Является ли разум главной целью или лишь одной из целей биологической эволюции? Стивен Линкер пишет: «Мы рассматриваем свой мозг в качестве вершины эволюции… но это [мнение] неоправданно., поскольку естественный отбор не имеет никакого отношения к развитию интеллекта. Этот процесс определяется различием в выживаемости и воспроизводстве организмов в специфических условиях окружающей среды. Со временем организмы приобретают черты, позволяющие им адаптироваться к жизни и воспроизводству в данных конкретных условиях; ничто, кроме их успешного процветания здесь и сейчас, не движет их развитием ни в каком направлении». Далее Пинкер заключает: «Жизнь похожа на густой и ветвистый куст, а не на линейку или лестницу, и живые организмы располагаются на концах ветвей, а не у их основания».
В отношении человеческого мозга он задается вопросом, насколько «преимущества превышают затраты». К затратам он относит «большой объем мозга. Таз женщины едва вмещает в себя голову ребенка. Такое компромиссное строение является причиной гибели множества женщин в момент деторождения и объясняет раскачивающуюся походку женщин, из-за которой по биомеханическим причинам женщины перемещаются менее эффективно, чем мужчины. Кроме того, болтающаяся на шее тяжелая голова повышает вероятность смертельных повреждений при таких несчастных случаях, как падения». Он продолжает список недостатков, среди которых большой расход энергии мозгом, медленные реакции и медленное обучение.
В принципе, все эти утверждения точны (хотя многие знакомые мне женщины ходят гораздо легче, чем я), однако Линкеру не хватает обобщений. Это верно, что биологическая эволюция не имеет специфического направления. Скорее она ищет пути среди «густых и ветвистых кустов» природы. Так же верно, что эволюционные изменения не обязательно происходят в направлении повышения интеллекта — они идут по всем направлениям. Можно привести множество примеров успешных организмов, которые практически не изменились за миллионы лет (скажем, аллигаторы появились 200 млн лет назад, а многие микроорганизмы — еще раньше). Однако в процессе последовательного развития мириад эволюционных ветвей одно из направлений действительно ведет к повышению интеллекта. И именно этот факт является предметом нашей дискуссии.
Схема расположения ключевых отделов мозга человека.
Новая кора некоторых млекопитающих.
Предположим, у нас есть банка с синим газом. Когда мы открываем крышку, к молекулам газа не поступает никакого сигнала типа «эй, ребята, крышка открыта, путь свободен!» Молекулы просто продолжают делать то же, что обычно, то есть движутся во всех направлениях без какого-либо предпочтения. Но при этом те из них, которые находятся в верхней части банки, действительно выходят наружу, и со временем большинство молекул покинет банку. Однажды биологическая эволюция создала механизм иерархического обучения, и он оказался чрезвычайно полезным для реализации одной из ее задач — выживания видов. Преимущество обладания новой корой становится совершенно очевидным в тех ситуациях, когда быстро меняющиеся обстоятельства благоприятствуют быстрому обучению. Самые разные виды организмов — и растения, и животные — учатся адаптироваться к изменяющимся условиям, однако за неимением новой коры им приходится использовать процесс генетической эволюции. Для обучения новым стратегиям поведения (или другим адаптационным стратегиям в случае растений) организмам, не имеющим новой коры, требуются тысячи лет (множество поколений). Выдающимся преимуществом организмов с новой корой является возможность обучения на протяжении нескольких дней. Если вид попадает в ситуацию, характеризующуюся драматическими изменениями внешних условий и один из представителей вида изобретает, открывает или просто случайно обнаруживает (все эти три метода являются вариантами инноваций) путь адаптации к этим изменениям, другие представители вида замечают, усваивают и копируют этот метод, который в результате быстро, как вирус, распространяется во всей популяции. Мел-палеогеновое вымирание, произошедшее около 65 млн лет назад, стало причиной исчезновения многих видов организмов, которые не имели новой коры и не смогли достаточно быстро адаптироваться к резким изменениям окружающей среды. Это был поворотный момент в развитии млекопитающих, занявших освободившиеся экологические ниши. Так биологическая эволюция «обнаружила», что способность новой коры к иерархическому обучению настолько ценное приобретение, что данная область головного мозга продолжала увеличиваться и теперь составляет основную часть мозга Homo sapiens.
