Искусственный интеллект 3 страница

Я не хочу намекать, что все игнорировали время и обратные связи. Это настолько большое поле деятельности, что виртуально у каждой идеи есть свои приверженцы. В последние годы вера в важность обратных связей, времени и предсказания последовательностей находится на подъеме. Но грохот ИИ и классических нейронных сетей заглушил другие подходы и недооцененными на многие годы.

* * *

Несложно понять, почему люди — дилетанты и специалисты — считали, что интеллект определяется поведением. Несколько сотен лет люди соотносили способности мозга с часовым механизмом, с насосами и трубами, затем с паровой машиной и, в последнее время, с компьютером. Десятилетия научной фантастики плавали в идеях ИИ, от трех законов робототехники Айзека Азимова до C3PO из Звездных Войн. Идея интеллектуальных машин укоренилась в нашем воображении. Все машины, сделанные людьми или воображаемые, предназначены для того, чтоб что-то делать. У нас нет машин, которые думают, у нас есть машины, которые делают. Даже когда мы наблюдаем за людьми, мы фокусируемся на их поведении, а не на их скрытых мыслях. Следовательно, интуитивно кажется очевидным, что интеллектуальное поведение должно быть метрикой интеллектуальной системы.

Однако, смотря на историю науки, мы увидим, что наша интуиция часто является громадным препятствием на пути к истине. Система научных взглядов трудна для понимания, не потому что она сложная, а потому что интуитивные но некорректные предположения удерживают нас от того, чтоб увидеть правильный ответ. Астрономы до Коперника (1472–1543) ошибочно предполагали, что земля покоится в центре вселенной, потому что она ощущается, как неподвижная и кажется, что является центром вселенной. Было интуитивно очевидным, что все звезды являются частью гигантской вращающейся сферы, а мы находимся в ее центре. Чтобы предположить, что Земля вращается, что ее поверхность движется со скоростью около тысячи миль в час, и что Земля несется сквозь пространство — не говоря уж о том, что звезды удалены на триллионы миль — вы должны представить себя в качестве лунатика. Но это обернулось корректной системой взглядов. Простой для понимания, но интуитивно некорректной.

До Дарвина (1809–1882), казалось очевидным, что все виды животных неизменны в их форме. Крокодил не скрещивается с колибри; они различны и несовместимы. Идея о эволюции видов пришла в противоречие не только с религиозными учениями, но и со здравым смыслом. Эволюция предполагает, что у нас один общий предок со всеми живыми организмами на этой планете, включая червей и домашние растения на вашей кухне. Сейчас мы знаем, что это правда, но интуиция говорит обратное.

Я упомянул эти известные примеры, потому что я уверен, что поиски интеллектуальных машин были обременены интуитивными предположениями, которые препятствуют нашему прогрессу. Когда вы спросите себя, «Чем занимается интеллектуальная система?», интуитивно очевидно размышлять в терминах поведения. Мы демонстрируем человеческий интеллект посредством речи, письменности, действий, верно? Да, но только с одной точки зрения. Интеллект — это что-то, что происходит в вашей голове. Поведение — это только дополнительный ингредиент. Это не является интуитивно очевидным, но не сложно для понимания.

* * *

Весной 1986 года, как только я сел за мой стол после целого дня чтения научной литературы, написания истории интеллекта, и рассмотрения эволюции ИИ и нейронных сетей, я оказался за обдумыванием деталей. Был нескончаемый поток вещей, которые надо было изучить и прочитать, но я не достиг какого либо прояснения в понимании того, как действительно мозг работает в целом, или даже что он делает. Так было потому, что область нейронаук погрязла в деталях. И это до сих пор так. Каждый год публикуются тысячи исследовательских отчетов, но они тяготеют к добавлению новых данных в кучу, вместо того, чтоб организовать их. До сих пор нет общей теории, нет системы взглядов, объясняющей, что ваш мозг делает и как он это делает.

Я начал воображать, на что должно быть похоже решение этой проблемы. Должно ли оно быть крайне сложным из-за сложности мозга? Должно ли оно занять сотни страниц сплошной математики для того, чтобы описать работу мозга? Должны ли мы отобразить сотни или тысячи отдельных контуров, прежде чем мы сможем понять что-то полезное? Я так не думаю. История показывает, что лучшие решения научных проблем просты и элегантны. Тогда как детали забываются и дорога к конечной теории может быть трудной, конечная концептуальная модель в общем проста.

