнальные ментальные репрезентации – второсигнальные языковые репрезентации». Таким образом, линия мысли группы нейролингвиста Эвелины Федоренко уводит в ложном направлении «развенчания» интеллекта больших языковых моделей (который якобы не опирается на глубокое понимание), что приводит к опасной недооценке их возможностей. Это же ложное движение мысли также приводит к столь же опасной недооценке возможности возникновения сознания в глубинах «цифрового мозга» большой языковой модели.