Об интеллекте

Область кортекса не только изучает последовательности, она также обучается модифицировать их классификацию. Скажем, вы начали с набора корзин, помеченных «зеленые», «желтые», «красные», «пурпурные» и «оранжевые». Вы готовы распознавать последовательность «ККЗПОЗ» также, как и другие комбинации этих цветов. Но что если цвет будет сильно отличаться? Что если каждый раз, когда вы видите последовательность «ККЗПОЗ», пурпурный нередко сильно отличается? Новый цвет больше похож на индиго. Так что вы заменяете пурпурную корзину на «индиго». Теперь корзина лучше соответствует тому, что вы видите; вы сократили неоднозначность. Кортекс пластичен.

В кортикальных областях классификации снизу вверх и последовательности сверху вниз постоянно взаимодействуют, изменяясь в течение жизни. В этом суть обучения. Фактически, все области кортекса пластичны, таким образом они могут модифицироваться с накоплением опыта. Формирование новых классификаций и новых последовательностей — это именно то, как вы помните мир.

Напоследок, давайте взглянем на то, как классификация и предсказание взаимодействуют в области кортекса выше по иерархии. Другое назначение вашего кортекса — передать в вышестоящую область имя последовательности, которую вы видите, таким образом, вы передаете кусочек бумаги с надписью «ККЗПОЗ». Эти буквы сами по себе мало что значат для вышестоящей области; имя — это просто паттерн, который комбинируется с другой информацией, классифицируется и затем передается в еще более вышестоящие области. Подобно вам, он отслеживает последовательности, которые он видит. В некоторый момент он может сказать вам: «Эй, если ты сомневаешься, что передать мне, то, по моим воспоминаниям, я предсказываю, что это должна быть последовательность ‘ЖЖКЗЖ’». Это по сути для вас инструкция о том, что искать в вашем собственном входном потоке. Вы лучше будете интерпретировать то, какую последовательность видите.

Поскольку большинство людей слышали термин классификация паттернов, используемый в исследованиях по ИИ и по машинному зрению, давайте взглянем на то, как этот процесс в его обычном понимании отличается от того, что делает кортекс. В попытках заставить машины распознавать объекты исследователи обычно создают шаблоны — скажем, изображение чашки, или некоторый прототип чашки — и затем дают машине инструкции сопоставлять поступающую информацию с прототипом. Если обнаруживается близкое совпадение, компьютер скажет, что он обнаружил чашку. Но в нашем мозгу нет шаблонов подобных этому, и паттерны, которые получает каждая область кортекса, не похожи на картинки. У вас нет воспоминаний о мгновенных снимках с вашей сетчатки, или мгновенных снимков паттернов от улитки или от кожи. Иерархическое представление, являющаяся памятью об объектах, распределено по кортикальной иерархии; она не располагается в одной точке. Также, поскольку каждая область формирует инвариантные воспоминания, то, что обычно область кортекса изучает в последовательностях в инвариантной форме, само по себе и является последовательностью инвариантных воспоминаний. Вы не найдете изображения чашки или какого-либо другого объекта, хранящегося в вашем мозге.

В отличие от памяти видеокамеры, ваш мозг помнит мир таким, какой он есть, а не таким, как он видится. Когда вы думаете о мире, вы вспоминаете последовательности паттернов, которые соответствуют тому, чем являются и как себя ведут объекты мира, а не тому, как они представляются через те или иные органы чувств в любой момент времени. Последовательности, с помощью которых вы получаете опыт об объектах мира, отражают инвариантную структуру самого мира. Порядок, в котором вы воспринимаете части мира, определяется структурой мира. Например, вы можете попасть в самолет, идя прямо по переходу-«рукаву», но не через пункт регистрации на рейс. Последовательности, с помощью которых вы воспринимаете мир, являются реальной структурой мира, и они именно то, что помнит кортекс.

Не забывайте, однако, что инвариантное представление в любой области кортекса может быть развернуто в детальное предсказание того, как ситуация появится в ваших органах чувств, путем распространения паттерна вниз по иерархии. Аналогично инвариантное представление в моторном кортексе может быть развернуто в моторные команды, специфические в данной ситуации, путем распространения паттерна вниз по моторной иерархии.

6.6. На что похожа область кортекса

Сейчас я собираюсь обратить ваше внимание на отдельную область кортекса, одну из тех, что изображены на рисунке 5. На рисунке 6 такая область показана более детально. Моя цель показать вам, как клетки в области кортекса могут запоминать и вспоминать последовательности паттернов, что является наиболее существенным элементом для формирования инвариантного представления и предсказаний. Мы начнем с описания, как выглядит область кортекса, и как она образуется. Кортикальные области значительно отличаются по размерам, наиболее крупные — в первичных сенсорных областях. V1, например, размером с паспорт в смысле площади, которая она занимает на кортексе. Но, как я указал ранее, в действительности она состоит из множества мелких областей размером с букву на этой странице. Сейчас давайте предположим, что типичная кортикальная область размером с небольшую монету.

