Czego oczy nie widzą. Jak wzrok kształtuje nasze myśli. Richard Masland

Чтение книги онлайн.

      Nie ma wątpliwości, to musi zadziałać. Ale załóżmy, że rozpoznawana litera A została trochę przekrzywiona:

      Wobec tego każmy komputerowi porównywać rozpoznawaną literę z wzorcami przedstawiającymi literę A we wszelkich możliwych rozmiarach i pod wszystkimi możliwymi kątami. Jeżeli będziemy mieli wystarczająco szybki komputer, to może się udać. Prędzej czy później wszakże dojdziemy do sytuacji, w której liczba uwzględnianych wariantów – takich jak grubość linii, kolor, krój czcionki i tak dalej – będzie już zbyt wielka, należy bowiem pamiętać, że wszystkie te warianty trzeba przez siebie przemnożyć: nasz komputer musi przetestować wszystkie możliwe wielkości razy wszystkie możliwe kąty razy wszystkie możliwe kroje razy wszystkie możliwe kolory i tak dalej. Liczba kombinacji do sprawdzenia staje się niewyobrażalnie duża i skórka przestaje być warta wyprawki. Na dodatek całe to zamieszanie tylko dla jednej prostej litery.

      W przypadku twarzy liczba wariantów staje się praktycznie nieskończona. Twarz może być uśmiechnięta lub zachmurzona, ciemna lub jasna, widziana z przodu albo pod pewnym kątem. A komponenty mózgu, czyli neurony i synapsy, w porównaniu z komputerem są przerażająco wolne – przekazanie podstawowego sygnału przez synapsę w ludzkim mózgu zajmuje neuronowi mniej więcej tysięczną część sekundy. W tym samym czasie bardzo szybki współczesny komputer wykonuje około miliona operacji! I właśnie tę nadludzką szybkość obliczeniową miałem na myśli, kiedy pisałem, że komputery oszukują – dzięki niej maszyny potrafią robić rzeczy, do których żywe tkanki nigdy nie będą zdolne. Przyjmijmy, że w celu porównania jednej litery z wzorcem komputer musi wykonać sto operacji; zatem w tym samym czasie, w którym mózg ledwo zdąży przekazać impuls nerwowy przez synapsę, komputer wykona już sto tysięcy porównań! A nie liczymy czasu potrzebnego na przejście sygnału przez włókna nerwowe, które łączą neurony. Gdybyśmy rozpoznawali twarze na takiej samej zasadzie, na jakiej komputer porównuje literę z wzorcem, nasze biedne mózgi potrzebowałyby długich minut na rozpoznanie nawet najbliższych nam osób. Innymi słowy, metoda dopasowywania obrazu do wzorca nie jest dla mózgów żadnym rozwiązaniem.

      Weźmy przykład z innego pola zmysłowego – tym razem związany ze zmysłem słuchu[2]. Tu mamy do czynienia z problemem zwanym segmentacją. Jeżeli powiem: „Ten pies jest niebieski”, usłyszysz te cztery słowa mniej więcej tak, jak zostały wyżej zapisane, ale w normalnej mowie między słowami nie występują przerwy (chyba że będziesz robić sztuczne pauzy); rzeczywisty akustyczny obraz tego zdania to pojedynczy, długi dźwięk. Aby zrozumieć tę wypowiedź, nasz mózg musi rozbić go na słowa, które nauczyliśmy się rozpoznawać, mając od pierwszych dni życia kontakt z językiem.

      Trzeba więc stwierdzić, że jest również praktycznie niemożliwe, by mózg używał wzorców do porównywania słów. Ile różnych dźwięków musiałoby liczyć ich repozytorium? Zdecydowanie więcej niż jest słów w słowniku. A nie mówimy w ogóle o rozmaitym akcentowaniu, różnym tempie mówienia i szumach akustycznych. Tak więc mózg nie wykorzystuje wzorców do segmentacji i rozumienia strumieni dźwięków.

      Cała ta nadzwyczaj tajemnicza sprawa – zbiór czynności, które wykonujemy codziennie niemal bez przerwy i z taką łatwością – została mądrze nazwana rozpoznawaniem obiektów. Można by sądzić, że chodzi tu głównie o doświadczenia zmysłowe, jest to jednak w równej mierze problem pamięci: rozpoznanie obiektu to dopasowanie aktualnego bodźca do wspomnienia obiektu zarejestrowanego w przeszłości. Zrozumienie zasady działania tego mechanizmu to wielkie wyzwanie, prawdziwy Mount Everest neurobiologii sensorycznej.

      Rozdział 2

      Śpiew neuronów

      Nawet badając konkret, zdobywasz jakąś wiedzę ogólną.

      – Stephen Kuffler

      Wspomniałem, że choć mogłoby się wydawać, iż świat wygląda tak, jak go widzimy, w rzeczywistości jest inaczej. Prawdziwy obraz świata jest zmieniany już przez siatkówkę, która rozszczepia go na dziesiątki różnych sygnałów. Rozłożony na najbardziej znaczące elementy obraz jest przesyłany dalej w postaci odrębnych strumieni sygnałów. Elementy mniej znaczące są ignorowane, traktowane jako szum tła. Takie uproszczenie obrazu świadczy nie tylko o tym, że ewolucja lubi się bawić sama ze sobą, ale dowodzi również, że lubi oszczędzać energię; jest to zarazem jedno z fundamentalnych praw rządzących percepcją w ogóle i przeczytacie o tym więcej w dalszej części książki.

      Zacznijmy jednak od podstaw.

      Neuron

      Neuron nie jest komórką szczególnie skomplikowaną. To niezwykle mały, ale fizycznie mierzalny twór zbudowany z dobrze nam znanych surowców; ma wszystkie elementy komórki zwierzęcej z kilkoma zaledwie niepowtarzalnymi komponentami. Wystarczy jednak, że sprzęgniemy ze sobą kilkaset milionów neuronów, a zaczną się dziać cuda: nagle możemy rozpoznawać twarze bliskich nam osób, rozkoszować się muzyką Beethovena i trafiać rakietą w poruszającą się z szaleńczą prędkością piłkę tenisową.

      Neuron, jak każda komórka kręgowców, przypomina wypełniony wodą worek z cienkiej, płynnej błony. Błona ta oddziela wnętrze komórki (na powyższych rysunkach zaznaczone na czarno) od wszystkiego, co znajduje się na zewnątrz. Niektóre neurony są mniej lub bardziej kuliste i przypominają nadmuchany balonik. Inne mają bardziej skomplikowane, amebowate kształty, a są i takie, o których powiedzielibyśmy: prawdziwe dziwadła. Wiele neuronów wygląda jak szkielet lub ogołocone z liści drzewo – witki i gałęzie to połączenia СКАЧАТЬ