Открытия в нейробиологии подтвердили ключевую роль иерархических способностей новой коры, а также представили доказательства теории мысленного распознавания образов (ТРО). Эти доказательства складываются из множества наблюдений и анализов, часть которых я здесь представлю. Канадский психолог Дональд Хебб (1904–1985) первым предпринял попытку идентифицировать неврологические основы процесса обучения. В 1949 г. он описал механизм физиологического изменения нейронов в зависимости от пережитого опыта, что может быть основой обучаемости и пластичности головного мозга. Он писал: «Предположим, что сохранение или повторение реверберационной активности способствует длительным клеточным изменениям… Если аксон клетки А находится достаточно близко, чтобы возбуждать клетку В, и возбуждает ее непрерывно или многократно, происходит некий рост или определенные метаболические изменения в одной или в обеих клетках, в результате чего возрастает эффективность возбуждения клеткой А клетки В». Эта теория, выраженная в тезисе cells that fire together wire together («между клетками, которые возбуждаются одновременно, возникает прочная связь»), стала известна как «правило Хебба». Идея Хебба получила подтверждение, и теперь известно, что клетки мозга могут образовывать новые связи и усиливать их благодаря собственной активности. Теперь сканирование головного мозга позволяет наблюдать за развитием подобных связей. Строение искусственных сетей нейронов основано на теории Хебба об обучении нейронов.
Теория Хебба строится на предположении, что основной обучающейся единицей новой коры является нейрон. Теория распознавания образов, которую предлагаю вам я в данной книге, строится на другой основополагающей единице — не на отдельном нейроне, а скорее на совокупности нейронов, число которых в этой совокупности, по моим оценкам, близко к сотне. Связи и синаптические взаимодействия внутри каждой такой единицы достаточно прочные и определены генетически: организация каждого распознающего модуля генетически предопределена. Обучение происходит в процессе образования связей между этими единицами, а не внутри них и, возможно, связано с усилением синаптической передачи в этих связях.
Недавно новые подтверждения того, что основной единицей обучения является модуль из нескольких десятков нейронов, были получены швейцарским нейрофизиологом Генри Маркрамом (род. в 1962 г.), чей амбициозный проект «Голубой мозг» (Blue Brain) я представлю в седьмой главе. В статье 2011 г. он описывал свои эксперименты по сканированию и анализу нейронов новой коры млекопитающих для «поиска доказательств существования ансамблей Хебба на самом примитивном уровне организации коры». Однако вместо них он обнаружил «трудноуловимые ансамбли [клеток], связь и синаптический вес которых вполне предсказуемы и ограничены». На основании этих результатов Маркрам пришел к заключению, что «опыт не может просто моделировать синаптические связи этих ансамблей» и что «они служат врожденными строительными блоками знаний для восприятия типа кубиков лего, а формирование памяти включает в себя соединение этих кубиков в сложные конструкции». Он продолжает: «О существовании функциональных ансамблей нейронов было известно уже несколько десятилетий, однако не существовало прямого доказательства наличия кластеров синаптически связанных нейронов… Поскольку все эти ансамбли похожи между собой по топологии и синаптическому весу и не сформированы под действием какого-либо специфического опыта, можно считать, что это врожденные ансамбли… а опыт играет лишь минорную роль в формировании синаптических связей и их весов… Наши исследования подтвердили существование врожденных ансамблей типа кубиков лего, состоящих из нескольких десятков нейронов… Благодаря связям между ансамблями в слое новой коры могут возникать более сложные структуры, затем ансамбли еще более высокого порядка в кортикальной колонке, еще более сложные ансамбли отделов мозга, и, наконец, самый сложный ансамбль соответствует всему головному мозгу в целом… Накопление воспоминаний сильно напоминает строительство из кубиков лего. Каждый ансамбль эквивалентен блоку лего, содержащему некоторое количество элементарных врожденных знаний о том, как воспринимать внешний мир и реагировать на него… При соединении разных блоков образуется уникальная комбинация этих врожденных воспринимаемых образов, составляющих специфические знания и опыт индивидуума».
