В этом примере величина — это длительность, но длительность — лишь одна из нескольких возможных характеристик величины сигнала. В нашей работе по распознаванию знаков мы обнаружили, что для распознавания печатных букв важна соответствующая пространственная информация (например, ожидается, что точка над i будет значительно меньше палочки). На более высоком понятийном уровне новая кора имеет дело с самыми разными совокупностями информации, такими как уровень притягательности, иронии, удовольствия, расстройства, и множеством других. Мы можем найти сходство между еще более различающимися совокупностями, чем Дарвин, который связал размер геологических разломов с различиями между видами организмов.
Источником данных параметров для головного мозга является собственный опыт мозга. Когда мы родились, мы ничего не знали о фонемах (звуковых единицах языка), кроме того, разные языки очень сильно различаются по фонетическим характеристикам. Это означает, что многочисленные примеры образа записываются в виде параметров для каждого распознающего модуля (поскольку ожидаемое распределение величин входных сигналов определяется в результате множества экспозиций). В некоторых программах искусственного интеллекта такие параметры кодируются экспертами (например, лингвисты могут назвать ожидаемую длительность различных фонем). В ходе наших исследований мы поняли, что лучше заставить программу самостоятельно определить параметры на основе тренировочных данных (примерно так, как это делает мозг). Иногда мы использовали смешанный подход, то есть снабжали систему человеческой интуицией (для начальных установок параметров), а затем заставляли ее уточнить эти оценки путем обучения на реальных речевых примерах.
Что же делает распознающий модуль? Он вычисляет вероятность (основанную на предыдущем опыте) того, что тот образ, за распознавание которого он отвечает, действительно представлен активными входными сигналами. Каждый поступающий на модуль сигнал активен в том случае, если возбужден соответствующий распознающий модуль более низкого порядка (это означает, что произошло распознавание образа более низкого порядка). Каждый входной сигнал также кодирует наблюдаемую величину сигнала (в подходящем измерении — в единицах времени, каких-то физических величин или иных параметров), так что эти величины сравниваются модулем с соответствующими величинами предыдущих сигналов для расчета вероятности того, что это «правильный» образ.
Как мозг (и система искусственного интеллекта) рассчитывает общую вероятность присутствия образа (за распознавание которого отвечает соответствующий модуль) на основании: 1) входных сигналов (определенной величины), 2) предыдущих параметров величины (ожидаемая величина и ее вариабельность) каждого сигнала и 3) значимости каждого сигнала? Для определения этих параметров и их использования для изучения иерархии образов в 1980-х и 1990-х гг. я и некоторые другие ученые предложили математический метод, называемый методом скрытых моделей Маркова. Мы применили этот подход для распознавания и понимания человеческой речи. Я опишу его и седьмой главе.
В примере с распознаванием слов, идущем от образов низшего порядка к образам высшего порядка, мы видим, как строится иерархия информационного потока от отдельных элементов букв к целым буквам, а затем к словам. Далее процесс распознавания поднимается до уровня фраз и более сложных речевых конструкций. Если мы поднимемся выше еще на несколько десятков уровней, мы дойдем до таких концептуальных образов, как ирония или зависть. Хотя все распознающие модули функционируют одновременно, продвижение по этой иерархической лестнице должно занимать определенное время. Переход с одного уровня на другой занимает от сотых до десятых долей секунды. Эксперименты показывают, что узнавание такого образа средней сложности, каким является человеческое лицо, происходит за десятые доли секунды. Если образ сильно изменен, процесс распознавания может длиться целую секунду. Если бы мозг функционировал последовательно (как обычный компьютер) и распознавал все образы в иерархическом порядке, он должен был бы обрабатывать каждый образ низшего уровня и лишь затем переходить к образам следующих уровней. В таком случае он должен был бы совершать миллионы циклов распознавания при переходе от одного уровня к другому. Именно это происходит, когда мы моделируем данный процесс на компьютере. Не будем забывать, однако, что компьютеры функционируют в миллионы раз быстрее биологических систем.
Очень важно обратить внимание на то, что поток информации не только поднимается по иерархической лестнице, но и опускается по ней. Этот нисходящий поток информации чрезвычайно важен. Например, если мы читаем слева направо и уже увидели и узнали буквы А, Р, Р и L, модуль, ответственный за распознавание слова apple, предскажет, что, скорее всего, в следующей позиции окажется буква E. Он отправит сигнал вниз модулю, ответственному за распознавание буквы E, и сообщит: «будь внимателен, вероятно, очень скоро возникнет образ буквы E». Модуль, распознающий букву E, скорректирует пороговые параметры в соответствии с высокой вероятностью появления буквы E. И если на месте следующей буквы возникает образ, напоминающий E, но искаженный таким образом, что «в нормальных условиях» он не был бы воспринят как E, теперь распознающий модуль узнает в нем E, поскольку таковы были его ожидания.
Таким образом, новая кора предсказывает события. Необходимость предсказания будущего — одна из главных причин появления у нас новой коры. На высшем понятийном уровне мы постоянно осуществляем предсказания — кто сейчас войдет в дверь, что именно скажет этот человек в следующий момент, что мы увидим за углом, какими будут результаты наших действий и т. д. Эти предсказания непрерывно осуществляются в новой коре на всех уровнях иерархии. Мы часто путаем людей, предметы и слова из-за слишком низкого порогового значения для подтверждения ожидаемого образа.
Кроме положительных сигналов, существуют также отрицательные (ингибирующие) сигналы, указывающие на сниженную вероятность появления того или иного образа. Эти сигналы могут поступать с более низкого уровня иерархии (например, если я вижу у человека в очереди усы, понижается вероятность того, что это моя жена) или с более высокого уровня (например, я знаю, что моя жена отправилась в путешествие, поэтому человек в очереди — не она). Когда распознающий модуль получает ингибирующий сигнал, он повышает порог распознавания, но возбуждение все еще возможно (так что, если человек в очереди — действительно моя жена, я все-таки смогу ее узнать).
Природа данных, поступающих в распознающие модули новой коры
Давайте более подробно поговорим о том, как кодируются образы. Если образ — это лицо человека, данные о нем представляются как минимум в двух измерениях. Но мы не можем сказать, что первой подается информация, скажем, о глазах, потом о носе и т. д. То же самое относится и к восприятию звука. Музыкальная информация также имеет как минимум два измерения. Пьесу может исполнять не один, а несколько инструментов или голосов. Кроме того, одна нота, исполненная на сложном инструменте, таком как фортепьяно, содержит несколько частот. Голос человека одновременно раскладывается на множество составляющих с разной энергией и частотой. Так что звуковой образ в каждый конкретный момент времени может быть сложным, плюс растягиваться во времени. Тактильные сигналы тоже двумерные, поскольку кожа — двумерный чувствительный орган, и, опять-таки, возможно изменение этих сигналов к третьем, временном, измерении.
Таким образом, кажется очевидным, что образы передаются на распознающие модули новой коры в виде двумерных или трехмерных сигналов. Однако структура новой коры такова, что входные сигналы не могут иметь больше одного измерения.