Как мы видим? Нейробиология зрительного восприятия - Ричард Маслэнд Страница 2

Впрочем, Беку и не надо было вести себя как шоумен. Материал захватывал сам по себе. Разумеется, Бек преподавал нам основы: давление на кожу деформирует нервные окончания, которые посылают сигнал через спинной мозг в головной. Одни наши кожные рецепторы реагируют на прикосновения, другие – на тепло, третьи – на движение по коже, например, когда вы гуляете по лесу и вдруг чувствуете, что у вас по руке ползет неизвестное (и, возможно, ядовитое) насекомое. Такого рода факты любого могли заинтересовать. Но самой удивительной проблемой, которой Бек озадачил нас, 19-летних, была проблема распознавания объектов.

С одной стороны, она непосредственно связана со зрительным восприятием: как работает глаз, как он подает сигнал в мозг. Но не только. Здесь играют роль куда более сложные феномены, такие как мышление, память, природа сознания. Сегодня мы более-менее представляем себе, как работает наша сенсорная система. Мы научились регистрировать прохождение электрических сигналов по чувствительным проводящим путям. Научились стимулировать нейроны, что позволяет нам все больше узнавать об их работе и функциях. Мы многое узнали о том, как обрабатываются сенсорные сигналы в головном мозге и как они передаются между различными его отделами. Таким образом, у нас появились надежные базовые знания, опираясь на которые мы можем двигаться дальше по пути, на котором мы только-только начинаем делать первые шаги, – по пути к пониманию того, как мыслит наш мозг. И изучение феномена нашего зрения обещает по крайней мере частично приподнять завесу над великими тайнами.

Взгляните на эти три лица. Хотя фотографии несколько размыты и неконтрастны, вы легко можете распознать, кто на них изображен: справа – женщина (у нее более округлое лицо); в центре – мальчик (у него явно мужской подбородок). Будь они вашими сыном или дочерью, братом или матерью, другом или подругой или любым другим близким человеком, вы бы узнали их в любом виде и в любой ситуации, в профиль и анфас, при ярком свете и в сумерках, вблизи и издалека, радостными, грустными, смеющимися или молчаливыми.

Задумывались ли вы когда-нибудь о том, как вы это делаете? Каждый раз на вашу сетчатку падают фактически разные изображения. Ваш мозг приспосабливается к каждому изображению – крупному либо мелкому, яркому либо тусклому, с улыбкой или нахмуренными бровями. Число различных версий лица – как физического раздражителя, воспринимаемого вашей сетчаткой, – практически бесконечно. Однако же мы узнаем знакомые лица мгновенно и без усилий. И мы способны различать не три лица, а сотни и тысячи. Каким же образом нашему мозгу, который, по сути, является всего лишь природным аппаратом, как и все остальное в нашем теле, удается так хорошо справляться с этой задачей?

Давайте начнем с более простого примера. Представьте, что вам нужно разработать компьютерную программу, способную распознавать букву А. Современные компьютеры справляются с этим легко, не так ли? Но это всего лишь видимость – компьютеры нас обманывают (через пару абзацев я объясню, почему так говорю).

Решение кажется очевидным: в компьютере (или в мозге) должен иметься шаблон или образец буквы А. Компьютер (или мозг) сравнивает распознаваемую букву с образцом буквы А и делает вывод об их сходстве или различии. Но что, если размер распознаваемой А отличается от размера шаблонной А? Их сопоставление покажет, что это разные буквы.

Хорошо, значит, в компьютерную программу необходимо включить все множество шаблонов буквы А разного размера:

Окей, проблема с несхожими размерами решена. Но предположим, что распознаваемая буква А немного наклонена влево: Накренившаяся буква снова не будет совпадать ни с одним из имеющихся шаблонов.

Чтобы решить эту проблему, мы включаем в программу набор шаблонов буквы А всех возможных размеров со всеми возможными углами наклона. Если компьютер достаточно мощный, эта программа может работать достаточно быстро. Но как насчет остальных параметров, таких как толщина линии, цвет, шрифт и т. д.? Мало того: число комбинаций, которые в итоге нужно проверить компьютеру, – все возможные размеры, умноженные на все возможные углы наклона, умноженные на все возможные свойства шрифта, умноженные на все возможные цвета, и т. д. Это количество становится очень большим, слишком большим с практической точки зрения. И вся морока ради того, чтобы распознать одну-единственную букву!

С лицами числу вариантов и вовсе нет предела. Лицо может улыбаться или хмуриться, быть ярко освещенным или находиться в тени, быть видимым в профиль или анфас. А элементы нашего мозга – нейроны и синапсы – работают очень неспешно по сравнению с современными компьютерами. Передача самого базового сигнала через синапс между контактирующими нейронами занимает около тысячной доли секунды. За это время мощный компьютер успевает выполнить почти миллион операций. Именно благодаря такой сверхчеловеческой скорости компьютеры и могут обманывать нас, делая то, на что неспособен ни один живой биологический организм. Если предположить, что сравнение по одному из параметров состоит из ста операций, то, пока наш мозг передает через синапс один нервный импульс, компьютер успевает сравнить тысячу параметров. И это без учета времени прохождения сигнала по соединяющим нейроны нервным волокнам (аксонам)! Если бы наш старина мозг работал по тому же принципу, что и компьютеры, ему требовались бы минуты, чтобы распознать даже хорошо знакомое лицо. Короче говоря, перебор вариантов – не вариант для нашего мозга.

Вот пример, связанный с другим восприятием – слуховым [1]. Возьмем так называемый феномен сегментации. Если кто-то вам скажет: «Вон бежит синяя собака» – вы услышите то, что будет примерно соответствовать написанному выше. Но на самом деле в обычной устной речи мы не делаем пауз между словами (не считая тех случаев, когда мы выделяем каждое слово намеренно). С акустической точки зрения вы слышите эту фразу как один непрерывный звуковой поток: «Вонбежитсиняясобака». Чтобы осмыслить ее, наш мозг разбивает эту длинную последовательность звуков на отдельные знакомые нам слова.