Глава 4. Кругом одни нейроны

Глава 4. Кругом одни нейроны

…позволяет ему делать и научные наблюдения… Quiroga et al., 2005.

Даже фото Джулии Робертс… Эксперимент Фрида поражает, потому что был проделан на людях. Результаты поражают меньше, если вы знакомы с работами его предшественников, которые проделывали сходные опыты на обезьянах и других животных. Так, в одной работе (Desimone et al., 1984) сообщалось о нейронах, которые дают избирательный отклик на те или иные лица.

…когда звездная парочка развелась. На самом деле наблюдалось несколько пиков, пусть и не очень много. Фрид с коллегами отыскали у того же человека другую группу нейронов, которая избирательно (может быть, ностальгически?) активировалась совместной фотографией Энистон и Питта, но не Энистон, снятой в одиночестве.

…нейрон этой знаменитости… В своей знаменитой статье Хорас Барлоу назвал это теорией восприятия, связанной с «бабушкиной клеткой», шутливо замечая, что в его мозгу имеется нейрон, который активен, лишь когда рядом находится его, Хораса Барлоу, бабушка (Barlow, 1972). Впрочем, Гросс (Gross, 2002) приписывает создание теории «бабушкиной клетки» Джерому Летвину (Jerome Lettvin).

…за небольшую их долю. Эта модель, предполагающая, что за распознавание того или иного образа отвечает не один нейрон, а больше, действительно лучше согласуется с экспериментальными данными, чем модель «один образ – один нейрон». Выше я говорил о нейронах, каждый из которых откликается на определенную знаменитость, но такие нейроны находятся в заметном меньшинстве. Куда больше нейронов в ходе этих экспериментов вообще не откликались на изображения каких бы то ни было знаменитостей. На две знаменитости откликалось меньше нейронов, чем на одну. Как это согласуется с моделью «небольшой доли»? Сравним случайный отбор знаменитостей и бросание стрелок для дартса с завязанными глазами. Найти активирующую нейрон знаменитость – то же самое, что попасть при таких условиях в мишень: оба события весьма маловероятны. Скорее всего, вы вообще не попадете в цель. Если вам повезет, то одна стрела все-таки угодит в мишень. Но вряд ли это удастся двум или большему количеству. Таким образом, описанный эксперимент не исключает возможность существования нейронов, которые действительно откликаются лишь на одну определенную знаменитость. Но чтобы выявить такие нейроны, экспериментатор должен показывать испытуемым гигантский набор фотоснимков.

Число возможных узоров колоссально… Для простоты мы сделали допущение: рисунок активности может быть лишь бинарным. Иными словами, каждый нейрон может быть либо активным, либо неактивным. Это определение можно уточнить, введя в него сведения о том, насколько быстро активные нейроны дают нервные импульсы. Тогда рисунок активности будет содержать еще больше информации.

…Лейбниц ошибался. Знатоки философии могут не согласиться с моим заявлением, подчеркивая, что Лейбниц рассуждал не о восприятии, а о качествах (qualia) – субъективных ощущениях, которые сопутствуют восприятию. Иными словами, на самом деле он имел в виду сознание, а измерение нервных импульсов о сознании нам пока мало что сказало.

…разновидность чтения мыслей… Можно ли применить ФМРТ для чтения мыслей? Не так давно некоторые ученые заявили, что ФМРТ можно использовать для того, чтобы определить, лжет испытуемый или нет (Langleben et al., 2002; Kozel et al., 2005). Полиграф – стандартный «детектор лжи», применяемый при расследовании преступлений или при найме на работу. Он измеряет кровяное давление, пульс, интенсивность потоотделения и электрическую проводимость кожи: считается, что все эти параметры отражают скрытый эмоциональный стресс, которым часто сопровождается акт вранья. Однако есть множество скептиков, сомневающихся в точности полиграфа. А поскольку ФМРТ непосредственно оценивает умственно-психическое состояние человека, активизируя те или иные участки его мозга, она могла бы оказаться более точным методом оценки того, говорит ли человек правду. В ходе лабораторных исследований некоторые ученые (по их собственным утверждениям) получили хорошие результаты, применяя «мозговой сканер» для различения лжецов и тех, кто говорит правду. На базе этого исследования предприниматели создали две новые компании, пытаясь коммерциализировать детекторы лжи, основанные на ФМРТ. Пока неясно, окажется ли ФМРТ-детектор эффективнее полиграфа, но для нашего обсуждения это неважно. Главное в том, что исследователи, занимающиеся подобным применением ФМРТ, надеются лишь на самый примитивный тип чтения мыслей. Никто из них и не мечтает использовать ФМРТ для расшифровки более сложных ментальных процессов – например, восприятия образа Дженнифер Энистон.

«…на плечах гигантов». Недавно отдельные историки-радикалы заявили, что это замечание – не скромное, а скорее уж саркастическое, поскольку оно взято из письма научному сопернику Ньютона – Роберту Гуку, который был горбуном. Ньютон и Гук позже стали настоящими врагами в ходе вспыхнувшей между ними дискуссии о вопросах оптики.

