Как мы видим? Нейробиология зрительного восприятия

Наверняка вы обратили внимание на степень расплывчатости при описании этой гипотетической нейронной сети. Дело в том, что мы далеки от механистического понимания высших этапов обработки зрительной информации как основанных только на специфических нейронах и синапсах. На самом деле во многих отношениях очевидно, что мозг не может полагаться на простые перцептронообразные нейронные сети, используемые компьютерами для распознавания лиц и управления автомобилями. Забегая вперед, скажу, что, в отличие от большинства искусственных нейронных сетей, опирающихся на контролируемое обучение, мозг обучается без учителя. Я хотел здесь не столько описать конкретную форму нейронной сети, сколько подчеркнуть общий принцип, который заключается в том, что распознавание объектов основано на мультинейронных ансамблях, сформированных посредством постепенной модификации и усиления синаптических связей, как это и предполагал Хебб.

Напомню, что лица – не единственные объекты, распознаваемые в височной коре. Другие участки специализируются на широком разнообразии других типов объектов, связанных визуально или концептуально. Хороший пример – клетки, реагирующие на изображения инструментов, причем не на конкретные инструменты, а на инструменты как категорию (молотки, пилы, плоскогубцы). Мы только начинаем делать первые шаги к расшифровке необычной логической схемы височной доли.

Часть III До самого горизонта и дальше

Как вы могли заметить, по ходу этой книги мы постепенно перемещались от признанных научных фактов к все менее и менее изученным феноменам. Далее мы собираемся вступить и вовсе на зыбкую почву предположений и догадок. Но зачем нам предаваться этим опасным «спекуляциям», которых серьезные нейробиологи чураются как огня? Если мы этого не сделаем, вся рассказанная выше длинная подробная история останется оборванной на самом интересном месте: что происходит дальше в цепочке зрительного восприятия. К сожалению, никто не знает этого наверняка, но в третьей части книги я постараюсь обрисовать вам в общих чертах то, что нам известно об этой малоизведанной территории, где восприятие сливается с мышлением.

12 | Почему эволюция так любит нейронные сети

Выживают не самые сильные виды и не самые умные, а те, которые лучше других приспосабливаются к изменениям.

ЧАРЛЬЗ ДАРВИН

Разумно предположить, что за несколько миллионов лет эволюции природа могла сотворить все, что хотела. Почему же она выбрала нейронные сети? Если кратко: природа решила, что гораздо проще, экономичнее и эффективнее создать модифицируемый синапс, чем перестраивать геном – генетическую схему зрительной системы – для каждого живого вида. Способная к обучению нейронная система мозга, по сути, представляет собой универсальный механизм, который может гибко адаптироваться к специфике различных визуальных сред (ближнее зрение в лесу, дальнее зрение на равнине) и одновременно распознавать ваше любимое чадо среди других детей на детской площадке.

Первое ключевое преимущество такого устройства касается развития мозга. Представьте себе альтернативу: мозг, состоящий из фиксированных связей, – машина для распознавания лиц, похожая на красивый швейцарский хронометр XVIII в. со множеством мелких латунных деталей, где каждое знакомое лицо кодируется особой комбинацией колесиков и шестеренок. Но тут возникают серьезные загвоздки: во-первых, этих комбинаций вряд ли бы хватило на всех людей, которых человек узнает в течение жизни. Во-вторых, чтобы машина узнала этих людей, они должны быть запрограммированы в ней заранее. В случае с человеческой машиной это означает, что генеральный строительный план – генетический код, превращающий оплодотворенную яйцеклетку в человека, – должен содержать информацию о каждом потенциальном знакомом лице. Но как природа может знать об этом наперед?

Это также нереалистично с точки зрения объема генетического кода. Первичная зрительная кора содержит примерно 14 млн нейронов, которые связаны со вторичной зрительной корой (V2), содержащей около 10 млн нейронов. Если бы система имела фиксированные связи – то есть если бы аксон каждого нейрона V1 имел строго заданную мишень в V2, – процесс наведения аксонов требовал бы огромного количества дифференцированных молекулярных сигналов, каждый из которых пришлось бы кодировать определенной последовательностью ДНК. Предполагать, что такой уровень специфичности действительно может существовать, просто нелепо. Даже несмотря на умные способы архивирования, информационная емкость нашего генома с его жалкими 20 000 генов на порядки меньше тех объемов информации, которые потребовались бы для кодирования одной только системы зрительного восприятия.