Рисунок 6. Слои и колонки в кортикальной области.

Вспомните о шести визитках, о которых я упоминал в главе 3, где каждая визитка представляет отдельный слой кортикальной ткани. Почему говорят о слоях? Если вы возьмете нашу кортикальную область монетного размера и поместите ее под микроскоп, вы увидите, что плотность и форма клеток изменяется по мере того, как вы движетесь сверху вниз. Эти отличия задают слои. Верхний слой, называемый первым, наиболее отличный от остальных. В нем очень мало клеток, и он состоит преимущественно из переплетения аксонов, идущих параллельно кортикальной поверхности. Слои 2 и 3 выглядят почти одинаково. В них содержится множество плотно упакованных пирамидальных клеток. В слое 4 клетки звездообразной формы. В слое пять как обычные пирамидальные клетки, так и сверхбольшие пирамиды. Нижний слой, слой 6 также содержит несколько уникальных типов нейронов.

Визуально мы обнаруживаем горизонтальные слои, но очень часто ученые говорят о колонках клеток, которые идут перпендикулярно слоям. Вы можете думать о колонках как о вертикальных «модулях» из клеток, работающих совместно. (Термин колонка вызывает множество дебатов в содружестве нейроученых. Их размеры, функции и значимость спорны. Для наших целей, однако, вы можете думать в общих терминах о колончатой архитектуре, с существованием которой согласны все.) Слои внутри каждой колонки соединяются аксонами, которые идут вверх и вниз и соединяются синапсами по пути. Колонки не выделяются подобно колоннам с четкими границами — в кортексе нет ничего простого — но об их существовании можно догадываться исходя из нескольких фактов.

Одна причина — это то, что вертикально выровненные клетки в каждой колонке имеют тенденцию активизироваться в ответ на один и тот же стимул. Если мы взглянем поближе на колонки в V1, мы обнаружим, что некоторые отвечают на линейные сегменты, которые наклонены в одном направлении (/), а другие отвечают на линейные сегменты, наклоненные в другом направлении (\). Клетки в каждой колонке сильно связаны, именно поэтому колонка целиком отвечает на один и тот же стимул. В особенности, активные клетки в слое 4 заставляют становиться активными клетки в слоях 2 и 3, что затем приводит к активизации клеток в слоях 5 и 6. Активность распространяется вверх и вниз по клеткам колонки.

Другая причина, почему мы говорим о колонках, лежит в том, как формируется кортекс. У эмбриона единственная клетка-предшественник мигрирует из внутренней полости мозга туда, где формируется кортекс. Каждая из этих клеток делится и создает около сотни нейронов, называемых микроколонкой, которые по вертикали соединяются так, как я только что описал. Термин колонка часто неточно используется только для описания различных феноменов; он может ссылаться на вертикальные соединения или на специфические группы клеток от одного и того же предка. Используя последнее определение, мы можем сказать, что в человеческом кортексе приблизительно несколько сотен миллионов микроколонок.

Чтобы увидеть эту колончатую структуру, вообразите отдельную микроколонку толщиной в человеческий волос. Возьмите тысячи волос и отрежьте от них очень короткий сегмент — скажем, высотой с букву i без точки. Выровняйте эти волоски или колонки и склейте их в виде очень плотной кисточки. Затем создайте слой из длинных, очень тонких волос — представляющих аксоны из слоя 1 — и приклейте их горизонтально поверх слоя из коротких волосинок. Это похожий на кисточку слой является очень упрощенной моделью маленькой кортикальной области. Информация течет в основном в направлении этих волос: горизонтально в слое 1 и вертикально в слоях со второго по шестой.

Есть еще одна деталь о колонках, которую вам необходимо знать, и затем мы приступим к тому, для чего это все. При близком рассмотрении мы видим, что как минимум 90 процентов синапсов на клетках в каждой колонке приходит извне этой колонки. Некоторые соединения приходят от соседних колонок. Другие приходят с другой половины мозга. Как же мы можем говорить о значимости колонок, если так много кортикальных соединений распространяются вбок на больших расстояниях?

Ответ в модели «память-предсказание». В 1979, когда Вернон Монткастл указал, что существует единый кортикальный алгоритм, он также предположил, что кортикальные колонки являются базовым вычислительным модулем кортекса. Однако, он не знал, какую функцию выполняют колонки. Я верю, что колонки являются базовым модулем предсказания. Чтобы колонка могла предсказать, когда она должна активизироваться, она должна знать, что происходит в других местах — отсюда синаптические соединения с различных направлений.