Без глубинного объяснения того, в каком направлении вести исследования, ученым в области нейронаук не следует больше продолжать пытаться объединить все имеющиеся детали в согласованную картину. Мозг невероятно сложный, обширный и устрашающий клубок нервных клеток. На первый взгляд он похож на стадион, полный приготовленных спагетти. Так же его можно описать, как кошмар электрика. Но при более близком и аккуратном рассмотрении мы увидим, что мозг — не беспорядочная куча. В нем много структурной организации — но слишком много для того, чтоб можно было надеяться постичь интуитивно его работу как целого, точно также мы могли бы увидеть, как осколки разбитой вазы собираются обратно вместе. Наша неудача не от недостатка данных или даже правильной части данных; все что нам нужно — это смена перспективы. С правильной моделью детали станут значимыми и управляемыми. Рассмотрим следующую причудливую аналогию, чтоб ухватить суть того, что я имею в виду.

Вообразите, что тысячелетия спустя человечество пришло к своему закату, и исследователи из удаленных внеземных цивилизаций приземляются на Землю. Они хотят понять, как мы жили. В особенности они озадачены сетью наших дорог. Для чего эти причудливые искусные структуры? Они начинают классифицировать все, и со спутников и с земли. Они дотошные археологи. Они записывают расположение каждого случайного фрагмента асфальта, каждый дорожный указатель, который опрокинулся и был унесен под откос эрозией, любую деталь, которую им удается найти. Они замечают, что некоторые дорожные сети отличаются от других; в некоторых местах они ветреные, узкие и в основном случайно ориентированные, в других — в виде красивой периодической сетки, в некоторых участках они становятся плотными и идут на сотни миль через пустыню. Они собирают горы деталей, но эти детали ничего не значат для них. Они продолжают собирать еще больше деталей в надежде найти какие-то новые данные, которые объяснят все. Они остаются в тупике надолго.

Это только до тех пор, пока они не скажет, «Эврика! Мне кажется, я вижу… эти создания не могли телепортировать сами себя, как можем мы. Они вынуждены были путешествовать с места на место, возможно на мобильных платформах хитрой конструкции». С этой точки зрения многие детали становятся на свои места. Маленькие извилистые сети улиц остались с ранних времен, когда средства передвижения были очень медленными. Широкие длинные дороги были сделаны для путешествий на длинные дистанции на высоких скоростях, предполагается, наконец, объяснение, для чего на знаках были нарисованы различные числа. Ученые начинают отличать жилые зоны от индустриальных, понимать способы, которыми могли бы взаимодействовать коммерческие и транспортные инфраструктуры, и т. д. Множество деталей, которые они каталогизировали, оказались не совсем существенными, просто из-за катастроф или требований местной географии. Остается то же самое количество сырых данных, но они больше не представляют из себя головоломку.

Мы можем быть уверены, что прорыв подобного рода позволит нам понять, к чему относятся все детали мозга.

* * *

К несчастью, не все верят, что мы можем понять, как работает мозг. Впечатляющее количество людей, включая некоторых нейрофизиологов, верят, что так или иначе мозг и интеллект находятся за пределами объяснимого. А некоторые верят, что даже если мы сможем понять их, будет невозможно построить машину, которая будет работать подобным образом, что интеллект требует человеческого тела, нейронов и, возможно, каких-то новых и непостижимых законов физики. Когда я слышу подобные аргументы, я представляю мудрецов из прошлого, которые выступали против изучения небес или против вскрытия трупов, чтоб увидеть, как работают наши тела. «Не утруждайте себя изучением этого, это не приведет ни к чему хорошему, и даже если вы сможете понять, как это работает, мы ничего не сможем сделать с этими знаниями». Аргументы, подобные этим, ведут нас к направлению философии, называемому функционализмом, нашей последней остановке в краткой истории наших размышлений над мышлением.

Согласно функционализму, интеллект или разум безоговорочно является свойством организации, и по сути неважно, организации чего именно. Разум существует в любой системе, чьи составляющие части имеют правильные причинные отношения друг с другом, но эти части могут быть нейронами, силиконовыми чипами или чем-нибудь еще. Ясно, что эта точка зрения — стандартный выход для любого потенциального проектировщика интеллектуальных машин.