…получает возбуждающие сигналы… Возможно, вы заметили, что в этом правиле кое-чего не хватает – ингибирующих нейронов. Большинство кортикальных нейронов – возбуждающие, но ингибирующими пренебрегать не следует, ведь у них тоже есть своя функция. Вспомним, что «нейрон Дженнифер Энистон» не реагировал на фотографии Дженни вместе с Брэдом Питтом. Можно объяснить такое поведение, добавив в нашу модель ингибирующий синапс от нейрона, детектирующего образ Брэда. Если этот синапс достаточно силен, результат его голосования окажется значимее, чем голосование нейронов, опознающих компоненты Дженни, и тогда нейрон не отреагирует на снимок, где она запечатлена вместе с Брэдом. И вообще существует концепция, согласно которой ингибирующие синапсы полезны для проведения тонких различий между сходными раздражителями. Возбуждающие синапсы, допустим, позволяют нейрону дать нервный импульс в ответ на определенную форму носа, а ингибирующие мешают ему дать пик в ответ на носы схожей формы.

…сеть, которая организована иерархически. На самом деле «правило части и целого» используется лишь для подключения нейронов в каждом втором слое сети. Другая ее половина следует иному правилу: нейрон получает возбуждающие синапсы от тех нейронов, которые детектируют чуть иные варианты тех же раздражителей. Такой нейрон имеет низкий порог пикообразования и, следовательно, откликается на любую из этих вариаций раздражителя. Это требуется для успешного проявления еще одного важного свойства восприятия: его устойчивости к «несущественным» различиям между стимулами.

…перцептрона… Некоторые используют термин «перцептрон», лишь говоря о единичном слое синапсов, а в более общем случае говорят о «многослойном перцептроне». Но Розенблатт (Rosenblatt) изначально применял этот термин к многослойной сети, и здесь я следую его терминологии.

…из слоя непосредственно под ним. Перцептрон обладает свойством, которое не согласуется с известными нам особенностями связей в мозгу: нервные пути перцептрона идут лишь от нижней части иерархии к ее верхушке. В реальном мозгу есть и связи, идущие в противоположном направлении. Какова может быть роль таких связей «верха и низа» в восприятии, как они могут быть организованы? В модели «интерактивной активации» (McClelland, Rumelhart, 1981) нейрон, отвечающий за распознавание буквы, получает сигналы «снизу вверх» от нейронов, детектирующих отдельные штрихи этой буквы. (Такие связи «части с целым» обсуждаются в основном тексте нашей книги.) Но с помощью этого подхода не удается объяснить простое явление: откуда вы знаете, что средняя буква в слове К-Т – скорее всего, А, И или О, но не Е и не Ю? Согласно модели интерактивной активации, нейрон, детектирующий букву, получает также сигналы «сверху вниз» от нейронов, распознающих слова, которые данную букву содержат. В вышеприведенном примере детектор буквы И должен принимать сигналы от детектора слова КИТ. Возможно, существует более общее правило: «Нейрон, детектирующий целое, направляет возбуждающие синапсы нейронам, распознающим части». Это позволяет нейрону опознавать раздражитель, взвешивая данные, получаемые и по линии «снизу вверх», и по линии «сверху вниз».

…или многих других людей, у которых голубые глаза. Множество «целых» может иметь одну общую часть, вот почему иерархический подход эффективнее «плоского».

…коннекционизмом. Термин «коннекционизм» чаще относят к движению в когнитивной науке, возникшему в 1980-х годах и стремившемуся понять человеческое сознание с пом ощью моделирования нейронных сетей, построенных по принципу «неравноценного голосования». Философы, занимавшиеся проблемами сознания, противопоставляли такой подход «символическому» уподоблению сознания компьютеру. Но эти жаркие споры давно канули в прошлое, и теперь, как мне представляется, лучше использовать этот термин в более широком смысле, о котором я и веду речь. Ведь связанная с этим учением интеллектуальная традиция, берущая начало еще в XIX столетии, продолжает развиваться.

…возникать из восприятия образа или из наших мыслей. Некоторые считают СЧЛД своеобразной верхушкой иерархии, о которой мы говорили ранее (см. рис. 51). В нижней части этой иерархии – области коры, отвечающие лишь за восприятие как таковое. Процесс мышления не активирует (или, по крайней мере, не очень сильно активирует) нейроны в этих областях. Похоже, грань между восприятием и мышлением не так уж тонка. Судя по всему, нейроны могут в различной степени вовлекаться в процесс мышления, и эта степень тем больше, чем выше нейрон находится на этой иерархической шкале.

…память никогда не работает идеально… Отдельные теоретики утверждают: ингибирующие нейроны могут с большей точностью контролировать распространение активности, чем это проделывают нейронные пороги, вот откуда берутся внезапные вспышки неожиданно ярких воспоминаний.

