Ричард Маслэнд - Как мы видим? Нейробиология зрительного восприятия

Переводчик Ирина Евстигнеева

Научный редактор Оксана Агеенкова

Редактор Любовь Любавина

Главный редактор С. Турко

Руководитель проекта А. Василенко

Корректоры Е. Чудинова, Е. Аксенова

Компьютерная верстка А. Абрамов

Дизайн обложки А. Бондаренко

Иллюстрация на обложке Shutterstock.com

© 2020 by Richard Masland

© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина Паблишер», 2022

Все права защищены. Данная электронная книга предназначена исключительно для частного использования в личных (некоммерческих) целях. Электронная книга, ее части, фрагменты и элементы, включая текст, изображения и иное, не подлежат копированию и любому другому использованию без разрешения правообладателя. В частности, запрещено такое использование, в результате которого электронная книга, ее часть, фрагмент или элемент станут доступными ограниченному или неопределенному кругу лиц, в том числе посредством сети интернет, независимо от того, будет предоставляться доступ за плату или безвозмездно.

Копирование, воспроизведение и иное использование электронной книги, ее частей, фрагментов и элементов, выходящее за пределы частного использования в личных (некоммерческих) целях, без согласия правообладателя является незаконным и влечет уголовную, административную и гражданскую ответственность.

Это книга о том, как мы видим. Мыслители издавна пытались объяснить феномен зрения, но их представления, как показывают современные исследования, были наивными: ведь глаз – это не просто съемочный аппарат, а нечто гораздо большее. Наша способность узнавать лица друзей кажется элементарной и естественной – настолько, что древние даже не рассматривали ее как предмет исследования, – но на деле в ней нет ничего очевидного. Чтобы дать исчерпывающий ответ на вопрос, что такое зрение, надо понять не только то, как функционируют наши глаза. Необходимо также знать, как наш мозг воспринимает и осмысляет внешний мир.

Как это ни парадоксально, мозг очень медлителен: нейроны и синаптические связи между ними функционируют в миллионы раз медленнее современных компьютеров. Однако он превосходит компьютеры в большинстве перцептивных задач. Мы можем за тысячные доли секунды узнать своего ребенка в толпе мальчиков и девочек на детской площадке. Как наш мозг это делает? Каким образом он перерабатывает и осмысляет потоки элементарных стимулов – пятен света, вибраций воздуха, давлений на кожу и т. п.? На сегодняшний день у нас есть только проблески понимания, но от того, что уже известно, захватывает дух.

Я пришел в нейронауку в 25 лет – еще до того, как она стала самостоятельной официальной дисциплиной, – и сегодня увлечен ею так же страстно, как и тогда. Я наблюдал за развитием нейронауки и принимал в нем непосредственное участие. Эту книгу я написал, чтобы рассказать вам о том, как работает зрение – от сетчатки до зрительных центров в височной коре мозга. Но еще я хочу пригласить вас в научное путешествие, чтобы вы узнали, как работают нейробиологи, не из скучных научных статей или ток-шоу, а увидели это своими глазами – побывав в настоящих исследовательских лабораториях. Наконец, я познакомлю вас с несколькими ключевыми фигурами в этой области.

Мы шаг за шагом рассмотрим процесс зрительного восприятия. Вы узнаете, что мы видим мир вовсе не таким, какой он есть на самом деле: наша сетчатка разбивает его на множество отдельных фрагментов (сигналов) и посылает их в мозг по отдельным каналам, каждый из которых несет информацию об одном небольшом аспекте изображения. Я объясню, как нейроны сетчатки выполняют это перекодирование и почему. Затем мы проследуем за этими сигналами в мозг и посмотрим, как из них формируется восприятие.

В мозге по-прежнему еще множество тайн, но мы уже смогли прийти к важному выводу: бо́льшая часть мозга работает не как система фиксированных двухточечных соединений наподобие телефонной сети, а как паутина бесчисленных нейронных связей, то есть как нейронная сеть. В наши дни нейронные сети обычно ассоциируются с компьютерами, но их идея впервые была выдвинута более полувека назад прозорливым канадским нейробиологом Дональдом Хеббом. Несколько лет спустя эту теорию подхватили специалисты в области теории вычислительных систем. В последующие десятилетия нейронные сети то входили в моду, то теряли популярность, но более совершенные компьютеры в конечном итоге привели к рождению новой области искусственного интеллекта (ИИ), известной как машинное обучение. Разработчики ИИ показали, что компьютерные нейронные сети могут научиться впечатляющим вещам, и тем самым побудили нейробиологов вновь посмотреть на головной мозг сквозь призму нейронных сетей. Сегодня у нас есть замечательный альянс нейробиологии и компьютерных наук, в котором каждая дисциплина служит источником идей для другой.

Действительно ли мозг использует нейронные сети для восприятия и осмысления мира? Функционирует ли он согласно принципам, применяющимся в «машинном обучении»? Ответ, судя по всему, да – и мозг делает это намного лучше компьютеров. Безусловно, компьютеры поражают нас некоторыми своими способностями – не только игрой в шахматы, но и выполнением других более сложных задач. Но по большому счету они как цирковые пони, умеющие делать только один трюк. И даже самые простые системы ИИ требуют большого количества оборудования и, как следствие, большого количества энергии. В отличие от них, наш скромный по размерам мозг способен выполнять огромное разнообразие задач, потребляя при этом меньше энергии, чем ночник для чтения. С этой точки зрения компьютеры очень примитивны, поэтому цель – сделать их хотя бы немного похожими на человеческий мозг.

Как это давно понял Дональд Хебб, нейронная сеть с фиксированными соединениями неспособна учиться. Ключ к обучаемости нейронной сети (биологической или искусственной) – в способности синаптических связей между ее нейронами меняться под влиянием опыта. Такая пластичность – общее правило для всего мозга, а не только для сенсорных систем. Благодаря ей мозг может оправляться от повреждений и выделять дополнительные ресурсы под особенно важные задачи. В зрительной системе нейронные сети могут научиться заранее идентифицировать визуальный объект, дополняя сенсорную информацию, поступающую с сетчатки, знаниями об увиденных ранее аналогичных объектах. Это означает, что значительная часть нашего восприятия – не столько фиксированная, сколько приобретенная в результате обучения реакция на зримый объект. Нейронные сети распознают определенные комбинации признаков, когда они их видят.