Рассмотрим ситуацию: будет ли игра в шахматы менее реальной, если при игре в нее вместо коней поставить солонки? Ясно, что нет. Солонка функционально эквивалентна «реальному» коню по тому, как она двигается по доске и взаимодействует с другими фигурами, таким образом это будет действительно игра в шахматы, а не просто их симуляция. Или, например, будет ли эта фраза той же самой, если я пройдусь по ней курсором, удаляя каждый символ, потом заново его печатая? Или возьмем пример ближе к сути, рассмотрим тот факт, что каждые несколько лет ваше тело замещает большинство составляющих его атомов. Несмотря на это, вы остаетесь самим собой во всех смыслах, которые касаются вас. Один атом ни чем не хуже другого, если он играет ту же функциональную роль в вашей молекулярной структуре. Та же самая история должна относиться и к мозгу: если какой-то сумасшедший ученый решит заместить каждый ваш нейрон функционально эквивалентным микроскопическим машинным заменителем, вы должны уйти с процедуры, чувствуя себя не менее тем же самым, каким вы были вначале.

Следуя этому принципу, искусственная система, использующая ту же самую функциональную архитектуру, что и интеллектуальный живой мозг, должна быть точно так же интеллектуальной — и не просто с какими то натяжками, а действительно, истинно интеллектуальной.

Сторонники ИИ, коннекционисты и Я — мы все функционалисты, до тех пор, пока мы верим, что по существу нет ничего специального или магического в мозгу, что делает его интеллектуальным. Все мы верим, что мы способны построить интеллектуальные машины как-нибудь и когда-нибудь. Но есть различные интерпретации функционализма. Тогда как я утверждаю, что я вижу центральную неудачу ИИ и коннекционистской парадигмы — ошибочность подхода «ввод-вывод» — есть более ценное высказывание насчет того, почему мы еще не способны разработать интеллектуальную машину. Пока сторонники ИИ принимают то, что я рассматриваю как бескомпромиссное обречение на провал, коннекционисты, с моей точки зрения, в основном всего лишь застенчивы.

ИИ-исследователи спрашивают, «Почему мы, инженеры, должны быть ограничены решениями, на которые наткнулась эволюция?». В принципе, в этом есть свой резон. Биологические системы, подобные мозгу и генетическому аппарату, печально известны своей неэлегантностью. Общей метафорой является машина Руба Голдберга, названная так после «великой депрессии» карикатуристами, которые нарисовали комически сверхсложное приспособление для выполнения тривиальных задач. У разработчиков ПО есть подобный термин, клудж, для обозначения программ, которые написаны без предусмотрительности и наполнены обременительной, ненужной сложностью, часто приводящей к тому, что программа становится непонятной даже программисту, написавшему ее. Исследователи ИИ боятся, что аналогично и мозг — беспорядочный несколько-сот-миллионолетний клудж, битком набитый неэффективным и эволюционным «наследственным кодом». Если так, удивляются они, почему бы просто не выбросить без сожаления эту кутерьму и не начать с нуля?

Большинство философов и когнитивных психологов благожелательны к этой точке зрения. Им нравится метафора разума, как программы, которая работает в мозгу, органическом аналоге компьютера. В компьютере аппаратный и программный уровни четко разделяются друг от друга. Одна и та же программа может выполняться на любой Универсальной Машине Тьюринга. Вы можете запустить WordPerfect на PC, Макинтоше, или на суперкомпьютере Cray, например, даже если все три системы имеют различные аппаратные конфигурации. И аппаратура не имеет никакого значения для вашего обучения, если вы пытаетесь изучить WordPerfect. По аналогии, следует мысль, мозг не может научить нас чему либо о разуме.

Защитники ИИ также любят указывать на исторические ситуации, в которых инженерные решения радикально отличались от природных версий. Например, как мы преуспели в построении летающих машин? Имитацией махательных движений у крылатых животных? Нет. Мы сделали это с помощью фиксированных крыльев и пропеллеров, а затем — с помощью реактивных двигателей. Это не так, как сделано в природе, но это работает — и работает гораздо лучше, чем машущие крылья.