…катастрофической информационной перегрузки… Ингибирующие нейроны увеличивают емкость памяти, препятствуя распространению нейронной активности. Чтобы выполнять такую «мешающую» функцию, связям ингибирующего нейрона вообще не очень-то нужна какая-то слишком уж сложная организация. Если каждый из них получает синапсы от случайного набора возбуждающих нейронов, он будет активироваться, когда активируется эта «толпа». Если он направляет синапсы другому случайному набору возбуждающих нейронов, это будет оказывать сдерживающее действие на их «толпу». Инженер сказал бы, что ингибирующие нейроны дают эффект «отрицательной обратной связи» при воздействии на возбуждающие нейроны. Классический пример отрицательной обратной связи – термостат домашней системы отопления. Если температура в нагретой комнате переваливает за определенный предел, термостат отключает нагрев; если температура понижается, термостат снова его включает. В обоих случаях термостат действует так, чтобы противостоять изменению температуры. Подобным же образом и ингибирующие нейроны действуют так, чтобы противостоять изменениям активности возбуждающих нейронов. С этой точки зрения, ингибирующие нейроны играют лишь вспомогательную роль в функционировании мозга, так что их связи и не должны быть слишком уж избирательными и специфичными.

…распространяется слева направо. Похоже на лежащий на боку перцептрон, правда? Но хотя синаптическую цепочку можно рассматривать как частный случай перцептрона, она во многом отличается от типичного перцептрона, который используется для моделирования человеческого восприятия. Нейроны одного слоя перцептрона обычно детектируют различные стимулы, поэтому каждый из них соединен со своим поднабором нейронов из предыдущего слоя. (А если они подключены к одним и тем же нейронам, синапсы различаются по своей силе.) Все нейроны одного слоя синаптической цепочки активируются вместе, так что их связям с предыдущим слоем нет нужды быть различными. Синаптическую цепочку многие описывали математическими моделями (см, например: Amari, 1972; Abeles, 1982). Схожие модели в 1980-х годах построил американский физик-теоретик Джон Хопфилд (John Hopfield).

Теорию коннекционизма создавало… Идею и название клеточного ансамбля предложил Дональд Хебб (Hebb, 1949). Первые компьютерные модели нейронных сетей с участием клеточных ансамблей относятся к 1950-м годам. Английский теоретик Дэвид Марр и японский теоретик Шуничи Амари – два выдающихся исследователя, которые еще в шестидесятых – семидесятых годах прошлого века без всякого компьютера, с помощью карандаша и бумаги, выводили уравнения, описывающие такие модели (см., например, Marr, 1971; Amari, 1972). Но подлинный взлет коннекционизма наступил в 1980-х, с появлением программных работ Джона Хопфилда (Hopfield, 1982; Hopfield, Tank, 1986). С помощью редкостных математических методик, позаимствованных из области физики, именуемой теорией спиновых стекол, физики-теоретики сумели с блеском рассчитать емкость памяти – путем статистической обработки результатов исследования эффектов перекрывания клеточных ансамблей (Amit, 1989; Mezard, Parisi и Virasoro, 1987; Amit et al., 1985). К 1990-м годам пыл этих исследователей несколько поутих, однако они успели выявить массу любопытных свойств данных моделей. Примерно в это же время «PDP Research Group», коллектив ученых-когнитивистов, опубликовал двухтомный манифест, содержащий множество интересных коннекционистских моделей и оказавший большое влияние на дальнейшее развитие науки (Rumelhart, McClelland, 1986).

…статью «Проблема серийности и порядка в поведении»… Лешли приписывал создание «модели ассоциативной цепочки» британскому психологу Эдварду Титченеру, цитируя его книгу 1909 года. На самом деле оба автора имели в виду скорее цепочки психологических ассоциаций, чем нейронные связи. Нейробиолог Лешли почему-то не использовал в своей статье термин «синапс». Тем не менее из текста статьи явствует: речь идет именно о синаптических цепочках.

…бесконечное количество разнообразных последовательностей сигналов. Должны также существовать места, где две цепочки сливаются в одну, иначе нам бы очень скоро не хватило нейронов. (Мы имели бы дело с геометрической прогрессией, и уже после 40-го ветвления необходимое число нейронов превысило бы триллион. – Прим. перев.)

…проблемы синтаксиса. В том же русле критики лежат возражения некоторых ученых-компьютерщиков, заявляющих, что взаимоотношения между идеями богаче и сложнее, нежели простое ассоциирование. Сказать, что идеи рыбы и воды связаны друг с другом (ассоциированы), не означает полностью описать их взаимодействие и взаимозависимость. Куда информативнее сообщить, что рыба живет в воде. Специалисты по искусственному интеллекту представляют такие взаимодействия в виде «семантической сети» (семантического поля), которая выглядит как коннектом, только над каждой стрелкой в ней надписан тип связи.

…пытались отвечать на второе возражение Лешли… Эти коннекционистские модели достигают большей вычислительной мощи благодаря включению в них скрытых переменных – чтобы усилить роль переменных, которые используются для выражения неявных идей и понятий.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.