Предлагаемая Маркрамом модель «кубиков лего» полностью совместима с описанной мной теорией распознающих модулей. В электронном письме Маркрам назвал эти «кубики лего» «общим и врожденным знанием». Я считаю, что задача модулей заключается в распознавании и запоминании образов, а также их предсказании на основании частичных образов. Заметим, что предположение Маркрама о том, что в состав каждого модуля входит «несколько дюжин нейронов», основано лишь на анализе пятого слоя новой коры. Действительно, пятый слой очень богат нейронами, но если учитывать содержание нейронов в шести уровнях, мы получим значение около 100 нейронов на модуль, что соответствует моим оценкам.
Последовательное возбуждение и модульное строение новой коры были известны уже на протяжении многих лет, но в данном исследовании впервые говорится о стабильности этих модулей при динамических процессах, происходящих в мозге.
Результаты другого нового исследования, проведенного в Массачусетском госпитале при финансовой поддержке Национального института здоровья, опубликованные в мартовском номере журнала Science за 2012 г., также демонстрируют регулярную структуру связей в новой коре. В статье описано возбуждение новой коры в соответствии с некоей координатной сеткой, как на карте упорядоченных городских улиц: «В общем, структура головного мозга напоминает Манхэттен с двумерным планом улиц и лифтом, движущимся по третьей, вертикальной оси», — пишет руководитель данного исследования нейрофизиолог из Гарварда Ван Дж. Виден.
В электронной версии статьи Ван Виден рассказывает о значении данного исследования: «Это было исследование трехмерной структуры связей в головном мозге. На протяжении последних станет ученые представляли себе головной мозг в виде порции спагетти — набор отдельных путей, не имеющих выраженной пространственной связи. Используя метод магнитного резонанса, мы смогли провести экспериментальное исследование. И вместо независимых или связанных случайным образом путей мы обнаружили, что все пути в головном мозге образуют единую, чрезвычайно простую структуру. В общем приближении они образуют кубик. Все пути идут в трех перпендикулярных направлениях, и на каждом из этих направлений пути организованны и строго параллельны. Таким образом, вместо несвязанных спагетти мы видим общую структуру мозговых связей как единую слаженную структуру».
Итак, исследования Маркрама демонстрируют наличие в новой коре повторяющихся модулей, состоящих из нейронов, а исследования Ван Видена — удивительную упорядоченность связей между этими модулями. Мозг представляет собой огромное множество «ожидающих связей», к которым могут подключаться распознающие модули. Таким образом, если один какой-то модуль хочет подключиться к другому, одному из них не нужно растить аксон, а другому дендрит, чтобы преодолеть физическое расстояние между ними. Они просто используют одну из аксональных ожидающих связей и подключаются к концу нити. Как пишут Ван Виден и его коллеги, «пути головного мозга следуют основному плану, сформированному… [в процессе] раннего эмбриогенеза. Таким образом, пути зрелого мозга отражают картину этих первозданных переходов, физически сформированных в ходе развития». Другими словами, когда мы учимся и приобретаем какой-либо опыт, распознающие модули новой коры подключаются к этим уже существующим связям, возникшим еще на стадии эмбрионального развития.
По такому же принципу устроен электронный чип, называемый «программируемой пользователем вентильной матрицей» (ППВМ, англ. Field-Programmable Gate Array, FPGA). Этот чип содержит миллионы модулей, использующих логическую функцию «ожидающих связей». При реализации определенной функции эти связи либо активируются, либо инактивируются (посредством электронных сигналов).