Аналогично, мы сделали наземные транспортные средства, которые могут обогнать гепарда, не изготовлением четырехногих гепардоподобных бегающих машин, а изобретением колеса. Колеса — великолепный способ передвигаться по плоской местности, и то, что эволюция не наткнулась на эту определенную стратегию, не значит, что это блестящий путь для нас, чтоб обойти ее. Некоторые философы разума приняли расположение к метафоре «когнитивных колес», то есть, ИИ-решению некоторых проблем, которое хотя полностью отличается от того, что делает мозг, делает это действительно хорошо. Другими словами, программа, которая воспроизводит выходные данные, подобные (или превосходящие) человеческие решения задач каким то узким, но полезным способом, действительно хороший путь делать то, что делает мозг.

Я верю, что этот род интерпретаций функционализма — цель оправдывает средства — ведет ИИ исследователей в сторону. Как показал Серл в своей Китайской Комнате, эквивалентности поведения не достаточно. Поскольку интеллект внутреннее свойство мозга, мы должны смотреть внутрь мозга, чтоб понять, что такое интеллект. В наших исследованиях мозга, и в особенности неокортекса, нам необходимо быть осторожными в понимании того, какие детали всего лишь избыточная «замороженная случайность» эволюционного прошлого; несомненно, множество процессов в стиле Руба Голдберга перемешаны с важными свойствами. Но, как мы скоро увидим, там скрыта элегантность и великая мощь, опережающая наши лучшие компьютеры, ожидая, пока мы ее извлечем из нейронных цепей.

Коннекционисты интуитивно чувствовали, что мозг не просто компьютер, и что его секрет лежит в том, как ведут себя нейроны, соединенные вместе. Это было хорошим началом, но эта область лишь немного сдвинулась от своих ранних успехов. Хотя тысячи людей работали с трехслойными сетями, и многие продолжают, исследования над биологически-реалистичными нейронными сетями были и остаются редкими.

За половину столетия мы вкладывали все усилия чтобы попытаться запрограммировать интеллект в компьютерах. По пути мы пришли к текстовым процессорам, базам данных, видеоиграм, Интернету, мобильным телефонам и анимировали динозавров на компьютере. Но интеллектуальных машин до сих пор нигде не видать. Чтоб добиться успеха, мы должны будем достаточно основательно подглядеть у природного механизма интеллекта, у неокортекса. Мы должны выделить интеллект из мозга. Другой дороги у нас не будет.

Человеческий Мозг

Итак, что делает человеческий мозг таким непохожим на программирование ИИ и нейронные сети? Что такого необычного в структуре мозга, и почему оно так значимо? Как мы увидим в следующих нескольких главах, в архитектуре мозга есть много чего, что может сказать о том, как действительно работает мозг и почему он в корне отличается от компьютера.

Давайте начнем наше знакомство с мозгом в целом. Вообразите, что мозг лежит на столе, и мы препарируем его вместе. Первое, что вы заметите, это то, что внешняя поверхность мозга кажется весьма однородной. Розовато-серый, он похож на гладкую цветную капусту с несколькими гребнями и впадинами, называемыми извилинами и бороздами. Он мягкий и желеобразный на ощупь. Это неокортекс, тонкий слой нервной ткани, который окутывает большинство более старых частей мозга. Мы собираемся сфокусировать большую часть нашего внимания на неокортексе. Практически все, о чем мы думаем, как о интеллекте — восприятие, язык, воображение, способности к математике, рисованию, музыке, планированию — происходит здесь. Ваш неокортекс читает эту книгу.

Сейчас я должен признаться, что я неокортикальный шовинист. Я знаю, что я встречу некоторое сопротивление на этой позиции, поэтому позвольте мне взять минуту на защиту моего подхода прежде, чем мы заберемся слишком далеко. У каждой части мозга есть свое сообщество ученых, изучающих ее, и предположение, что мы сможем добраться до оснований интеллекта пониманием только неокортекса, конечно же вызовет возмущение со стороны сообществ обиженных исследователей. Они скажут что-то вроде: «Вам не удастся понять неокортекс без понимания области X, потому что эти две области мозга очень сильно взаимосвязаны, и вам необходима область X для того-то и того-то». Я не говорю, что не согласен. При условии, что мозг состоит из множества частей и большинство из них критически важны для человека. (Странно, исключением является часть мозга с достаточно большим числом нейронов, мозжечок. Если вы родились без мозжечка или если он поврежден, вы можете вести почти нормальную жизнь. Однако это неверно для большинства других отделов мозга; большинство из них требуются для базовых жизненных функций или способностей к ощущениям).

