Как мы видим то, что видим

– Опыты были довольно хитрыми, но главное не в методике, а в результате, – сказал мне в Лаборатории доктор биологических наук Никита Филиппович Подвигин. – А он таков: мы доказали, что переданный по зрительному нерву в НКТ «экран» из круглых «он»- и «офф»-полей превращается там в пульсирующий. Идут эти пульсации с частотой саккадических подергиваний глазного яблока.

Вот как это происходит (на картинке изображена условная интерпретация процесса, результат которого – предстающий взору слон). Сразу же после скачка диаметр каждого поля весьма велик. Потом они начинают уменьшаться, и через 0,04 – 0,07 секунды стягиваются в маленькие точки. Площадь поля сокращается иногда в 250 раз. «Булавочные головки» существуют еще несколько сотых долей секунды и вдруг очень быстро возрастают в диаметре, увеличиваются, увеличиваются, пока границы их не станут расплывчатыми, неопределенно большими. И зрение больше ничего не передает в высшие отделы мозга до следующего скачка.

Поля нейронов НКТ, так же как поля ганглиозных клеток сетчатки, способны выделять контуры или во всяком случае границы между светлыми и темными участками изображения. Следовательно, в первый момент после саккады «экран» НКТ способен передать в высшие отделы только очень грубые сведения, пригодные для опознания самых общих очертаний этих границ.

Потом только, по мере стягивания полей, в образе «прорезаются» детали, которые становятся все более мелкими. А когда из картинки извлечен максимум сведений, восприятие прекращается потому, что поля распадаются, расплываются до следующего саккадического движения. В промежутке между скачками, судя по всему, зрительная кора перерабатывает данные, полученные из НКТ. А затем – новый круг анализа.

Цикличность восприятия вполне аналогична цикличности работы любого компьютера. Чтобы принять новую информацию, старая вычищается из кратковременной памяти при очередном скачке, свежие данные не путаются с предыдущими. Во время скачка смотреть не нужно, чтобы изображение не дергалось, вот глаз и слепнет. Честное слово, не перестаешь восхищаться фантастической продуманностью (если только это слово можно отнести к природе) схемы действия зрительного аппарата!

Чрезвычайно важная подробность: степень стягивания полей «экрана» НКТ зависит от освещенности сетчатки, от общего потока света. При тусклой лампочке в коммунальном коридоре зрение принципиально не в состоянии различить мелкие детали обстановки: поля слишком крупны, и пыль на полу вроде бы и не существует. А если ввернуть поярче?

Часовщики и радиомонтажники стараются доставить себе на стол лампу посильнее. Работник дорожной полиции скажет, что хорошо освещенные дороги – это снижение аварийности. Главный инженер подтвердит: да, в хорошо освещенном цеху реже несчастные случаи. Яркий свет способствует росту производительности труда: «пульсирующие поля» стягиваются сильнее, а раз четче зрение, увереннее действует рука.

Благодаря полям НКТ в зрительную кору поступает изображение, как бы просеянное через множество сит: в одном задерживаются только крупные «камни» – большие фрагменты картинки, в следующем помельче и так далее, пока не дойдет до самого мелкого «песка». Что из этого следует? О, весьма многое! Но чтобы это ясно увидеть, займемся ненадолго одной задачей.

Смотрите: на столе сотня фотографий, мужские и женские лица. Нужно их рассортировать. Две минуты, и задача решена. В левой стопке мужчины, в правой женщины. И теперь спросим себя: по какому критерию производилось деление? Какие приметы являются признаком женского лица и какие мужского? Основание для разбивки было, а способны мы дать ему определение? Нет, не сию минуту – завтра, через неделю?..

Искренне советую, не беритесь за это безнадежное дело. На нем споткнулись уже тысячи отменных специалистов по вычислительной технике. Оно и понятно. Потому что дать словесное определение обобщенному образу «мужчина», «женщина», «стул», «стол» и прочим такого же рода невозможно, ибо эти образы – зрительные абстракции. А с абстракциями нужно обходиться корректно. Кушать вишни и сливы мы можем, но не в состоянии есть абстрактный плод. Так что когда в наш век компьютеризации программисты попытались вбить в электронные мозги логические определения зрительных абстракций, фиаско выглядело вполне закономерным.

Несколько лучше обстоит дело со словесными описаниями конкретных человеческих лиц, но пользоваться такими определениями (и составлять их) умеют опять-таки не машины, а только люди. Еще в конце прошлого века французский криминалист Альфонс Бертильон, начальник Бюро судебной идентификации Парижской префектуры, разработал принципы «словесного портрета», к которому охотно прибегают и сегодня.