Скорость мысли. Грандиозное путешествие сквозь мозг за 2,1 секунды - Марк Хамфрис
Рисунок 7.4. Точные импульсы от одного нейрона коры. Мы смотрим на импульсы, посылаемые одним нейроном из области MT, в то время как обезьяна, которой он принадлежит, наблюдает множество повторов одного и того же фильма из точек, движущихся в случайном порядке. Каждый штрих – импульс от этого нейрона; каждая строка – импульсы, которые он послал во время одного из сеансов просмотра одного и того же двухсекундного фильма, в котором точки беспорядочно перемещаются. Каждая строка выглядит случайной – в ней есть маленькие и большие интервалы между импульсами. Но если расположить их одну под другой, выровняв по моменту, когда начинается фильм, мы видим, как импульсы выстраиваются в хорошо различимые линии сверху вниз, отмечая одно и то же событие в фильме (например, линия примерно через 0,1 секунды, полоса, начинающаяся через 0,5 секунды, и снова линия примерно через секунду). Этот нейрон посылает свои импульсы точно в одни и те же моменты фильма при каждом просмотре. (Из работы Бэра и Коха, Neural Computation. 1996. № 8. С. 1185–1201.)
Покидая нейрон из области МТ вместе с одним из клонов импульса, мы были частью серии случайно расположенных импульсов этого нейрона, частью его реакции на все, что движется в офисе. Результаты эксперимента показывают, что, если бы один и тот же набор движений в офисе повторялся точь-в-точь – Сара шагала в переговорную, Грэм небрежно теребил галстук и т. д., – мы каждый раз отправлялись бы с одним и тем же импульсом в одно и то же время. С этой точки зрения Таймеры правы: кора головного мозга использует временное кодирование. Но это скрытый код и он никогда не появится в реальном мире, поскольку мир никогда не повторяется точь-в-точь.
Тем не менее мы можем выдвинуть и, казалось бы, железобетонные аргументы против того, что корковый нейрон может использовать такие временные коды. Ведь импульс слишком легко сбить с курса, чтобы использовать временной код [174].
Это легко продемонстрировать. Постройте компьютерную модель кусочка коры головного мозга: создайте тысячи искусственных нейронов, посылающих импульсы, соедините их вместе, задайте входящие данные и наблюдайте. Каждый из них будет выдавать характерный и на первый взгляд беспорядочный набор импульсов. Повторите это еще раз с тем же самым набором входящих данных, и вы получите точно такой же набор. Но теперь повторите это еще раз, и на этот раз измените всего один импульс, посланный одним нейроном. По мере того как вы будете смотреть за развитием событий, импульсы множества других нейронов будут быстро переходить в новые паттерны, и некоторые из них будут радикально отличаться от прежних [175]. Очевидно, что такие сети не могли бы использовать точный временной код, если всего один потерянный импульс может повлиять на процесс отправки множества сигналов других нейронов. А мы знаем, что импульсы постоянно теряются.
Как преодолеть эти непримиримые различия между Счетчиками и Таймерами? Удастся ли нам выяснить, что означает наш импульс, мчащийся в префронтальную кору? Давайте поищем ответ там, откуда мы пришли.
Предскажи меня
Стремясь к хрупкому перемирию, некоторые пытались напрямую расшифровать послания импульсов, выясняя, что их может предсказать или что предсказывают они.
В начале нашего пути процесс предсказания казался простым. Находясь в зонах первичной обработки в зрительной коре, всего в одном или двух синапсах от глаза, мы встречались с импульсами, вызванными определенным типом края, цветом или направлением движения в определенном пикселе видимого мира. Если посмотреть на ситуацию с другой стороны, получится, что присутствие определенного края, цвета или движения в конкретном пикселе предсказывает импульсы от определенного набора нейронов в V1. Точно так же импульс, исходящий из зон первичной обработки в слуховой коре, вызывается основными свойствами звука, его частотой, громкостью или направлением. Появление звука определенной частоты и достаточной громкости в окружающем мире предсказывает, что должны регистрироваться импульсы от определенного набора нейронов. Итак, мы можем сделать вывод: если некое событие X предсказывает появление импульса, это событие и есть значение этого импульса.
Однако даже здесь, в участках коры, максимально близких к механизмам восприятия внешнего мира, мы не можем предсказать каждый импульс, посылаемый нейроном в качестве реакции на простую линию или звук. Нейрон посылает множество импульсов, которые явно не вызваны конкретным сигналом из внешнего мира, поступившим в определенное время. Так что же тогда означают эти импульсы? И вот неких умных людей озарила идея: спросить у импульсов.
Основная идея проста. Узнать, что происходило в мире непосредственно перед отправлением каждого импульса. Но хитрость в том, что мы не будем гадать. Мы узнаем это непосредственно из исходных данных.
Цель – создать модель, которая принимает в качестве входящих данных то, что происходило в мире за последние несколько сотен миллисекунд или около того, и выводит прогноз вероятности возникновения импульса в данный момент. В других версиях такая модель могла бы вместо этого предсказывать вероятное количество отправленных импульсов. Такие модели могут подойти как Таймерам, так и Счетчикам, в зависимости от того, какой отрезок времени мы определяем как «сейчас»: если модель прогнозирует события на горизонте несколько миллисекунд за раз, мы получим таймер; если несколько сотен миллисекунд – мы создаем счетчик. На самом деле построение моделей для прогнозирования импульсов показывает, что граница между Таймерами и Счетчиками весьма расплывчата.
Чтобы предсказать импульс, мы подаем на вход модели разные значения – такие, как углы на картинке или частоты звука – происходившего во внешнем мире в течение нескольких сотен миллисекунд вплоть до настоящего момента. И модель присваивает вес каждому из этих значений в каждый
