Фристон, Карл
Карл Джон Фристон (англ. Karl John Friston; род. 12 июля 1959, Йорк, Норт-Йоркшир) — британский нейробиолог и специалист по визуализации мозга, изобретатель статистической параметрической разметки (SPM) и воксельной морфометрии (VBM). Профессор нейронаук в Университетском колледже Лондона (UCL), научный директор Центра нейровизуализации Wellcome[2]. Член Лондонского королевского общества (2006)[3], член Британской медицинской академии (1999). Лауреат Международной премии по трансляционной нейробиологии (2024). Создатель статистической параметрической разметки (SPM) и воксельной морфометрии (VBM), автор принципа свободной энергии (Free Energy Principle) и теории активного вывода (Active Inference).
Общие сведения
| Карл Фристон | |
|---|---|
| Дата рождения | 12 июля 1959 (66 лет) |
| Место рождения |
|
| Научная сфера | нейробиология, Биология[1] и нейронауки[1] |
| Место работы | |
| Образование | |
| Награды и премии |
член Лондонского королевского общества (2006) премия «Золотой мозг»[d] (2003) Член Королевского биологического общества[d] стипендиат Академии медицинских наук Великобритании член Европейской организации молекулярной биологии[d] Glass Brain Award[d] (2016) почётный доктор Льежского университета[d] (2021) |
| Сайт | fil.ion.ucl.ac.uk/~karl |
Ранние годы и образование
Отец Фристона был инженером-строителем, работавшим над строительством мостов по всей Англии, а мать — медсестрой, что способствовало его самообучению с раннего возраста. Семья часто переезжала. К 15 годам Фристон успел сменить шесть школ, пока семья не обосновалась в Честере.
Изучал естественные науки (физика и психология) в Кембриджcком университете. В 1983 году получил степень бакалавра медицины и хирургии (MBBS) в Королевском колледже Лондона. Окончив медицинское обучение, переехал в Оксфорд и провёл два года стажёром в госпитале Литлмора. В 1988 году стал членом Королевского колледжа психиатров[3].
Карьера
В 1994 году начал работу в Институте неврологии Университетского колледжа Лондона в составе группы, основавшей Лабораторию функциональной визуализации (FIL)[4].
В 1998 году получил звание профессора в Институте неврологии[2].
С 2006 года, после преобразования лаборатории в Центр нейровизуализации Wellcome, занимает должность его научного директора[2]. Является почётным консультантом в Национальной больнице для неврологии и нейрохирургии[5].
С 2024 года работает главным научным сотрудником в компании VERSES AI[6], где занимается разработкой нейро-миметического искусственного интеллекта[7].
Научный вклад
Разработал метод статистической параметрической разметки (SPM), который стал международным стандартом для анализа данных функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) и позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ)[2]. Этот подход опирается на общие линейные модели и теорию случайных полей, разработанную совместно с Китом Уорсли. Основополагающая работа по методу была опубликована в 1994 году[8].
Совместно с Джоном Эшбернером учёный создал метод воксельной морфометрии (VBM), предназначенный для анализа структурных различий анатомии мозга[2]. Статья, описывающая этот метод, вышла в 2000 году[9].
Принцип свободной энергии (англ. Free Energy Principle, FEP) рассматривает мозг как «машину предсказаний», которая стремится минимизировать «удивление» (ошибку предсказания) путём постоянного обновления внутренней модели мира[10]. Данная концепция претендует на роль единой теории мозга, объединяющей восприятие, обучение и действие[11].
Важнейшим следствием теории является «активный вывод» (англ. Active Inference), который предполагает, что организм совершает действия для изменения окружающей среды, чтобы привести поступающие сенсорные данные в соответствие с ожиданиями своей модели[12][13].
В 2025—2026 годах сосредоточился на разработке нейромиметического глубокого обучения. В статье «Обзор нейромиметического глубокого обучения с использованием предиктивного кодирования» (англ. A survey on neuro-mimetic deep learning via predictive coding), опубликованной в журнале Neural Networks в 2026 году, метод предиктивного кодирования рассматривается как альтернатива обратному распространению ошибки[14]. Авторы позиционируют этот подход как биологически более правдоподобный и предлагают решения для обучения глубоких архитектур без потери производительности[15].
Вклад учёного в развитие общего искусственного интеллекта (AGI) связан с развитием концепции «моделей мира» (англ. World Models)[7]. В рамках теории активного вывода модель мира представляет собой динамическую генеративную систему, которая минимизирует «удивление» (ошибку предсказания) не только через обновление внутренних убеждений, но и посредством действий, изменяющих среду в соответствии с ожиданиями агента[16].
Награды и признание
- Премия для молодых исследователей в области картирования мозга человека (1996)[2].
- Член Академии медицинских наук Великобритании (1999)[2].
- Golden Brain Award (2003)[2].
- Член Лондонского королевского общества (2006)[3].
- Медаль Коллеж де Франс (2008)[2].
- Член Королевского биологического общества (2012)[2].
- Weldon Memorial Prize (2013)[2].
- Член Европейская организация молекулярной биологии (EMBO, 2014)[2].
- Член Европейской академии (2015)[2].
- Charles Branch Award (2016)[17].
- Glass Brain Award (2016)[18].
- Премия Дональда О. Хебба (2022).
- Международная премия по трансляционной нейробиологии (2024)[10].
- Почётный доктор университетов Йорка, Цюриха, Льежа и Неймегена[2].
Примечания
Ссылки
- Список публикаций Карла Фристона и другие данные об авторе на сайте scholia.toolforge.org (англ.)
 | ||||
|---|---|---|---|---|
