Мозг: биография. Извилистый путь к пониманию того, как работает наш разум, где хранится память и формируются мысли

Именно такими странными образами действительно интересовались нейроны, а не обычными портретами. Если что-то подобное происходило в мозге людей с «клетками Дженнифер Энистон», это означало бы, что нейроны не были настроены на что-то вроде фотографического представления – чтобы вызвать реакцию, фотографии достаточно обладать отдаленным сходством с объектом. Аналогичные, хотя и менее зловещие результаты были получены одновременно исследователями из Массачусетского технологического института, которые применили такую же технику исследования к нейронам в той части зрительной коры обезьян, которая не участвует в распознавании лиц [29]. Эти клетки, казалось, были особенно возбуждены странными, не вполне естественными геометрическими образами, напоминающими какое-то жуткое порождение тяжелой мигрени[263].

Хотя заманчиво представить, что эти странные визуальные «сгустки» представляют собой то, что видит обезьяна, когда смотрит на другую особь, помните, что в процессе восприятия лица задействуются миллионы клеток. И прежде всего, как сказал Барлоу, нет мини-обезьяны, всматривающейся в результаты активности отдельных нейронов.

Каким-то образом восприятие порождается зрительной системой в целом, а не единичным нейроном или даже небольшим их скоплением.

Научно-исследовательская работа на мышах недавно открыла мощный путь к пониманию нейронной основы зрительного восприятия. С промежутком в несколько недель летом 2019 года группа Рафаэля Юсте в Колумбийском университете и команда Карла Дейссерота в Стэнфорде показали, что с применением сложных оптогенетических техник можно воссоздать паттерны активности в мозге мыши, которые формируются во время зрительного восприятия [30]. Когда эти паттерны были искусственно активированы, мышь демонстрировала соответствующее поведение, даже несмотря на отсутствие визуальной стимуляции. В обоих случаях грызунов учили лизать, когда они видели узор из полос. Обе группы использовали несколько разные методы.

Восприятие рождается через зрительную систему в целом, а не определенным нейроном.

Команда Дейссерота точно воспроизводила активность примерно в дюжине нейронов, а команда Юсте сосредоточилась всего на двух тесно связанных нейронах, которые были способны включать в работу ансамбль клеток в зрительной системе мозга. Эти впечатляющие исследования еще не позволяют сказать, были ли паттерны активности действительно зрительным восприятием у мыши или же представляют собой некую необходимую предпосылку для того, чтобы это восприятие возникло через активность других наборов нейронов. Несмотря на десятилетия усилий математиков и нейробиологов, пока что мы лишь смутно понимаем, что происходит с мозгом, когда мы на что-то смотрим.

* * *

В середине 1980-х годов нейробиологи и психологи очень заинтересовались новыми вычислительными подходами, позволив расширить рамки возможностей «Пандемониума» и «Персептрона». Метод, названный параллельной распределенной обработкой (англ. parallel distributed processing, PDP), был анонсирован в двухтомнике, где описывались инновационные компьютерные модели поведения и их потенциальные психологические и нейробиологические эквиваленты [31]. Метод PDP разрабатывался рядом исследователей, включая Дэвида Румельхарта[264], Джеймса Макклелланда и Джеффри Хинтона (ныне ведущего исследователя Google), а также Фрэнсиса Крика. Их работа привела непосредственно к нейронным сетям и глубокому обучению[265], которые преобразовали вычислительную нейробиологию и искусственный интеллект и дают поразительные результаты, регулярно попадающие в журнальные заголовки.

Все сети PDP имеют одну и ту же базовую трехслойную структуру, унаследованную от «Перцептрона»: два из них – это слой входа, который реагирует, когда какая-то функция запускает данный блок, и слой выхода, информирующий внешний мир о завершении работы предыдущих слоев. Магия заключается в промежуточном слое (обычно называемом скрытым), который использует различные системы взаимосвязей и алгоритмы, обычно соответствующие закону Хебба: последующее предпочтение отдается соединениям, активирующимся одновременно.

Способность данных программ имитировать аспекты поведения вызывала, по выражению Фрэнсиса Крика, «пьянящее чувство эйфории» в научном сообществе [33]. Ученый вошел в группу PDP, выпустившую прорывную книгу, хотя позже описал свою роль как «незначительную», а также назвал себя «возмутителем спокойствия» в группе [34]. Эта близость к разработкам не помешала Крику разделить вышеупомянутую «эйфорию». Особенно его искусственная нейронная сеть NetTalk, разработанная Терри Сейновски и Чарли Розенбергом, которая научилась правильно произносить написанные английские слова, – Крик считал, что результат был «впечатляющим». Хотя программа обладала способностью правильно произносить новый текст с точностью до 80 %, она явно не изучала правила английского произношения (в той мере, в какой они существуют) [35].