Моим контраргументом является то, что я не заинтересован в построении человека. Я хочу понять интеллект и построить интеллектуальную машину. Быть человеком и быть интеллектуальным — различные вещи. Интеллектуальной машине не нужны сексуальные желания, голод, пульс, мускулы, эмоции или человекоподобное тело. Человек нечто большее, чем интеллектуальная машина. Мы биологические создания со всеми необходимым и иногда нежелательным багажом, которые происходят из многих этапов эволюции. Если вы хотите построить интеллектуальную машину, которая ведет себя как человек — то есть проходит Тест Тьюринга во всех случаях — тогда вы возможно должны будете воспроизвести множество из тех вещей, которые делают человека человеком. Но как мы увидим дальше, чтобы построить машину, которая несомненно интеллектуальна, но не является в точности человеком, мы можем сфокусироваться на той части мозга, которая строго соотносится с интеллектом.

Тем, кого возможно задевает мое исключительное внимание к неокортексу, позвольте сказать, что я согласен, что другие структуры мозга, такие как мозговой ствол, базальные ганглии, несомненно важны для функционирования человеческого неокортекса. Без вопросов. Но я надеюсь убедить вас, что все основные аспекты интеллекта возникают в неокортексе, где также важную роль играют два других отдела — таламус и гиппокамп, что мы обсудим дальше по книге. В течение продолжительного периода нам необходимо будет понять функциональную роль всех отделов мозга. Но я верю, что эти вещи было бы лучше адресовать в контексте хорошей общей теории функций неокортекса. Но давайте вернемся к неокортексу, или как его сокращенно называют, к кортексу (коре).

Возьмем шесть визиток или игральных карт и сложим их в стопку. (Это действительно поможет, если вы сделаете это, а не просто вообразите). Сейчас вы держите модель кортекса. Ваши шесть визиток примерно 2 миллиметра в толщину и должны дать вам ощущение того, как тонок кортикальный слой. Также как и стопка визиток, неокортекс примерно 2 миллиметра в толщину и содержит 6 слоев, каждый имитируется примерно одной картой.

Развернутый, неокортикальный слой человека примерно размером с обеденную салфетку. Кортикальные слои других животных меньше: у крысы — размером с почтовую марку; у обезьяны — размером с почтовый конверт. Но несмотря на размеры, большинство из них состоят из шести слоев, аналогично той стопке из шести визиток. Люди умнее потому что наш кортекс относительно размеров тела покрывает большую площадь, а не потому, что слои толще или содержат специальные «умные» нейроны. Его размеры впечатляющи, так как он окружает и обертывает большинство других частей мозга. Чтобы приспособиться к большим размерам мозга, природа модифицировала нашу общую анатомию. Человеческие женщины развиваются с широким тазом, чтоб дать возможность родиться ребенку с большой головой, свойством, которое некоторые палеоантропологи считают эволюционировавшим совместно со способностью ходить на двух ногах. Но это еще не все, также эволюция скомкала неокортекс, запихнув его в наши черепа как мятый лист бумаги в рюмке для бренди.

Ваш неокортекс заполнен нервными клетками, или нейронами. Они так плотно упакованы, что никто точно не знает, сколько же в нем клеток. Если вы нарисуете крошечный квадрат со стороной один миллиметр сверху на стопке ваших визиток, вы обозначите положение приблизительно сотни тысяч (100 000) нейронов. Вообразите попытку посчитать точное число в таком крошечном пространстве; это даже виртуально невозможно. Тем не менее, некоторые анатомы предсказывают, что в среднем человеческий неокортекс содержит порядка тридцати миллиардов нейронов (30 000 000), но никого не удивит, если в действительности окажется больше или меньше.