Те протяженные связи в новой коре, которые не применяются, в итоге отключаются, что отчасти объясняет, почему адаптация соседних участков новой коры для компенсации поврежденных участков не является столь же эффективной, как использование исходного участка. В соответствии с результатами Ван Видена исходные связи в высшей степени упорядочены и повторяемы, как и сами модули, а их сеть применяется для «направления проведения [сигналов]» в новой коре. Такая картина обнаружена в головном мозге человека и всех приматов и распространяется на все зоны новой коры, начиная от участков, ответственных за распознавание ранних (наиболее простых) сенсорных образов, и заканчивая уровнем высших эмоциональных образов. В заключительной части статьи Ван Видена говорится, что «всеобъемлющая, единая и последовательная сетчатая структура церебральных путей соответствует трем основным осям развития». Это опять же говорит о едином алгоритме функционирования новой коры.
Высокоупорядоченная структура решетки начальных связей нейронов новой коры (по данным исследований, проведенных Национальным институтом здоровья США).
Уже давно известно, что как минимум некоторые отделы новой коры построены по иерархическому принципу. Лучше всего исследован зрительный отдел коры, подразделяемый на зоны V1, V2 и MT (она же зона V5).
Еще одно изображение регулярных связей нейронов в новой коре.
При перемещении в более высокие отделы этой области коры («высокие» в смысле понятийной иерархии, а не в физическом смысле, поскольку новая кора по толщине всегда соответствует лишь одному распознающему модулю) происходит распознавание все более сложных (более абстрактных) понятий.
Структура решетки, обнаруженная в новой коре, удивительным образом напоминает структуру так называемой координатной коммутации, используемой в интегральных схемах и монтажных платах.
Зона V1 отвечает за самые примитивные формы, V2 может распознавать контуры, соответствие изображений, полученных от каждого глаза, пространственную ориентацию, а также является ли данный образ частью какого-то объекта или фоном. Наивысшие зоны коры распознают такие понятия, как идентичность объектов и лиц и их движения. Также давно известно, что связь между этими иерархическими зонами осуществляется как снизу вверх, так и сверху вниз и что сигналы могут быть как возбуждающими, так и тормозящими. Нейрофизиолог из Массачусетского технологического института Томазо Поджо (род. в 1947 г.) активно занимался изучением зрительных отделов коры, и полученные им за последние 35 лет результаты были очень полезны для понимания иерархических принципов обучения и распознавания образов в «ранней» (находящейся на нижнем понятийном уровне) зрительной области коры.
Наши представления о нижних иерархических уровнях зрительной коры вполне соответствуют теории мысленного распознавания образов, о которой я говорил в предыдущей главе, а недавно удалось продемонстрировать иерархическую природу процессов далеко за пределами этих уровней новой коры. Профессор нейробиологии Техасского университета Даниель Дж. Феллман и его коллеги проследили «иерархическую организацию коры головного мозга… [в] 25 областях новой коры», в числе которых как зрительные зоны, так и участки высокого понятийного уровня, объединяющие образы, поступающие от нескольких органов чувств. Они обнаружили, что в соответствии с иерархическим строением коры обработка образов усложняется, затрагиваются все более обширные участки мозга и процесс занимает все более длительное время. И каждая проанализированная ими связь служит для проведения сигнала в обоих направлениях.
Недавние исследования позволили нам значительно расширить эти наблюдения за пределы зрительной коры и связанных с ней областей, принимающих сигналы от различных органов чувств. В 2007 г. профессор психологии Ури Хассон и его коллеги из Принстонского университета показали, что процессы, наблюдаемые в зрительной коре, имеют место и во многих других отделах коры: «Доказано, что нейроны зрительной коры имеют очень широкие рецептивные поля. В этом состоит основной принцип организации системы зрительного восприятия… Реальные события разворачиваются не только в пространственном, но и во временном измерении. Поэтому мы предполагаем, что иерархия, аналогичная иерархии пространственных рецептивных полей, должна существовать в различных отделах мозга и для реакций во временном измерении». Именно это они и обнаружили и пришли к заключению, что «существует иерархия прогрессивно увеличивающихся временных рецептивных полей, аналогичная известной иерархии пространственных рецептивных полей новой коры».
