イノベーター、建設者、職場が「混沌の端」で働く必要がある理由 建築家や起業家は、仮定が挑戦され、情報が不完全であり、結果が本質的に予測できない環境で繁栄します。 これが「混沌の端」と呼ばれる状態です。 構築者は不確実性の下でデフォルトで動作します. 進歩は、現実が後押しすると、彼らの仮定がどれほど速く修正されるかに依存します。 脳は直感的に反応します。 「混沌の最前線」では、正しい答えを失い、不確実性を抱くことは貴重な資源となり、そこで新しい製品が構想され、欠陥のある戦略が修正され、チームは市場の変化よりも速く適応する。 この領域の外では、組織は単に既存の構造を最適化することによって固く、または機能不全になるほど不安定になる。 私たちは、危機を乗り越え、正常に戻ったと考えています。実際には、再接続は以前から起こります―既知のモデルが失敗し、感情が高まり、システムはまだ安定していません。 Many people on this platform have likely felt this: 機械が予測を引き継ぐにつれて、人間の脳が予測の失敗にどのように適応するかを把握することは、より重要なものとなり、カオスの限界を生産的なものにするのは、混乱そのものではなく、コントロールが緩和するときに現れる特定の種類の変動性です。 この変化を理解するためには、私たちは talk about randomness. How Randomness Emerges in the Brain 脳内で偶然性がどのように生じるか 明確にしましょう:脳は実際の真実よりも馴染みのあるパターンを大切にします. それはすでに知っているすべてを処理し、正確さよりも効率を優先します. これは予測コードの本質です。 脳のランダム性はしばしば「創造性の燃料」と表現されるが、それは障害から生じるものではなく、予測コード(驚きを最小限に抑えるための脳のメカニズム)が機能的限界に達したときに現れる。 Predictive Coding and the Threshold of Breakdown(予測コーディングと分解の) 通常の条件下では、このメカニズムは絶え間なく変動性を抑制します。入力する信号は既存のカテゴリーに割り当てられ、偏差は騒音として排除されます。エラーが許容可能な限り、脳はそれらを無視し、スクリプトに固執します。したがって、ランダム性は混乱の産物ではなく、この抑制が失敗したときにのみ現れます。 新しさ、矛盾、または感情の強度の押しが重要な限界を超えて不一致するとき、古いモデルはもはやその不一致を吸収することができません。システムは複雑なシステム理論で混沌の端として知られる過渡状態に入ります。ここで、神経動力は強化(古いパターンを保護する)から探検(新しいパターンを探求する)へと移行し、新しい構成が狂気に分解することなく現れることを可能にします。 コントロールされたランダム ここで生じる偶然性は制限的で、任意ではありません。生物学的限界とネットワークアーキテクチャーがそれを形作ります。神経系は、中程度の騒音で最適に機能します:あまりにも少ないことは停滞につながります。 : 初期条件に非常に敏感な決定的なダイナミクス。 This is not true randomness, but pseudo-randomness 脳の中では、それは次のように現れます: 
 
 
 
 Dominant predictive loops temporarily weaken 通常、個々のネットワークがより相互作用する 代表的な空間サンプルより広く これらは、創造性、学習、および適応的な再構築を可能にします。 生物学的介入としての内観と仏教の実践 神経科学と仏教は今日交わり、学者たちはヒマラヤに旅立つ。 it's cutting-edge research. 観察的実践は、予測的支配への意図的な介入として理解することができる。上下の解釈を強化するのではなく、内観は感覚的な入力の初期段階のラベル化を弱める。 これは、頑固な解釈が取れる前に予測パイプラインを効果的に中断する。 計算的な観点から、これは予測の正確さを減らし、予測エラーが持続することを可能にします。 現象学的な観点から、それは実践者を参加者から観察者に移し、エゴ中心の物語と防御的なフィードバックループを緩和します。 チベットの瞑想的伝統は、これを混沌としてではなく、把握することなく安定として記述している。 Introspection as Biological Intervention Introspection は認知の補足ではなく、再配分戦略です. It does not add capacity as much as free it up. When we loosen the brain's rigid grip on control, metabolic resources—blood flow and attention—are finally allowed to reorganize, creating the necessary space for the system to learn. 脳の固いコントロールを解放すると、代謝資源—血流と注意—は、ようやく再編成され、システムが学ぶために必要なスペースを作成します。 チベットの洞察瞑想は、この偽偶然性を、 Aha moments The Mechanics of the “Aha!” Moment(「アハ!」の瞬間) 「Aha!」の瞬間は一時的な出来事です。内観の間、頑固な予測のループが解放され、DMNの支配が低下し、脳を混沌の端に押し込んでいます。この短いウィンドウでは、制限のない関連が衝突します。「Aha!」は、現存するモデルが一時的にコントロールを失うため、この偽の偶然性が結晶化する瞬間です。 ニューラル・ダイナミック Neural Dynamics 神経イメージング研究は、経験豊富な瞑想者がデフォルトモードネットワーク(DMN)における活動の支配性が低下したことを常に示していることを示し、心の変動が低下し、自己参照情報処理が弱体化していることを示しています。これは、単に活動の停止ではなく、ネットワークの再編を反映しています。いくつかの瞑想状態(瞑想吸収を含む)では、低周波変動パターンの変化が観察され、神経柔軟性の向上と地域間の統合の変化を示しています。これらの特徴は、重要な点に近い機能するシステムと一致しています。この意味で、瞑想は静寂についてではなく、構造動力の再バランスをとることを示しています。 総合的な原則は、徹底的な第三者観察者の視点を採用することです。 「The Mechanics of Insight」 洞察は一瞬ではなく、再編である。それは「アハ」の後から始まり、表面化した変数が統合されるのではなく排除される。予測的支配が弱まるにつれて、脳は新しい構成を安定化する。 努力の矛盾: なぜ「Trying Hard」は洞察力を妨げるのか? なぜ努力は洞察力を妨げるのか? 予測コードの観点から、努力はエラー抑制として機能する。 集中力の増加は執行制御を強化し、脳は既存のモデルにより依存するようになります。 暗示的にもかかわらず、メッセージは明確です: 「すでに働いた方法を使用して答えを見つける」 努力は古いマップを強化します。 洞察は新しいマップを必要とします。 コントロールが支配的である限り、偏差は騒音としてフィルタリングされます。 管理が安定性を優先する限り、予想外のイベントは新しいことを教えるのに十分に長く続くことはありません。 ニューラル「ノイズキャンセル」の問題 あなたの脳の予測機械をハイエンドのノイズキャンセルヘッドフォンのように考えてください. その仕事は、世界の混沌とした、ランダムな信号をブロックして、あなたが焦点を当てることができます。 管理/努力:ノイズのキャンセルを100%に変える. 沈黙. 効率性. 停滞. 混沌のエッジ:これはノイズのキャンセルをオフにする必要がある. 真のランダム性は、支配的なネットワークがそのハンドルをリラックスさせたときにのみ入ります. だからこそ、アイデアはシャワーや散歩中に来る - 議会室ではなく。 「マネージャー」(PFC)は休憩をとり、原始的なストーカスティックなデータがようやく表面を破ることを可能にしました。 ある僧侶はかつてこう言った。 「あなたの周りの音に耳を傾け、それらが良いか悪いかを決めることなくそれらに気づきなさい。 
 
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The Brain at the Edge of Chaos. When Predictive Coding Fails and Randomness Enter

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