Ричард Маслэнд

Видимый мир проецируется на зрительную кору мозга топографически — в виде карты на поверхности мозга. Точнее говоря, в виде карты сетчатки на поверхности зрительной коры. Таким образом, когда на сетчатку падает изображение линии, в зрительной коре активируется группа нейронов, расположенных примерно в виде линии. Зрительная кора — главный портал, через который информация поступает в центры распознавания объектов. Итак, когда сетчатка видит линию, на поверхности коры одновременно активизируются несколько расположенных (примерно) в ряд нейронов. Вы можете догадаться, что происходит дальше: поскольку одновременное возбуждение нейронов усиливает синаптические связи между ними, эти связи в итоге усиливаются настолько, что нейроны «соединяются» в клеточный ансамбль. Другими словами, при первом восприятии линии активизируемые ею нейроны соединены между собой одинаковыми по силе синаптическими связями, но с каждой повторной стимуляцией синапсы внутри этой «линейной» подгруппы нейронов начинают работать все эффективнее. В конце концов, даже активизация одного или нескольких связанных нейронов начинает вызывать возбуждение всего клеточного ансамбля.

После этого кора становится «предрасположенной» к тому, чтобы видеть линии. Даже если сетчатка видит всего лишь часть линии, весь «линейный» ансамбль нейронов возбуждается одновременно и сообщает остальному мозгу, что стимул представляет собой линию. Как правило, такая догадка оказывается верной, потому что линии встречаются в мире гораздо чаще, чем если бы это было случайным событием. По-настоящему случайный, неизбыточный видимый мир — без каких-либо неравномерностей по частоте — был бы похож на снежащий телевизионный экран. Наличие закономерностей в организации мира настраивают мозг на интерпретацию входных сигналов в пользу таких закономерностей.

клеточные ансамбли, представляющие простые геометрические формы, могут объединяться в бо́льшие по размеру нейронные сети, которые выделяют из этих конкретных случаев абстрактное понятие «квадратности». Хебб считал, что такого рода перцептивное обучение (происходящее фактически бессознательно) лежит в основе всего восприятия.

в нашем мире очень мало визуальных явлений, которые не являются избыточными. Как уже говорилось выше, по-настоящему неизбыточная визуальная сцена напоминала бы снежащий телеэкран

поскольку видимый мир в основном состоит из регулярных паттернов и закономерностей, предсказания чаще всего сбываются, что с каждым разом повышает эффективность перцептивного прогнозирования.

В 2000 г. Эрик Кандел получил Нобелевскую премию за открытия, касающиеся синаптической пластичности.

Сегодня почти каждое новое изобретение лишь поначалу принимается с торжествующим криком, а потом он переходит в вопль страха.

БЕРТОЛЬТ БРЕХТ

период примерно с 1965 по 1985 г. назвали зимой искусственного интеллекта. В эти годы идею обучающейся машины вроде перцептрона фактически признали бесперспективной. Теперь мы знаем, что это было ошибкой. Сегодня основанный на этих принципах искусственный интеллект догоняет человека.

как и большинство ученых, я считаю, что мозг — это компьютер.

Современные нейронные сети могут принимать любой ввод, выраженный в понятной компьютеру форме: изображения (двумерные матрицы пикселей), объемные объекты (трехмерные матрицы пикселей, называемых вокселями), звуки (последовательности волн давления, оцифрованные надлежащим образом) и даже малограмотную болтовню в социальных сетях.

Избыточность имеет огромное значение в свете тех требований, которые зрение предъявляет к головному мозгу. Она означает, что мозгу не нужно анализировать каждый пиксель видимой картины. Мозг может выявить в ней имеющиеся регулярные паттерны и закономерности и, опираясь на них, предсказать содержание многих соседних пикселей. Тем самым мозг сэкономит массу времени и сил — ведь закономерности (представленные соответствующими ансамблями клеток) известны ему заранее. Это важнейший общий принцип функционирования биологических сенсорных систем. Мы уже видели его в действии в контексте восприятия краев и столкнемся с ним снова в контексте восприятия таких сложных объектов, как лица.