Философия запаха. О чем нос рассказывает мозгу

Гилберт подчеркивает, что обонятельное пространство остается пространством неизвестного: «Если кто-то хочет предсказать, какие молекулы могут пахнуть сандаловым деревом или лимоном, ему нужно заново протестировать все 476 молекул на других 49 участниках с помощью нового списка идентификаторов, а затем вернуться к компьютерному моделированию с новым набором данных»[275]. И почему взяли именно эти девятнадцать описаний? Воссхолл отвечает: «Причина, почему мы использовали в работе эти девятнадцать, в том, что мы просто не смогли применить большинство других 127 идентификаторов к молекулам, с которыми работали. Я уверена, что можно использовать другие». По мнению Гилберта, проблема также в том, что «полезные термины из области обоняния относятся к разным уровням когнитивной классификации». В ответ Келлер и Мейер подчеркивают, что цель работы 2017 года не выходила за пределы конкретного исследования. Она заключалась в том, чтобы подобрать компьютерные методы и продемонстрировать их применимость для создания одорантов, а не в том, чтобы теоретически объяснить обработку обонятельной информации. И они сделали именно это.

Моделирование обоняния на основании связей между структурой молекул и их запахом имеет теоретическое оправдание. Проблемы возникают в экспериментальной нейробиологии. Биология – это не набор данных, которые нужно извлечь с помощью алгоритма. Биологическая организация – это экспланандум (феномен, который требуется объяснить), тогда как алгоритмы помогают в выведении эксплананса (самих объяснений).

По этой причине Фаерштейн считает эти новые методы эвристикой, а не объяснением: «Возможно, здесь есть ценная информация. Я думаю, что исследования, основанные на машинном обучении – хороший путь». Но предупреждает: «Они публикуются как конечные результаты, но таковыми не являются. Они построены на артефактах. Это сплошь ложноположительные результаты». Неправильно было бы отвергать то, что возможно найти связь между структурой молекул и их запахом с помощью алгоритмов машинного обучения, но пока они не работают. Очень важно понять, почему это так.

В большинстве компьютерных моделей к биологии относятся как к условному промежуточному звену, соединяющему химию стимула с человеческим восприятием. Мейнленд полагает, что это осуществимо: «Если вы хотите во всех подробностях изучить один рецептор и понять, как он реагирует на конкретный запах, это прекрасно. Но это огромный труд. Вместо этого можно использовать такой подход [как DREAM Challenges], где вы берете молекулу и изучаете, какие ее признаки соответствуют восприятию. Теоретически при достаточном количестве данных вы узнаете ровно то, что узнал Стюарт. Вы используете другой набор свойств, но вы в конечном итоге можете вывести все, что вывел он». Помолчав, Мейнленд продолжает: «Хотели бы вы в итоге понять, что делают рецепторы? Безусловно. Можно это представить себе, не глядя на рецепторы? Да, можно. Нам не нужно знать, что делают рецепторы, чтобы вообразить, как перенести структуру на восприятие. Современные модели это делают. И работают относительно хорошо. С помехами, но работают. Вам не нужно знать всю последовательность шагов, чтобы сделать прыжок. Они могут оставаться в черном ящике[276]».

Келлер соглашается: «Я думаю об этом, как о треугольнике: молекулы и стимулы, затем картина активации рецепторов, затем результат восприятия. На основании физико-химических свойств можно предсказать, какие рецепторы активируются, а потом, в зависимости от активированных рецепторов, предсказать воспринимаемый запах. Вы просто исключаете промежуточное звено и перешагиваете через черный ящик с рецепторами».

Геркин делает еще один шаг вперед: «Мы уже многое знаем об этих рецепторах. Мы знаем, сколько их. Мы примерно знаем, как некоторые из них настроены, и знаем кое-что о том, как они взаимодействуют с луковицей. Но, с моей точки зрения, все это можно выкинуть в помойку. Теорию обонятельного восприятия можно построить, не зная ничего из этого. Моя гипотеза в том, что, используя психофизику и проведя измерения, можно сделать строгие предсказания относительно большого перцептивного пространства – какова его форма и как в нем смешиваются стимулы». Возможно, этот оптимизм преждевременен. И туда ли он нас ведет?