Мозговой трест. 39 ведущих нейробиологов – о том, что мы знаем и чего не знаем о мозге
- Автор: Линден Дэвид
- Год: 2022
- Язык: русский
- Год: Синдбад
- ISBN: 978-5-00131-420-2
- Переводчик: Юрий Яковлевич Гольдберг
- Жанр: Биология
Электронная книга - «Мозговой трест. 39 ведущих нейробиологов – о том, что мы знаем и чего не знаем о мозге». Краткое содержание книги:
Авторы описывают самые удивительные особенности мозга, честно объясняя, что известно, а что пока неизвестно ученым о работе нервной системы. Книга увлечет всех, кто интересуется наукой о мозге.
Прежде чем разобраться в более сложных вопросах, мы должны уяснить, что зрительной системе требуется быстро и без усилий разбивать картину перед нашими глазами на самостоятельные объекты, отделяя их от фона и друг от друга. Обработка зрительной информации в нашей сетчатке, по всей видимости, направлена на решение именно этой задачи в конкретных условиях окружающего нас мира. Важные особенности видимого мира, которые позволяют сетчатке разбивать его на объекты, можно найти практически на любом изображении, например на фотографии реки Гудзон, сделанной из окна моего кабинета в Медицинской школе Колумбийского университета (рис. 7). На изображении есть протяженные объекты, которые очень медленно меняются и имеют визуальные границы, отделяющие их от соседнего объекта или от фона. Такие объекты есть и в «природной» части изображения, где мы видим небо и облака, и в «антропогенной», где дороги, здания и машины. В данном случае будут полезны нейроны с центральными магноцеллюлярными рецептивными полями, описанные выше. Такие нейроны будут умалчивать об однородных областях, таких как небо, вода или стена здания, и слегка реагировать на размытый край облака. Более активно они отреагируют на четкую границу берега реки или стены здания, отметив возможные края объекта.
РИС. 7. Вид из окна моего кабинета. Соседние области изображения, скорее всего, имеют одинаковую яркость (кружок В и кружок А), но при удалении вероятность этого снижается (кружок С по сравнению с кружком А)
Но между параметрами зрительной картины и реакцией клеток сетчатки имеется не только качественное, но и довольно точное количественное соответствие. Мы можем оценить распределение в пространстве темных и светлых участков. Если определенный участок изображения имеет ту или иную яркость, можно задать вопрос: «Как меняется вероятность встретить другой участок той же яркости по мере удаления от данного участка?» Кроме того, изображение можно анализировать на предмет так называемой пространственной частоты — того, насколько резко визуальные объекты меняют свои очертания в пространстве. Этот параметр указывает, сколько энергии приходится на медленно, средне и быстро меняющиеся объекты. Анализ показывает преобладание объектов с медленными визуальными колебаниями, таких как небо. Такие объекты, как облака, листва и край стены, которые резче меняют очертания, вносят меньший вклад в общую энергию изображения. Исследователи проанализировали массивы изображений на предмет статистики распределения контраста и сделали удивительное открытие: почти все изображения — и природной, и искусственной среды — продемонстрировали очень схожую статистику.
Примечательно, что реакция магноцеллюлярных нейронов практически противоположна статистике изображения. Похоже, элементы нейронной цепи глаза устроены таким образом, чтобы игнорировать ожидаемое и обычное и фокусироваться на неожиданном или необычном. Магноцеллюлярный нейрон наименее чувствителен к медленным визуальным колебаниям, почти в той же степени, в какой медленные визуальные колебания преобладают в видимой картине. Чем быстрее визуальные колебания (и, соответственно, чем меньше энергии приходится на их долю в типичном изображении), тем больше они возбуждают магноцеллюлярный нейрон. И так далее — вплоть до самых резких колебаний, приходящихся на текстуру листьев и контрастные границы стен. Итак, преобладающая доля медленных визуальных колебаний в видимом мире математически точным способом компенсируется слабой реакцией на них магноцеллюлярного нейрона, который в первую очередь определяет, где происходят изменения, где пролегают границы и как расположены объекты[137].
Это также ведет к значительному сжатию изображения нашим глазом, что дает дополнительное преимущество. Информация от приблизительно 120 миллионов палочек и колбочек в нашей сетчатке сжимается в сто раз для одного миллиона тонких волокон зрительного нерва. В процессе эволюции это позволило нашим глазам развиться в глазные яблоки, которые свободно вращаются в глазницах, когда мы осматриваемся. Это было бы невозможно, если бы 120 миллионов палочек и колбочек были напрямую связаны с мозгом, поскольку такое соединение потребовало бы толстого и неэластичного сплетения нервов[138].
137
J. J. Atick, «Could Information Theory Provide an Ecological Theory of Sensory Processing?» Network 22 (1992): 4–44.
138
H. B. Barlow, Physical and Biological Processing of Images (Berlin: Springer-Verlag, 1983).