The Worlds I See

Смутное функциональное представление о мозге существовало еще в XIX веке, но только в XX нейронаука начала формироваться в том виде, в котором мы знаем ее сегодня. Однако даже тогда состояние наших знаний было примитивным. Подобно первым астрономам, пытавшимся понять смысл небесных траекторий, нанесенных на карту неба, ученые тех дней мало что знали о мозге, кроме того, что они видели - потоки электрических импульсов и химических выбросов, пульсирующих в слоях влажной, таинственно сложенной ткани.

Однако если в периоды такой непрозрачности, когда мир кажется практически закрытым для научного поиска, и есть какая-то положительная сторона, то любопытные среди нас становятся наиболее изобретательными. Гипотезы рождаются практически из ничего. Даже незначительные достижения могут стать преобразующими. А последующий эффект снежного кома может быть головокружительным. В середине двадцатого века нейронаука стояла на пороге определения своих фундаментальных принципов - основы, на которой можно было бы строить истинное понимание, один слой за другим. Это была эпоха, не похожая на рассвет современной физики, когда первые намеки на фундаментальную природу физического мира - частицы и силы, которые будут служить строительными блоками для всего, что мы видим, - произвели революцию в нашем понимании природы.

Большой шаг вперед был сделан в 1943 году, когда исследователи Уоррен С. Маккалох и Уолтер Питтс опубликовали новое исследование фундаментальной единицы мозга - нейрона, которое упростило биологию до почти математической сущности. Ключом к их пониманию была абстракция; отбросив электрохимические причуды реального мозга, они свели нейрон к сравнительно простому обмену сигналами. Это был чисто транзакционный анализ - что входит, что выходит и как они соотносятся друг с другом, - и его последствия были очень глубокими. В отличие от любой другой части тела или любой другой известной на сегодняшний день природной структуры, мозг оказался уникально приспособлен для обработки информации.

В каком-то смысле это был нейронаучный эквивалент расщепления атома, выявивший фундаментальную закономерность, которая с удивительным постоянством повторяется во всем мозге: распределяя сложное поведение по большой сети простых элементов, связи между которыми могут меняться со временем, мы можем выполнять практически безграничные задачи, постоянно обучаясь новым, даже на поздних этапах жизни.

Сложность человеческого мозга превосходит сложность всего остального в известной нам Вселенной, но это почти не отражается на элегантности его конструкции. В отличие от того, что находится под капотом автомобиля или в мобильном телефоне , мозг не представляет собой сборку четко разграниченных компонентов - по крайней мере, не в той форме, которую любой человеческий дизайнер счел бы интуитивной. Вместо этого мы видим паутину из почти 100 миллиардов нейронов - крошечных, тонко сфокусированных единиц электрохимической передачи - соединяющихся друг с другом в огромные сети. И хотя поведение нейронов во всем мозге определяется схожими концепциями - по крайней мере, на уровне модели Маккаллоха и Питтса, - расположение и местоположение сетей, которые они образуют, может способствовать решению таких разнообразных задач, как зрение, слух, ходьба и даже абстрактное мышление. Более того, структура этих сетей почти полностью изучается или, по крайней мере, совершенствуется в течение длительного времени после первоначального формирования мозга в утробе матери. Именно поэтому, хотя наше серое вещество может казаться анатомически неразличимым, наши личности, навыки и воспоминания уникальны.

Имея на руках такую наглядную модель, было лишь вопросом времени, когда технологический прогресс подхватит любопытство исследовательского сообщества. Один из таких моментов наступил в 1958 году, когда исследователь психологии из Корнельской аэронавтической лаборатории Фрэнк Розенблатт разработал механический нейрон, который он назвал "перцептроном". Хотя его идеи были достаточно просты по своей концепции, Розенблатт реализовывал их в эпоху, которая все еще была в значительной степени доцифровой. Смешивая свои знания в области психологии с пониманием электротехники и машиностроения, он месяцами трудился над тем, чтобы превратить математическую модель в функциональное, реально работающее устройство.

Еще более дерзким был тот факт, что работа Розенблатта была не просто реализацией идей Маккаллоха и Питтса. В нее была включена дополнительная гипотеза гарвардского психолога Б. Ф. Скиннера, расширившая базовую модель нейрона представлением о том, что определенные сигналы имеют тенденцию оказывать большее влияние на его поведение, чем другие, аналогично тому, как у читателей новостей может развиться различный уровень доверия и скептицизма по отношению к публикациям, которые они читают. Если позволить этим воздействиям меняться со временем, усиливаясь или ослабевая в ответ на успех или неудачу в выполнении задачи, сеть нейронов может, по сути, обучаться.