Математики и нейробиологи создали первую анатомически точную модель, объясняющую, как возможно зрение. Комментарий Сохранить статью Прочитать позже
Информация от глаза проходит через узкое место, прежде чем попасть в зрительную кору головного мозга, которая интенсивно обрабатывает разреженный сигнал.
Введение
Это великая тайна человеческого зрения: яркие картины мира предстают перед нашим мысленным взором, однако зрительная система мозга получает очень мало информации от самого мира. Многое из того, что мы «видим», мы вызываем в воображении.
«Многие вещи, которые вы, как вам кажется, видите, на самом деле выдуманы», — сказал Лай-Санг Янг, математик из Нью-Йоркского университета. «На самом деле вы их не видите».
Но мозг, должно быть, неплохо справляется с изобретением визуального мира, поскольку мы не так уж часто врезаемся в двери. К сожалению, изучение анатомии само по себе не раскрывает, как мозг создает эти образы, так же как и разглядывание двигателя автомобиля не позволит вам расшифровать законы термодинамики.
Новые исследования показывают, что ключом является математика. Последние несколько лет Янг занимается необычным сотрудничеством со своими коллегами из Нью-Йоркского университета Робертом Шепли, нейробиологом, и Логаном Чарикером, математиком. Они создают единую математическую модель, которая объединяет годы биологических экспериментов и объясняет, как мозг создает сложные визуальные репродукции мира на основе скудной визуальной информации.
«Работа теоретика, как я ее вижу, заключается в том, чтобы взять эти факты и сложить их в связную картину», — сказал Янг. «Экспериментаторы не могут сказать вам, что заставляет что-то работать».
Янг и ее коллеги строили свою модель, включив один базовый элемент зрения за раз. Они объяснили, как нейроны в зрительной коре взаимодействуют, чтобы обнаружить края объектов и изменения контрастности, и теперь они работают над объяснением того, как мозг воспринимает направление, в котором движутся объекты.
Их работа — первая в своем роде. Предыдущие попытки смоделировать человеческое зрение основывались на желаемых предположениях об архитектуре зрительной коры. Работа Янга, Шепли и Чарикера принимает требовательную, неинтуитивную биологию зрительной коры как есть — и пытается объяснить, как феномен зрения все еще возможен.
«Я думаю, что их модель — это улучшение, поскольку она действительно основана на реальной анатомии мозга. Им нужна модель, которая биологически верна или правдоподобна», — сказала Алессандра Анджелуччи, нейробиолог из Университета Юты.
Слои и слои
Есть некоторые вещи, которые мы знаем наверняка о зрении.
Глаз действует как линза. Он получает свет из внешнего мира и проецирует масштабную копию нашего поля зрения на сетчатку, которая находится в задней части глаза. Сетчатка связана со зрительной корой, частью мозга в задней части головы.
Однако между сетчаткой и зрительной корой очень мало связей. Для зрительной области размером примерно в четверть полной луны, сетчатку и зрительную кору соединяют всего около 10 нервных клеток. Эти клетки составляют LGN, или латеральное коленчатое ядро, единственный путь, по которому зрительная информация из внешнего мира попадает в мозг.
Клетки LGN не только редки, они еще и не могут многого сделать. Клетки LGN посылают импульс в зрительную кору, когда обнаруживают изменение с темноты на свет или наоборот в своей крошечной части поля зрения. И это все. Освещенный мир бомбардирует сетчатку данными, но все, что остается мозгу, — это скудные сигналы крошечного набора клеток LGN. Видеть мир на основе столь малой информации — это как пытаться реконструировать Моби Дика по записям на салфетке.
«Можно подумать, что мозг фотографирует то, что вы видите в поле зрения», — сказал Янг. «Но мозг не фотографирует, это делает сетчатка, а информация, передаваемая от сетчатки к зрительной коре, скудна».
