Рис. 4.4. Уровни исследования в головном мозге. Слева: пространственная шкала колеблется от молекулярного уровня (снизу) до всей центральной нервной системы (вверху). Многое известно о каждом из уровней, но наименее изученным является сетевой уровень — небольшие группы взаимосвязанных нейронов. Это уровень, моделируемый искусственными нейронными сетями. Справа: изображения синапса (внизу), простой ячейки зрительной коры (посередине) и иерархии корковых областей в зрительной коре (вверху).
Чему я научился в Вудс-Хоуле
После защиты диссертации по физике в Принстонском университете в 1978 году я принял участие в десятидневном летнем курсе по экспериментальной нейробиологии в Вудсхоулской лаборатории биологии моря. В первый день я пришел в повседневной синей спортивной куртке и аккуратно отглаженных штанах цвета хаки. Стори Лэндис, один из преподавателей курса, отвела меня в сторону и купила мне мою первую пару джинсов. В то время Стори работала на факультете нейробиологии в Гарвардском университете, а вскоре стала руководителем Национального института неврологических заболеваний и инсультов в Национальном институте здоровья. Она до сих пор припоминает мне тот случай.
После летнего курса я остался на несколько недель сентября, чтобы завершить начатый проект. Он позволил получить потрясающие электронно-микроскопические изображения электрорецепции[91]
скатов[92]. Скаты и акулы способны воспринимать очень слабые электрические поля; их рецепторы настолько чувствительные, что они могут обнаружить сигнал от 1,5-вольтовой батарейки у другого берега Атлантического океана. Скаты могут применять это шестое чувство для навигации, используя слабые электрические сигналы от своего движения через магнитное поле Земли, которое генерирует микровольтовые сигналы в их электрорецепторах.Однажды, когда я фотографировал в подвале студенческого общежития Loeb Hall, мне неожиданно позвонил Штефан Куффлер, основатель факультета нейробиологии в Гарвардской медицинской школе. Куффлер — легендарная персона в нейробиологии. Он предложил мне работать в его лаборатории, что изменило мою жизнь. Я переехал в Бостон сразу, как окончил аспирантский проект у Алана Гельперина по фиксированию метаболической активности в педальном ганглии
В лаборатории Куффлера я изучал передачу сигнала в синапсе симпатического ганглия лягушки-быка — в 60 тысяч раз более медленную, чем быстрая миллисекундная синаптическая передача в коре ее мозга (рис. 4.5)[94]
. Это нейроны, которые формируют выход вегетативной нервной системы, регулирующей работу желез и внутренних органов. После стимуляции нерва, ведущего к синапсу, вы успеете сходить за кофе и вернуться до того, как синаптический вход в нейрон достигнет пика, что произойдет примерно за минуту, а затем ему потребуется десять минут, чтобы восстановиться. Синапсы — фундаментальный вычислительный элемент в мозге, и разнообразие типов синапсов говорит о многом. Этот опыт показал мне, что упрощение, возможно, не лучший путь к пониманию работы мозга.Выяснить, как работает мозг, было не единственной задачей, а целым набором задач, давно решенных эволюцией и передающихся от вида к виду вверх по эволюционной лестнице. В нашем мозгу есть ионные каналы, которые впервые появились в бактериях миллиарды лет назад.
Рис. 4.5. Клетка симпатического ганглия лягушки-быка. Эти нейроны получают входные сигналы от спинного мозга и раздражают железы в коже лягушек. Они большие, их электрические сигналы легко регистрировать с помощью микроэлектрода (внизу), у них нет дендритов[95]
, и их можно электрически стимулировать нервом (вверху) или химическими веществами (верхняя пара микропипеток). Стимулирование нерва вызывает три различных синаптических сигнала со скоростью нервной реакции в несколько миллисекунд, как и в нервно-мышечном соединении, однако она проходит медленнее, достигает максимума через десять секунд и длится минуту. Самый поздний ответ на возбуждение выходит на пик через минуту и длится десять минут. Это иллюстрирует широкий диапазон временных масштабов, которые присутствуют даже в простейших нейронах.Недостающее звено
Итак, если физический подход оказался слишком простым, а биологический — слишком сложным, то где же искать оптимальный вариант? В отличие от физических факторов, у схем мозга и моделей нейронных сетей есть цель — решение жизненно важных вычислительных задач, таких как зрительное восприятие и перемещение. Безусловно, можно найти идеальную модель того, как работает нейрон, но это не скажет вам, какова его цель.