The Routledge Handbook of Philosophy of Animal Minds

Локализация, т.е. определение собственного аллоцентрического положения. Локализация по мертвой точке - широко распространенная стратегия локализации. Однако, отсчет по мертвой точке является ошибочным и шумным, что делает его ненадежным в течение длительных периодов времени. Поэтому многие виды используют дополнительную стратегию локализации, называемую пилотированием (Gallistel 1990). Пилотирование оценивает текущее положение, наблюдая за ориентирами, чьи позиции представлены на аллоцентрической когнитивной карте. Учитывая эгоцентрические позиции подходящих ориентиров и аллоцентрические позиции этих ориентиров, вычислить свое текущее положение можно с помощью элементарной тригонометрии.

Картирование. Восприятие дает эгоцентрические оценки положения ориентиров, а отсчет времени - аллоцентрические оценки своего положения и ориентации. Комбинируя эти оценки, можно сформировать аллоцентрические оценки положения ориентиров. Таким образом, эгоцентрические пространственные представления преобразуются в аллоцентрическую когнитивную карту. Галлистел (Gallistel, 1990) рассматривает доказательства того, что построение карт по этой схеме происходит у разных видов.

Локализация и картирование осуществляют координатные преобразования между эгоцентрическими пространственными представлениями и аллоцентрическими представлениями. Преобразование координат преобразует представление в одной системе координат в представление в другой системе координат.

Картографирование опирается на мертвую точку отсчета, которая становится все более ненадежной по мере накопления неисправленных ошибок. Пилотирование может исправить эти ошибки, но пилотирование предполагает наличие аллоцентрической когнитивной карты. По этой причине локализация и картирование взаимосвязаны. Животное должно оценить свое текущее аллоцентрическое положение, одновременно оценивая положение аллоцентрических ориентиров. Чтобы решить проблему одновременной оценки, животное должно каким-то образом интегрировать оценку мертвой точки с перцептивно основанными эгоцентрическими оценками положения и с любыми прошлыми оценками положения аллоцентрических ориентиров.

Аналогичная задача оценки возникает в робототехнике, где она называется задачей одновременной локализации и картографирования (SLAM). Автономный навигационный робот должен оценивать свое собственное положение вместе с положением важных ориентиров. Наиболее успешное решение этой задачи в робототехнике основано на байесовской теории принятия решений - математической теории рассуждений и принятия решений в условиях неопределенности. При байесовском подходе робот сохраняет распределение вероятностей по возможным картам окружающей среды, используя сигналы самодвижения и сенсорные данные для обновления вероятностей по мере перемещения в пространстве. Байесовские алгоритмы навигации роботов достигли заметных успехов (Thrun et al. 2005). Учитывая, насколько хорошо байесовские решения для SLAM работают в робототехнике, естественно предположить, что некоторые животные используют байесовские выводы при навигации (Gallistel 2008; Rescorla 2009). Недавно ученые начали предлагать байесовские модели навигации животных (Cheng et al. 2007; Cheung et al. 2012; Madl et al. 2014; Madl et al. 2016; Penny et al. 2013). Модели выглядят многообещающе, хотя эта исследовательская программа все еще находится в зачаточном состоянии.

 

Нейрофизиологические основы

Как когнитивные карты реализуются в мозге? Какие нейронные процессы обеспечивают картирование, локализацию и планирование маршрута? Хотя у нас нет полных ответов на эти вопросы, мы многое знаем о нейронных состояниях и процессах, которые лежат в основе навигации млекопитающих на основе карт.

О'Киф и Достровский (1971) обнаружили, что гиппокамп крысы содержит клетки места, каждая из которых избирательно реагирует на определенное пространственное место. На основании этого О'Киф и Надель (1978) предположили, что гиппокамп обеспечивает нейронный субстрат для когнитивного картирования. Эта работа вызвала огромный всплеск интереса к когнитивным картам, особенно среди неврологов.

В ходе дальнейших исследований было обнаружено еще несколько примечательных клеток (Moser et al. 2008):

В нескольких областях мозга крысы находятся клетки направления головы (Taube 2007). Клетка направления головы срабатывает, когда голова крысы находится под определенным углом по отношению к внешнему ориентиру.

В энторинальной коре крыс содержатся решетчатые клетки (Hafting et al. 2005), каждая из которых избирательно реагирует на несколько пространственных мест в доступной среде. Места, в которых срабатывает клетка, образуют периодическую сетку, покрывающую окружающую среду. Разные клетки генерируют сетки разного масштаба и разной ориентации. Метрическая информация о физическом окружении может быть извлечена из паттернов стрельбы клеток сетки (Moser and Moser 2008).