Читаем Об интеллекте полностью

В то же время я хочу заметить, что эти теоретические основания еще не завершены. Есть множество вещей, которые мне еще непонятны. Но многое я уже сделал, основываясь на дедуктивном выводе, экспериментах, выполненных во множестве различных лабораторий, и знании анатомии. Последние 5 — 10 лет исследователи из множества подобластей нейронаук исследовали идеи, подобные моим, хотя использовали другую терминологию и, насколько мне известно, не пытались сложить эти идеи в одну общую теорию. Они говорят об обработке «сверху вниз» и «снизу вверх», как паттерны распространяются через сенсорные области мозга и как важно инвариантное представление. Например, Габриэль Крейман и Кристоф Кох, нейрофизиологи из Кальтеха, совместно с нейрохирургом Ицхаком Фрейдом из UCLA, обнаружили клетки, которые возбуждаются, когда человек видит изображение Билла Клинтона. Одна из моих целей — объяснить, как образуются эти клетки Билла Клинтона. Конечно, все теории должны делать предсказания, которые могут быть протестированы в лаборатории. Я укажу несколько таких предсказаний в приложении. Сейчас мы знаем, что искать, и очень сложная система больше не выглядит такой сложной.

В следующих разделах этой главы мы глубже и глубже будем зондировать то, как работает модель «память-предсказание». Мы начнем с широкомасштабной структуры и широкомасштабных функций неокортекса, и будем двигаться к предстоящему пониманию более мелких кусочков и того, как они складываются в картинку.

Рисунок 1. Первые четыре области визуального распознавания объектов.

6.1. Инвариантное представление

Ранее я изобразил кортекс как слой клеток размером с обеденную салфетку, такой же толщины, как шесть визиток, где соединения между различными областями задают в целом иерархическую структуру. Сейчас я хочу нарисовать другую картину кортекса, которая высветит ее иерархические соединения. Вообразите, что мы разрезали обеденную салфетку на функциональные области — секции кортекса, которые специализируются на определенных задачах — и сложили эти области одна на другую подобно блинчикам. Если вы разрежете эту стопку и посмотрите со стороны, вы увидите рисунок1. Кортекс на самом деле не похож на это, как вы могли бы подумать, но картинка поможет вам увидеть, как проходит информация. Я показал четыре кортикальных области, в которые снизу поступает сенсорная информация и течет вверх от области к области. Заметьте, информация ходит в обоих направлениях.

Рисунок 1 представляет четыре визуальных области, задействованных в распознавании объектов — то, как вы видите и узнаете кошку, храм, вашу маму, Великую Китайскую Стену. Биологи обозначают их V1, V2, V4 и IT. Визуальная информация, представленная направленными вверх стрелками внизу рисунка 1, возникает в сетчатке обоих глаз и идет в V1. эта информация может рассматриваться как постоянно меняющиеся паттерны, распределенные приблизительно по миллиону аксонов, связанных вместе в оптический нерв.

Мы говорили ранее о пространственных и временных паттернах, но имеет смысл освежить вашу память, поскольку мы будем ссылаться на них очень часто. Вспомните, что ваш кортекс — это большой слой нервной ткани, который содержит функциональные области, специализированные на определенных задачах. Эти области соединяются большими связками аксонов или волокон, которые передают информацию от одного региона к другому, все одновременно. В любой момент времени некоторое множество волокон возбуждается электрическим импульсом, называемым потенциалом действия или спайком, тогда как другие остаются неактивными. Коллективная активность связки волокон и есть то, что обозначает паттерн. Паттерн, поступающий в V1, может быть пространственным, когда ваш взгляд задерживается на объекте, и временными, когда ваш взгляд движется по объекту.

Как отмечалось ранее, примерно три раза в секунду ваши глаза совершают быстрое движение, называемое саккадой, и остановку, называемую фиксацией. Если ученый подключит устройство, отслеживающее движение глаз, вы будете удивлены, какими отрывистыми являются саккады, хотя ваше визуальное ощущение непрерывно и стабильно. Рисунок 2 показывает, как у некоторого человека движутся глаза, когда он смотрит на лицо. Заметьте, что фиксации не произвольны. Теперь вообразите, что вы могли бы видеть паттерн активности, поступающие в V1 от глаз этого человека. Он меняется постоянно с каждой саккадой. Несколько раз в секунду кортекс видит совершенно новый паттерн.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Самоучитель UML
Самоучитель UML

Самоучитель UMLПервое издание.В книге рассматриваются основы UML – унифицированного языка моделирования для описания, визуализации и документирования объектно-ориентированных систем и бизнес-процессов в ходе разработки программных приложений. Подробно описываются базовые понятия UML, необходимые для построения объектно-ориентированной модели системы с использованием графической нотации. Изложение сопровождается примерами разработки отдельных диаграмм, которые необходимы для представления информационной модели системы. Цель книги – помочь программистам освоить новую методологию разработки корпоративных программных приложений для последующего применения полученных знаний с использованием соответствующих CASE-инструментов.

Александр Васильевич Леоненков , Александр Леоненков

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература / Программирование / Прочая компьютерная литература / Книги по IT
Киберкрепость: всестороннее руководство по компьютерной безопасности
Киберкрепость: всестороннее руководство по компьютерной безопасности

Как обеспечить надежную защиту в эпоху, когда кибератаки становятся все более продвинутыми? Каковы последствия уязвимости цифровых систем? Петр Левашов, экс-хакер с богатым бэкграундом, рассматривает все грани кибербезопасности, начиная с базовых принципов и заканчивая новейшими технологиями.Читатели познакомятся с:• основами компьютерной безопасности и актуальными методами защиты;• современными методами шифрования данных и криптографии;• процедурами ответа на инциденты и восстановления после катастроф;• юридическими и регуляторными требованиями к компьютерной безопасности.Автор использует свой уникальный опыт, чтобы предоставить читателям углубленное понимание кибербезопасности. Его подход охватывает теоретические знания и практическую подготовку, делая этот материал доступным для профессионалов и новичков.

Пётр Юрьевич Левашов

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература
Основы информатики: Учебник для вузов
Основы информатики: Учебник для вузов

Учебник состоит из двух разделов: теоретического и практического. В теоретической части учебника изложены основы современной информатики как комплексной научно-технической дисциплины, включающей изучение структуры и общих свойств информации и информационных процессов, общих принципов построения вычислительных устройств, рассмотрены вопросы организации и функционирования информационно-вычислительных сетей, компьютерной безопасности, представлены ключевые понятия алгоритмизации и программирования, баз данных и СУБД. Для контроля полученных теоретических знаний предлагаются вопросы для самопроверки и тесты. Практическая часть освещает алгоритмы основных действий при работе с текстовым процессором Microsoft Word, табличным редактором Microsoft Excel, программой для создания презентаций Microsoft Power Point, программами-архиваторами и антивирусными программами. В качестве закрепления пройденного практического курса в конце каждого раздела предлагается выполнить самостоятельную работу.

Вадим Васильевич Лысенко , Лариса Александровна Малинина , Максим Анатольевич Беляев

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература / Прочая компьютерная литература / Книги по IT