Знание-сила, 2008 № 08 (974)

Наблюдая за этой охотой, нельзя не подивиться рыбьему умению, и недаром знаменитый русский аквариумист Золотницкий, который в 1901 году впервые завез в Россию и сумел сохранить в аквариуме, в неволе, 13 брызгунов из Сингапура, назвал их «очень смышлеными». Он писал даже, что они давали ему знать, когда хотели есть, — подплывали к стенке аквариума и стучали носами. И хвалил их «живой, приятный нрав»: когда он ставил аквариум возле сада, освещал его лампой и на свет массами летели насекомые, брызгуны продолжали стрелять в них, даже наевшись, — просто для развлечения.

Если оторваться теперь от всех этих милых простых радостей жизни и заняться сухой научно-популярной прозой, то придется прежде всего заметить, что с этими рыбками что-то не в порядке. Либо же что-то не в порядке с нашими представлениями о работе мозга. «Распространено мнение, — пишут Томас Шлегель и Стефан Шустер, — что когнитивные способности, требуемые для принятия сложных решений, требуют участия огромного количества нейронов, связанных между собой огромным множеством связей, но вот перед нами пример позвоночного животного, которое решает в высшей степени сложные задачи с помощью поразительно компактной нейронной системы».

Шлегель и Шустер — зоологи из Эрланген-Нюрнбергского университета в Германии, а статья, из которой взяты эти слова, опубликована в январе 2008 года в журнале Science и называется «Маленькая система для больших задач, или Быстрое принятие точных решений у рыб-брызгунов». Охотясь за жертвой, продолжают авторы, рыбка должна прежде всего точно направить свой водяной залп. Но этого мало — она обязана точно и быстро, пользуясь всего тремя данными: скоростью, направлением и высотой полета — рассчитать (в уме), где упадет добыча, и, не прибегая больше к наблюдениям, немедленно развернуться и поплыть в нужное место. И заметьте — она практически не ошибается. Оно и понятно: если бы ошибалась, мы бы сейчас о ней не рассуждали. Как же это происходит?

Выяснению этого вопроса Шлегель и Шустер и посвятили свое исследование.

Чего только ни делали хитроумные экспериментаторы, чтобы затруднить рыбке охоту. Они выпускали для нее крохотные подобия мотыльков в самых неожиданных направлениях, скрывали от нее момент попадания струи в жертву, ограничивали ее поле видения и запускали искусственных мотыльков с платформ, находившихся на разной высоте над водой, то есть под разными углами к полю зрения рыбы, — а результат всегда был один и тот же: «минимальная и средняя скорость принятия точного решения всегда оставалась такой же, как в контрольной группе».

В одном из самых хитрых опытов ученые выпустили двух «мотыльков» в две противоположные стороны с примерно равной скоростью, причем самый момент и место их запуска были невидимы для рыбки, тем не менее «рыбка немедленно и весьма избирательно решала, какой из двух конфликтующих сигналов принять во внимание», и это решение не было каким-то промежуточным, потому что рыбка сразу же направлялась точно к месту падения намеченной жертвы. Ну, не совсем точно, во всех опытах, разумеется, выявлялась небольшая ошибка, но она была не более 10% и, главное, оставалась одинаковой как в случае одного мотылька, так и в случае двух. Более того — время принятия решения тоже было одинаковым в случае одного мотылька и двух, то есть оно не становилось больше из-за большей сложности задачи. И последний замечательный сюрприз — выбор рыбки не был случайным: она в подавляющем большинстве случаев предпочитала того мотылька, который потом упадет ближе к ее местонахождению. Это значит, что выбор исходил из «соображений» экономии энергии.

Из всех этих опытов и измерений авторы извлекли вывод, что минимальное время принятия решения у брызгуна составляет 40 миллисекунд. Уменьшение контраста между водой и воздухом может увеличить это время, увеличение контраста, однако, его не уменьшает — оно только делает решение все более точным (меньше процент ошибок). Эти 40 миллисекунд нужны рыбке, чтобы активировать ту систему нейронов, которая приводит в движение ее тело. Уже известно, что, например, у золотых рыбок визуальный сигнал (свет, направленный на глаз) проходит от сетчатки глаза к мозгу за 35 миллисекунд, но они при этом не занимаются решениями таких задач, как брызгун, их дело — всего лишь вильнуть хвостом и уйти от назойливого света. Это значит, что у нашего брызгуна, с учетом необходимости передать световой сигнал хотя бы в несколько следующих за сетчаткой нейронов, для решения задачи остается времени всего ничего.

Рассчитав это всего ничего и сравнив его с известными данными о рыбьем мозге и рыбьих нейронах, Шлегель и Шустер приходят к выводу, что расчет задачи начинается уже в нейронах сетчатки, которым затем помогает небольшое число нейронов, собирающих сигналы от обоих глаз вместе с сигналом о пространственном расположении самой рыбки, рассчитывающих отсюда направление на будущую добычу и задающих это направление моторным нейронам. В итоге оказывается, что всего в решении основной части задачи участвуют (по оценкам авторов) не более шести нейронов! Это значит, что нейронные системы принятия решений могут быть куда меньше и куда эффективнее, чем считалось ранее. Уже шесть нейронов может вполне эффективно сделать то, на что раньше ученые полагали необходимым сотни и тысячи, если не миллионы.

Теперь мы можем лучше представить себе, какими поистине могучими способностями наделен наш мозг с его не шестью, а миллиардами нейронов и огромными нейронными сетями. Представить — и еще раз подивиться: как же это происходит, что мы порой не можем предвидеть и рассчитать даже то, что так точно и быстро предвидит маленький, полосатый, веселый и смышленый брызгун?

Как мы обещали в прошлом номере журнала, «Главная тема» продолжает начатое в нем обсуждение нанотехнологий.

Новый импульс дискуссии дало проведенное весной в подмосковной Дубне профильное заседание Президиума Госсовета, посвященное инновационному развитию России. Незадолго до этого события прозвучало программное выступление Президента Д. Медведева, в котором он провозгласил: «Мы должны наращивать поддержку фундаментальной науки, одновременно совершенствуя и организацию этой науки. Должны реализовывать мегапроекты на прорывных направлениях развития технологий, концентрируя на них ресурсы, кадры, внимание государства».

Несмотря на то, что в Дубне было уже на что посмотреть — и с чем президент внимательно познакомился, — открыл он Госсовет с невеселой ноты: «Инструменты поддержки инноваций сегодня слабо увязаны друг с другом... Хотя мы и используем этот термин — «инновационная система», но, по сути, пока это не система!