Мозговой трест. 39 ведущих нейробиологов – о том, что мы знаем и чего не знаем о мозге

ЭТО ИСТОРИЯ о том, как ученые использовали электроды для регистрации активности нейронов мозга, чтобы узнать, как они реагируют не только на визуальные образы, запахи и звуки, но и на память, эмоции, удовольствие и боль. Нейроны — особенные клетки: они связываются с десятками тысяч других нейронов и образуют разветвленные сети, отвечающие за сложные вычисления, которые лежат в основе всех наших действий. Эта история охватывает столетие удивительных открытий, череду периодов оптимизма и пессимизма, а также открывает новый, поразительный факт: электрические сигналы, вырабатываемые нейронами, можно понять.

Самые ранние открытия показали, что каждый нейрон передает электрический импульс, или спайк, другим нейронам, с которыми он контактирует. Считается, что эта передача осуществляется по принципу «все или ничего». Не бывает ни «громких», ни «тихих» спайков: спайк — это всегда просто спайк[199]. Мозг использует эти импульсы для отправки своеобразного кода, в котором объекты и события внешнего мира представляются на удивление простым и понятным образом. Например, сила стимуляции периферийного нерва, реагирующего на прикосновение к пальцу, передается в виде некоторого числа спайков, поступающих от нерва за определенный период времени. В сетчатке глаза лягушки были найдены нейроны, которые возбуждаются только в том случае, когда в определенной части поля зрения появляется маленький черный диск; активация этих «детекторов жуков» вызывает хищническую поведенческую реакцию лягушки в направлении диска[200]. В 1950-е и 1960-е годы, в золотой век записи сигналов отдельных нейронов, будущие лауреаты Нобелевской премии Дэвид Хьюбел и Торстен Визель обнаружили, что нейроны в зрительной коре головного мозга реагируют на такие элементы визуальной картины, как резкие границы[201]. Дальнейшие исследования позволили выявить в более глубоких отделах мозга нейроны, настроенные на более сложные элементы. Кульминацией этих открытий стало обнаружение нейронов, избирательно реагирующих на руки и лица.

Триумфальную атмосферу той эпохи довольно точно передает статья физиолога Хораса Барлоу, который сформулировал однонейронную теорию восприятия[202]. Барлоу утверждал, что восприятие — это активность одного нейрона и что всю психику человека можно объяснить с точки зрения такой активности. Однако нейронов, настроенных на какую-то конкретную зрительную составляющую, находили все меньше и меньше, что поставило под сомнение эту теорию. Дэвид Марр был блестящим ученым, который первым начал разрабатывать математические модели возможной работы нейронных сетей. (К сожалению, он умер от лейкемии в возрасте 35 лет.) Марр написал знаменитую книгу «Зрение», опубликованную в 1982 году, уже после его смерти. В вводной главе он поставил под сомнение существующие взгляды на связь нервной активности и психических процессов. Вот как он рассуждает о нейроне с избирательной активностью, который реагирует только на присутствие бабушки:

Допустим, например, что кому-то и правда удалось обнаружить мифическую «нервную клетку для бабушки». Даст ли нам такое открытие что-нибудь действительно важное? Мы будем знать, что такая клетка существует (гроссовские детекторы руки значат для нас практически именно это), но не будем знать, зачем или хотя бы каким образом подобный феномен может быть синтезирован из выходных сигналов уже известных нервных клеток… Если бы нам действительно стали известны ответы на эти вопросы, можно было бы, например, использовать их в программе вычислительной машины. Обнаружение детектора руки, однако, явно не дает возможности написать программу, реализующую такой детектор[203].

Отбросив чисто эмпирический подход, Марр предложил нечто совершенно новое: изучить, как должна быть устроена зрительная система с инженерной точки зрения. Для этого необходимо использовать знания из области искусственного интеллекта (ИИ). Эти знания позволят разработать эффективные компьютерные программы, и тогда — и только тогда — появится возможность интерпретировать особенности нейронных реакций.

Парадоксально, что Марр призывал использовать И в нейробиологии как раз в тот момент, когда энтузиазм в отношении ИИ пошел на спад. Грандиозная задача разработать программы для распознавания речи и образов оказалась слишком трудной. Выяснилось, что эти действия, с которыми мы справляемся без труда, очень сложно описать в виде последовательных шагов программы. Марр хотел, чтобы нейробиология остановилась и подождала, пока ИИ не предложит решение, но в развитии ИИ произошел неожиданный поворот. Был разработан новый тип вычислений на основе сетей искусственных нейронов, которые не программировались на решение тех или иных задач, а постепенно учились на примерах. Эта сфера также пережила волны оптимизма и пессимизма, но к настоящему времени глубокое обучение позволило ИИ почти догнать человека в решении задач, которые раньше казались невыполнимыми: распознавании лиц и управлении автомобилем[204].