Эти тридцать миллиардов клеток и есть Вы. Они содержат практически все ваши воспоминания, знания, мастерство и накопленный жизненный опыт. После 25 лет размышления над мозгом, я до сих пор нахожу этот факт удивительным. То что тонкий слой клеток видит, чувствует и создает наше мировоззрение — это на грани невероятного. Тепло летних дней и наши мечты о лучшем мире каким-то образом являются созданием этих клеток. Через много лет после публикации статьи в Scientific American, Френсис Крик написал книгу о мозге, названную Ошеломительная Гипотеза. Ошеломительная гипотеза состояла в том, что разум — это творение клеток в мозгу. Нет ничего больше, ни магии, не специального соуса, только нейроны и танец информации. Я надеюсь вы ощутили, как невероятна такая постановка дела. Получается, что существует большая философская воронка между набором клеток и нашим сознательным опытом, хотя разум и мозг — едины. Называя это гипотезой, Крик просто соблюдал политкорректность. То, что нейроны в нашем мозгу создают разум — это факт, а не гипотеза. На необходимо понять, что эти тридцать миллиардов нейронов делают, и как они это делают. К счастью, кортекс не просто бесформенный комок ячеек. Мы можем глубже поискать в его структуре идеи о том, как он дает начало человеческому разуму.

* * *

Давайте вернемся к нашему столу для препарирования и еще раз взглянем на мозг. Для невооруженного глаза на неокортексе практически нет каких либо ориентиров. Точнее, есть немного, такие как гигантская борозда, разделяющая большие полушария, и заметная борозда, разделяющая передние и задние отделы мозга. Но повсюду, куда бы вы не посмотрели, извилистая поверхность практически одинакова. Нет никаких видимых разделительных линий или цветовых пометок, обозначающих области, специализирующиеся на различной сенсорной информации или различных типах мыслей.

Однако людям давно уже известно, что где-то границы все-таки есть. Даже до того, как нейрофизиологи смогли разглядеть что-нибудь полезное об устройстве кортекса, они уже знали, что некоторые ментальные функции локализованы в определенных областях мозга. Если боксерский удар поражает правую затылочную долю Джо, он может потерять, представьте себе, способность к восприятию чего-либо на левой стороне своего тела или в левой половине пространства вокруг себя. Удар в левую переднюю область, известную как область Брока, наоборот, компрометирует его способность использовать правила грамматики, хотя его словарный запас и способность понимать значение слов не изменятся. Удар в так называемую веретенообразную извилину может вырубить способность распознавать лица — Джо не может узнать свою мать, своих детей или даже свое собственное лицо на фотографии. Замечательные нарушения наподобие этих дали первым нейрофизиологам представление о том, что кортекс состоит из множества функциональных областей.

За прошедшее столетие нам многое стало известно о функциональных областях, но еще много предстоит открыть. Каждый из этих регионов частично независим и, кажется, специализирован для определенных аспектов восприятия или мышления. Физически они организованы в виде лоскутного одеяла, которое совсем немного отличается у разных людей. Они редко бывают четко очерчены. Функционально они организованы в ветвящуюся иерархию.

Упоминание об иерархии критично, так что я хочу выделить время на то, чтоб основательно определить ее. Я буду ссылаться на нее в течение всей книги. В иерархических системах некоторые элементы располагаются «выше» или «ниже» других. В иерархии бизнеса, например, менеджеры среднего уровня выше почтового клерка и ниже вице-президента. Это не имеет ничего общего с физическим положением; даже если менеджер работает этажом ниже клерка, он все равно остается «выше» по иерархии. Я акцентировал на этом внимание для того, чтобы прояснить, что я имею в виду, когда говорю о том, что некоторые функциональные области выше или ниже других. Их физическое расположение в мозгу не имеет значения. Все функциональные области кортекса располагаются на одной и той же свернутой кортикальной поверхности. Что делает один регион выше другого — это то, как они соединены друг с другом. В кортексе нижние области передают информацию к верхним областям путем определенных межнейронных соединений, тогда как верхние передают информацию нижним через другие соединения. Есть также латеральные соединения между областями, которые в различных ветвях иерархии, подобно тому, как менеджер среднего уровня общается с сотрудником из другого офиса этой же компании в другом штате. Детальная схема соединений кортекса обезьяны была разработана двумя учеными, Дэниелом Феллеманом и Дэвидом ван Эссеном. Схема показывает множество областей, соединенных вместе в сложную иерархию. Мы можем предполагать, что человеческий кортекс имеет похожую структуру.