Самым мощным аргументом в пользу универсального характера обработки информации в новой коре является доказательство пластичности этого процесса (не только обучаемость, но и взаимозаменяемость). Иными словами, один отдел мозга может выполнять работу других отделов, пользуясь общим для всей новой коры алгоритмом. Многочисленные нейрофизиологические исследования были посвящены идентификации участков новой коры, ответственных за обработку различных типов образов. Классический подход к исследованию данного вопроса состоит в проведении корреляций между повреждениями головного мозга (в результате травмы или инсульта) и потерей соответствующей функции мозга. Например, если выясняется, что в результате повреждения веретенообразной извилины человек перестает распознавать лица, но все еще способен узнавать людей по голосам и манере говорить, можно сделать вывод, что поврежденный участок связан с распознаванием лиц. При этом предполагается, что каждый такой отдел мозга предназначен для распознавания и обработки образов определенного типа. В результате отдельные физические участки мозга стали связывать с восприятием определенных типов образов, поскольку в норме именно в этих участках происходит обработка соответствующей информации. Однако выясняется, что при нарушении по какой-либо причине нормального потока информации эту функцию может взять на себя другой отдел новой коры.
Неврологам хорошо известна эта пластичность мозга, благодаря которой пациенты с повреждениями мозга в результате травмы или инсульта могут вернуть утерянные функции за счет других участков новой коры. Возможно, один из самых удивительных примеров пластичности мозга был продемонстрирован в 2011 г. американским нейрофизиологом Мариной Бедни и ее коллегами, которые изучали зрительную кору пациентов с врожденной слепотой. В соответствии с классическими представлениями, первичные уровни зрительной коры, такие как V1 и V2, воспринимают и обрабатывают самые примитивные образы (углы и линии), тогда как фронтальная кора (новый в эволюционном плане отдел мозга, заключенный в нашей необычайно развитой лобной части черепа) обрабатывает гораздо более сложные и тонкие речевые образы и другие абстрактные понятия. Однако Бедни и ее коллеги обнаружили следующее: «Считается, что левый лобный и височный отделы человеческого головного мозга предназначены для обработки речевых образов. Однако у слепых от рождения людей при решении некоторых речевых задач происходит активация зрительной коры. Мы показали, что эта активность зрительной коры на самом деле отражает обработку речевых образов. Мы обнаружили, что у людей с врожденной слепотой левая часть зрительной коры ведет себя аналогично классическим участкам, отвечающим за восприятие речи… Мы пришли к заключению, что отделы мозга, которые, как считалось, эволюционировали для восприятия зрительных образов, в результате раннего опыта могут участвовать в обработке речевых образов».
Подумайте, что это означает. Получается, отделы новой коры, которые физически удалены друг от друга и, как считалось, отвечают за совершенно разные функции (восприятие примитивных зрительных образов и сложных речевых построений), фактически используют один и тот же алгоритм. Эти отделы, предназначенные для восприятия совершенно разных типов образов, могут заменять друг друга.
Нейрофизиолог Даниэль Фельдман из Университета Калифорнии в Беркли в 2009 г. опубликовал обширный обзор о том, что мы называем «механизмами синаптической пластичности новой коры», и привел доказательства подобной пластичности в разных отделах коры. Он пишет, что «пластичность позволяет мозгу узнавать и запоминать образы чувственного мира, совершенствовать движения… и восстанавливать функции после повреждений». Он добавляет, что эта пластичность достигается за счет «структурных изменений, включающих образование, удаление и морфологические перестройки кортикальных синапсов и дендритных шипиков».
Ученые из Университета Калифорнии в Беркли недавно продемонстрировали еще один удивительный пример пластичности коры (и, следовательно, универсальности алгоритма функции новой коры). Они использовали имплантированные микроэлектроды для получения сигналов из участков моторной коры мыши, которые контролируют движение усов. Эксперимент был поставлен таким образом, что мыши получали вознаграждение, если активировали соответствующие нейроны в определенных ситуациях, но при этом не шевелили усами. Для получения награды мышам приходилось решать задачу, в обычных условиях не связанную с активацией нейронов лобной доли. Тем не менее мыши оказались способны решить задачу, в основном используя свои моторные нейроны, при этом отключив их от выполнения двигательной функции. Это означает, что моторная кора, ответственная за координацию движений мышц, тоже использует стандартный алгоритм новой коры.
Однако по некоторым причинам опыт или знания, полученные с помощью новой области коры, заменившей поврежденную область, не всегда столь же полноценны, как исходные. Во-первых, обучение какому-то навыку и его совершенствование продолжаются всю жизнь, поэтому переобучение за счет подключения другого участка новой коры не может немедленно привести к тем же результатам. Но еще важнее, что новый участок коры не просто находился в ожидании этой своей новой функции. Он участвовал в реализации каких-то других жизненно важных задач и поэтому вынужден отказаться от какой-то содержащейся в нем информации, чтобы компенсировать функцию поврежденного участка. Прежде всего, он уничтожает некоторые избыточные копии хранящихся в нем образов, что в какой-то степени ухудшает его существующие способности, но при этом не освобождает столько же пространства, сколько раньше занимали выучиваемые заново образы.
Существует и третья причина ограниченности пластичности. Поскольку у большинства людей образы определенного типа воспринимаются специфическими участками коры (например, лица — веретенообразной извилиной), биологическая эволюция привела к оптимизации восприятия этих образов данными участками. В седьмой главе мы поговорим о том, что такая же ситуация имеет место и в цифровой новой коре. Мы можем распознавать речь с помощью системы распознавания знаков и наоборот, но все-таки система распознавания речи оптимизирована для восприятия речи, а система распознавания знаков оптимизирована для распознавания печатных символов, так что при замене одной системы другой эффективность распознавания уменьшается. Для оптимизации мы используем эволюционные (генетические) алгоритмы, имитирующие нормальный биологический процесс. Учитывая, что большинство людей на протяжении сотен тысяч лет распознаёт лица с помощью веретенообразной извилины, биологическая эволюция усовершенствовала возможности обработки таких образов именно в этом отделе мозга. Здесь работает тот же самый базовый алгоритм, но он настроен на восприятие лиц. Как пишет голландский невролог Рэндал Коэн, «[новая] кора очень однородна, каждая колонка или мини-колонка может, в принципе, делать то же, что делает любая другая».
Недавние исследования подтверждают наблюдение, что распознающие модули связываются в зависимости от того, какие образы им приходится распознавать. Например, нейробиолог Йи Зуо и ее коллеги следили за тем, как новые дендритные шипики образовывали связи между нервными клетками по мере того, как мыши обучались новому навыку (пролезать в щель, чтобы достать корм). Исследователи из Института Солка в Калифорнии выяснили, что это самовозбуждение модулей новой коры, по-видимому, контролируется лишь несколькими генами. И эти гены, и сам способ самовозбуждения тоже одинаковы во всей новой коре.
Эти свойства новой коры описаны и во многих других исследованиях, так что давайте суммируем то, что мы узнали из литературы и из наших собственных мысленных экспериментов. Основная функциональная единица новой коры — ансамбль (модуль) нейронов, которых, по моим оценкам, в каждом модуле содержится около сотни. Модули сплетены между собой и образуют колонки, так что отдельные модули практически неразличимы. Направление связей и сила синаптических взаимодействий в каждом модуле достаточно стабильны. Обучение происходит при изменении направления и силы взаимодействий между модулями.
В новой коре насчитывается порядка квадрильона (1015) связей, но при этом в геноме содержится лишь около 25 млн байт соответствующей структурной информации (после сжатия без потерь), так что эти связи не могут быть предопределены генетически. Возможно, до некоторой степени обучение является результатом «общения» новой коры со старым мозгом, но и это позволяет объяснить происхождение лишь части информации. В целом связи между модулями формируются на основании опыта («воспитание сильнее природы»).
Головной мозг не обладает достаточной гибкостью для того, чтобы каждый распознающий модуль мог просто связываться с любым другим модулем (в отличие от легко программируемого компьютера или Интернета), — требуется осуществить реальное физическое соединение с участием аксона и дендрита. Как показало исследование Ван Видена, эти связи организованы повторяющимся и в высшей степени упорядоченным образом. Окончательное связывание с ожидающими аксонами происходит в результате распознавания образов каждым соответствующим распознающим модулем. Неиспользуемые связи в итоге удаляются. Все эти связи организованы иерархическим образом, что отражает естественное иерархическое устройство реальности. В этом и заключается ключевая способность новой коры.
Основной алгоритм действия распознающих модулей одинаков как для модулей «низшего порядка», имеющих дело с самыми примитивными сенсорными образами, так и для модулей «высшего порядка», распознающих более сложные понятия. Многочисленные доказательства пластичности и взаимозаменяемости разных отделов новой коры являются лучшим подтверждением этого важного наблюдения. Участки коры в некоторой степени оптимизированы для обработки образов определенного типа, но это вторичное явление; основной алгоритм универсален.
Передача сигналов по иерархической лестнице происходит как снизу вверх, так и сверху вниз. Восходящий сигнал означает: «Я обнаружил образ». Нисходящий сигнал гласит: «Я ожидаю ваш образ» и имеет предсказательное значение. И восходящий, и нисходящий сигналы могут быть как возбуждающими, так и ингибирующими.
Каждый образ воспринимается в определенном порядке, и обратить его непросто. Даже если образ многомерный, он представляется в виде последовательности одномерных образов более низкого порядка. Образ — это упорядоченная последовательность других образов, так что процесс распознавания по своей природе является рекурсивным. Эта иерархия может иметь множество уровней.
Образы, которые мы учимся распознавать, особенно наиболее важные из них, отличаются высокой степенью избыточности. Распознавание образов (таких как обычные предметы и лица) происходит по тому же механизму, что и воспоминание, которое как раз и представляет собой воспроизведение уже знакомого образа. Воспоминания тоже хранятся в виде последовательностей образов, обычно в виде текстов. Тот же механизм используется и для обучения движениям и их воспроизведению. Избыточность образов позволяет нам распознавать предметы, людей и идеи даже в измененном виде и в разном контексте. Величина и вариабельность величины поступающих сигналов также позволяют новой коре кодировать изменения амплитуды в разных измерениях (длительность в случае звука). Один из способов кодирования этих параметров состоит в записи множества образов с различающимися входными сигналами. Например, это могут быть образы произнесенного слова steep с разными вариантами длительности звука [E], каждый из которых характеризуется параметрами значимости, указывающими, что длительность этого [E] может быть различной. Этот подход не является математическим эквивалентом точному указанию параметров величины сигнала и на практике реализуется гораздо хуже, тем не менее это одна из возможностей записи амплитуды параметра. Самое весомое доказательство важности данных параметров заключается в том, что без них системы искусственного интеллекта не могут достичь такой же эффективности распознавания, как живой человек.
Все эти выводы следуют из приведенных мной выше примеров исследований и мысленных экспериментов. Я повторяю, что представленная мной модель является единственной, которая удовлетворительным образом соответствует всем условиям, определяемым данными практическими и мысленными экспериментами.
Наконец, существует еще одно доказательство справедливости описанной модели. Созданные нами за последние десятилетия системы искусственного интеллекта для распознавания и обработки проявлений реальной жизни (таких как человеческая устная и письменная речь), а также для понимания природы языка, как выясняется, в математическом плане очень похожи на описанную мной модель. Они также являются примером теории мысленного распознавания образов. Создатели искусственного интеллекта не пытаются воспроизвести человеческий мозг в буквальном смысле, однако неизбежно приходят к тем же самым принципам.