Но затем в дело вступает зрительная кора. Хотя кора и сетчатка соединены относительно небольшим количеством нейронов, сама кора плотно заполнена нервными клетками. На каждые 10 нейронов LGN, которые змеятся от сетчатки, приходится 4000 нейронов только в начальном «входном слое» зрительной коры — и гораздо больше в остальной ее части. Это несоответствие говорит о том, что мозг интенсивно обрабатывает те небольшие визуальные данные, которые он получает.
«Зрительная кора имеет свой собственный разум», — сказал Шепли.
Для таких исследователей, как Янг, Шепли и Чарикер, задача состоит в том, чтобы расшифровать, что происходит в этом сознании.
Визуальные циклы
Нейронная анатомия зрения провокационна. Как худой человек, поднимающий огромный вес, она взывает к объяснению: как она делает так много с таким малым?
Янг, Шепли и Чарикер не первые, кто пытается ответить на этот вопрос с помощью математической модели. Но все предыдущие попытки предполагали, что больше информации передается между сетчаткой и корой — предположение, которое сделало бы реакцию зрительной коры на стимулы более понятной.
«Люди не восприняли всерьез то, что биология говорила в вычислительной модели», — сказал Шепли.
Математики имеют долгую и успешную историю моделирования изменяющихся явлений, от движения бильярдных шаров до эволюции пространства-времени. Это примеры «динамических систем» — систем, которые развиваются с течением времени в соответствии с фиксированными правилами. Взаимодействия между нейронами, активирующимися в мозге, также являются примером динамической системы — хотя и особенно тонкой и трудно поддающейся определению в виде списка правил.
Клетки LGN посылают в кору серию электрических импульсов величиной в одну десятую вольта и длительностью в одну миллисекунду, запуская каскад нейронных взаимодействий. Правила, управляющие этими взаимодействиями, «бесконечно сложнее», чем правила, управляющие взаимодействиями в более знакомых физических системах, сказал Янг.
Лай-Санг Янг и Роберт Шепли разработали математическую модель, которая пытается воспроизвести возможности обработки информации зрительной корой.
Отдельные нейроны получают сигналы от сотен других нейронов одновременно. Некоторые из этих сигналов побуждают нейрон к возбуждению. Другие сдерживают его. Когда нейрон получает электрические импульсы от этих возбуждающих и тормозных нейронов, напряжение на его мембране колеблется. Он возбуждается только тогда, когда это напряжение (его «мембранный потенциал») превышает определенный порог. Почти невозможно предсказать, когда это произойдет.
«Если вы посмотрите на мембранный потенциал одного нейрона, он будет сильно колебаться вверх и вниз», — сказал Янг. «Невозможно точно сказать, когда он сработает».
Ситуация еще сложнее. Те сотни нейронов, соединенных с вашим единственным нейроном? Каждый из них получает сигналы от сотен других нейронов. Зрительная кора — это закрученная игра петли обратной связи на петле обратной связи.
«Проблема этой штуки в том, что в ней много движущихся частей. Это и усложняет задачу», — сказал Шепли.
Более ранние модели зрительной коры игнорировали эту особенность. Они предполагали, что информация течет только в одном направлении: от передней части глаза к сетчатке и в кору, пока вуаля, в конце не появляется зрение, такое же аккуратное, как виджет, сходящий с конвейерной ленты. Эти модели «прямой связи» было легче создать, но они игнорировали простые следствия анатомии коры — которые предполагали, что петли «обратной связи» должны быть большой частью истории.
«С петлями обратной связи действительно трудно иметь дело, потому что информация продолжает возвращаться и менять вас, она продолжает возвращаться и влиять на вас», — сказал Янг. «Это то, с чем почти ни одна модель не имеет дела, и это повсюду в мозге».
В своей первой статье 2016 года Янг, Шепли и Чарикер начали пытаться серьезно отнестись к этим петлям обратной связи. Петли обратной связи их модели представляли собой нечто вроде эффекта бабочки: небольшие изменения сигнала от LGN усиливались по мере прохождения одной петли обратной связи за другой в процессе, известном как «рецидивирующее возбуждение», что в конечном итоге приводило к большим изменениям в визуальном представлении, создаваемом моделью.
Янг, Шепли и Чарикер продемонстрировали, что их модель с богатой обратной связью способна воспроизводить ориентацию краев объектов — от вертикальной до горизонтальной и все, что находится между ними — на основе лишь незначительных изменений слабого входного сигнала LGN, поступающего в модель.
«[Они показали], что можно генерировать все ориентации в визуальном мире, используя всего несколько нейронов, соединенных с другими нейронами», — сказал Анджелуччи.
Однако зрение — это нечто большее, чем просто обнаружение границ, и статья 2016 года была лишь началом. Следующей задачей было включить в модель дополнительные элементы зрения, не теряя при этом тот элемент, который они уже вычислили.
«Если модель делает что-то правильно, то эта же модель должна уметь делать разные вещи вместе», — сказал Янг. «Ваш мозг — это все тот же мозг, но вы можете делать разные вещи, если я покажу вам другие обстоятельства».
Рои Видения
В лабораторных экспериментах исследователи предъявляют приматам простые визуальные стимулы — черно-белые узоры, которые различаются по контрастности или направлению, в котором они попадают в поле зрения приматов. Используя электроды, подключенные к зрительной коре приматов, исследователи отслеживают нервные импульсы, производимые в ответ на стимулы. Хорошая модель должна воспроизводить те же виды импульсов при предъявлении тех же стимулов.
«Знаете, если вы показываете [примату] какую-то картинку, то вот как он реагирует», — сказал Янг. «Используя эту информацию, вы пытаетесь восстановить то, что должно происходить внутри».
В 2018 году трое исследователей опубликовали вторую статью, в которой продемонстрировали, что та же модель, которая может обнаруживать края, может также воспроизводить общую картину импульсной активности в коре головного мозга, известную как гамма-ритм. (Это похоже на то, что вы видите, когда рои светлячков вспыхивают коллективными узорами.)
У них есть третья статья на рассмотрении, которая объясняет, как зрительная кора воспринимает изменения в контрасте. Их объяснение включает механизм, посредством которого возбуждающие нейроны усиливают активность друг друга, эффект, подобный нарастающему пылу на танцевальной вечеринке. Это тип торможения, который необходим, если зрительная кора собирается создавать полные изображения из разреженных входных данных.
В настоящее время Янг, Шепли и Чарикер работают над добавлением в свою модель направленной чувствительности — которая могла бы объяснить, как зрительная кора реконструирует направление, в котором объекты движутся по вашему полю зрения. После этого они начнут пытаться объяснить, как зрительная кора распознает временные закономерности в визуальных стимулах. Они надеются расшифровать, например, почему мы можем воспринимать вспышки мигающего светофора, но не видим покадровое действие в фильме.
На этом этапе у них будет простая модель активности только в одном из шести слоев зрительной коры — слое, где мозг набрасывает основные контуры зрительного впечатления. Их работа не затрагивает оставшиеся пять слоев, где происходит более сложная визуальная обработка. Она также ничего не говорит о том, как зрительная кора различает цвета, что происходит через совершенно другой и более сложный нейронный путь.
«Я думаю, им еще предстоит пройти долгий путь, хотя это не значит, что они плохо справляются», — сказал Анджелуччи. «Это сложно и требует времени».
Хотя их модель далека от раскрытия всей тайны зрения, она является шагом в правильном направлении — первой моделью, которая пытается расшифровать зрение биологически правдоподобным способом.
«Люди долгое время махали рукой на этот вопрос», — сказал Джонатан Виктор, нейробиолог из Корнеллского университета. «Показать, что вы можете сделать это в модели, которая соответствует биологии, — это настоящий триумф».
Эта статья была перепечатана на Wired.com и на испанском языке на Investigacionyciencia.es .
Источник: www.quantamagazine.org