Самые нижние функциональные области, — это первичные сенсорные области, куда первоначально приходит информация в кортекс. Эти области обрабатывают информацию в ее наиболее сырой форме, на самом базовом уровне. Например, визуальная информация попадает в кортекс через первичную визуальную область, называемую для краткости V1. V1 обрабатывает низкоуровневые визуальные элементы, такие как крошечные краевые сегменты, мелкомасштабные компоненты движения, бинокулярные несоответствия (для стереоскопического зрения) и базовую цветовую и контрастную информацию. V1 затем передает информацию верхним областям, таким как V2, V4 и IT (расскажем о ней позже) и помимо этого многим другим областям. Каждая из этих областей работает с более специализированными или абстрактными аспектами информации. Например, нейроны в V4 отвечают на объекты среднего уровня сложности, такие как форма звезды в различных цветах, например красном и синем… Другая область, MT, специализируется на движении объектов. В верхних эшелонах визуального кортекса есть области, отвечающие за представление ваших визуальных воспоминаний всех сортов объектов типа лиц, животных, инструментов, частей тела и т. п.

Другие ваши чувства имеют похожую иерархию. В вашем кортексе есть первичная слуховая область, называемая A1, и иерархия слуховых областей над ней; в нем есть первичная соматосенсорная область, называемая S1, и иерархия соматосенсорных областей над ней. В итоге сенсорная информация попадает в «ассоциативные области», так называют иногда области кортекса, которые получают информацию более чем с одного органа чувств. Например, в вашем кортексе есть область, получающая информацию от зрения и осязания. Благодаря ассоциативным областям вы понимаете, что то, что вы видите муху, ползающую по вашей руке, и что ощущаете щекотку, вызвано одной и той же причиной. Большинство из этих областей получают сильно обработанную информацию от нескольких чувств, и их функция остается непонятной. Я еще много скажу про кортикальную иерархию позже в этой книге.

Так же есть другой набор областей в передних долях мозга, создающих двигательную (моторную) информацию. Моторная система кортекса также иерархически организована. Самая нижняя область, M1, посылает соединения в позвоночник и напрямую управляет мускулатурой. Области выше M1 посылают более сложные моторные команды в M1. Иерархия моторных областей и иерархия сенсорных областей выглядят удивительно похоже. Кажется, что они объединялись одним и тем же образом. Считается, что в моторных областях информация распространяется вниз по иерархии к M1, чтоб привести в действие мускулатуру, а в сенсорных — вверх по иерархии от органов чувств. Но в действительности информация распространяется в обоих направлениях. Что считается обратной связью в сенсорных регионах — в моторных регионах является выходной информацией, и наоборот.

Большинство описаний мозга базируется на блок-схемах, которые отображают очень упрощенную точку зрения на иерархию. То есть, входные потоки (визуальные, акустические, осязательные) попадают в первичные сенсорные области и обрабатываются по мере продвижения вверх по иерархии, затем передаются через ассоциативные области, затем попадают в передние доли кортекса и, наконец, передаются обратно вниз к моторным областям. Я не говорю, что такая точка зрения полностью ошибочна. Когда вы читаете вслух, визуальная информация несомненно приходит в V1, поднимается к ассоциативным областям, проделывает путь через фронтальный кортекс и возбуждает мускулатуру вашего рта и гортани формировать звуки речи. Но это еще не все. Не все так просто. С упрощенной точки зрения, которой я не советую придерживаться, процессы в основном рассматриваются как информация, текущая в одном направлении, как изделие на сборочном конвейере. Но информация в кортексе всегда течет также и в обратном направлении, и гораздо больше проекций, передающих вниз по иерархии, чем вверх. Когда вы читаете вслух, высшие области вашего кортекса посылают гораздо больше сигналов «вниз» к первичному визуальному кортексу, чем ваши глаза получают с напечатанной страницы! В последующих главах мы разберем, что делают эти обратные связи. Сейчас же я хочу убедить в одном факте: хотя иерархия действительно существует, необходимо всегда быть начеку, чтоб не думать, что информация течет только в одном направлении.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: