Математики и нейробиологи создали первую анатомически точную модель, объясняющую, как устроено зрение
Великая загадка человеческого зрения состоит в следующем: мы воспринимаем насыщенное изображение окружающего нас мира, при том, что зрительная система нашего
«Многое из того, что, как вам кажется, вы видите, вы на самом деле придумываете, — сказала Лай-Санг Янг, математик из Нью-Йоркского университета. – Реально вы их не видите».
Однако
Новое исследование говорит о том, что ключ к пониманию лежит в математике. В последние несколько лет Янг работала в неожиданном партнёрстве с коллегами из университета Робертом Шэпли, нейробиологом, и Логан Чарикер, математиком. Они создавали единую математическую модель, объединяющую результаты многолетних биологических экспериментов, и объясняющую, как
«Задача теоретика, как я её вижу, состоит в том, что мы берём различные факты и сводим их в непротиворечивую картинку, — сказала Янг. – Экспериментаторы не скажут вам, как что-то работает».
Янг с коллегами строили модель, включая в неё по одному базовому элементу зрения за раз. Они объяснили, как взаимодействуют нейроны зрительной коры, распознавая объекты и изменения контраста, а теперь они работают над объяснением того, как
Их работа единственная в своём роде. Предыдущие попытки моделировать человеческое зрение выдавали желаемое за действительное, описывая архитектуру зрительной коры. Работа Янг, Шепли и Чарикер признаёт сложную, неинтуитивную биологию зрительной коры, и пытается объяснить, каким образом всё-таки возникает феномен зрения.
«Думаю, их модель улучшает те результаты, которые реально основаны на настоящей анатомии
Слой за слоем
В некоторых связанных со зрением вопросах мы уверены.
Глаз работает как линза. Он принимает свет из внешнего мира и проецирует копию наблюдаемого поля зрения в мелком масштабе на сетчатку, находящуюся на задней поверхности глаза. Сетчатка соединяется со зрительной корой, частью
Однако связь между сетчаткой и зрительной корой очень слабая. На каждый участок поля зрения размером примерно с четверть площади полной луны в небе приходится порядка 10 нервных клеток, связывающих сетчатку и зрительную кору. Они составляют латеральное коленчатое тело, ЛКТ, единственный путь, по которому зрительная информация проходит из внешнего мира в
Клеток ЛКТ не просто мало – они почти ни на что не способны. Клетки ЛКТ отправляют импульс в зрительную кору, обнаруживая изменение от тьмы к свету, или наоборот, в своей крохотной части зрительного поля. И всё. Подсвеченный мир бомбардирует сетчатку данными, но у
«Вы можете представлять, что
А затем начинает работать зрительная кора. Хотя кору и сетчатку соединяют относительно немного нейронов, сама кора представляет собой плотное скопление нервных клеток. На каждые 10 ЛКТ-нейронов, идущих от сетчатки, приходится 4000 нейронов только в первом, «входном слое» зрительной коры – и ещё больше в следующих. Такое расхождение говорит о том, что
«У зрительной коры есть собственный разум», — сказал Шепли.
Для таких исследователей, как Янг, Шепли и Чарикер, вызов состоит в расшифровке происходящего в этом разуме.
Зрительные петли
Нервная анатомия зрения провокационна. Она похожа на маленького человечка, поднимающего огромный вес, и требует объяснения – как ей удаётся сделать так много, пользуясь столь малым?
Янг, Шепли и Чарикер не первые учёные, пытающиеся найти ответ на этот вопрос с использованием математической модели. Но все предыдущие предполагали, что между сетчаткой и корой передаётся больше информации – такое предположение облегчало бы попытку объяснить реакцию зрительной коры на стимуляцию.
«Люди не принимали всерьёз то, что следовало из биологии в рамках вычислительной модели», — сказал Шепли.
У математиков есть долгая история успеха моделирования переменных явлений, от движущихся бильярдных шаров до эволюции пространства-времени. Это примеры «динамических систем» – эволюционирующих со временем по зафиксированным правилам. Взаимодействия нейронов, активирующихся в
Клетки ЛКТ отправляют коре последовательность электрических импульсов напряжённостью в 1/10 вольта и длительностью в 1 мс, что запускает каскад нейронных взаимодействий. Янг сказала, что правила, управляющие этими взаимодействиями, «бесконечно сложнее» правил, управляющих более знакомыми нам физическими системами.
Лай-Санг Янг и Роберт Шепли
Отдельные нейроны получают сигналы одновременно от сотен других нейронов. Некоторые из этих сигналов поощряют активацию нейронов. Другие подавляют. При получении электрических импульсов от этих возбуждающих и подавляющих нейронов на мембране рассматриваемого нейрона наблюдается флуктуация напряжения. И активируется он только, когда это напряжение («потенциал мембраны») превышает определённый порог. И практически невозможно предсказать, когда это произойдёт.
«Если наблюдать за потенциалом мембраны одного нейрона, то он будет резко скакать вверх и вниз, — сказала Янг. – Совершенно невозможно предсказать, когда именно он активируется».
При этом реальная ситуация ещё более сложная. Помните эти сотни нейронов, соединённые с одним нашим? Каждый из них получает сигналы от сотен других нейронов. Зрительная кора – это мешанина взаимодействующих обратных связей, соединённых с обратными связями.
«Проблема со всем этим в том, что у нас есть слишком много движущихся частей. Это-то и усложняет дело», — сказал Шепли.
В ранних моделях зрительной коры эта особенность игнорировалась. Предполагалось, что информация идёт в одну сторону – от передней части глаза к сетчатке, потом в кору, пока наконец, — вуаля! – на том конце не появится изображение, наподобие гаджета, возникающего на конвейерной ленте. Эти модели «прямого распространения» было легче создавать, однако они игнорировали следствия анатомии коры – из которых следовало, что петли обратной связи играют большую роль в происходящем.
«С петлями обратной связи очень сложно работать, потому что информация всё время возвращается и изменяет состояние, возвращается и влияет на тебя, — сказала Янг. – С этим не имеет дела практически ни одна модель, но такое происходит по всему мозгу».
В своей первоначальной работе 2016 года Янг, Шепли и Чарикер решили попытаться отнестись к этим петлям обратной связи всерьёз. Петли обратной связи их модели привели к появлению чего-то вроде эффекта бабочки: небольшие изменения в сигнале ЛКТ усиливались при прохождении сигнала через одну петлю за другой, в процессе т.н. «рекуррентного возбуждения», что приводило к большим изменениям в визуальной репрезентации, которую модель в итоге формировала.
Янг, Шепли и Чарикер показали, что их модель, богатая обратной связью, смогла воспроизвести ориентацию граней объектов – горизонтальную, вертикальную, и все остальные – на основе небольших изменений в слабых входящих сигналах от ЛКТ.
«Они показали, что можно создавать все ориентации в зрительном мире с использованием лишь небольшого количества нейронов, связанных с другими нейронами», — сказала Анжелуччи.
Но зрение – это гораздо больше, чем просто обнаружение граней, и работа 2016 года стала лишь началом. Следующей трудностью было включить дополнительные элементы зрения в модель, не потеряв тот единственный, с которым они уже разобрались.
«Если модель что-то делает правильно, она должна суметь делать несколько разных вещей, — сказала Янг. – Ваш
Рой видений
В лабораторных экспериментах исследователи представляли приматам простейшие визуальные стимулы – чёрно-белые узоры, в которых менялся контраст или направление, в котором они появлялись в поле зрения. При помощи электродов, подсоединённых к зрительной коре приматов, исследователи отслеживали нервные импульсы, зарождающиеся в ответ на стимулы. Хорошая модель должна воспроизводить подобные импульсы в ответ на сходные стимулы.
«Нам известно, что если мы покажем примату данную картинку, то он отреагирует так-то, — сказала Янг. – На основе этой информации мы пытаемся проанализировать, что происходит у него внутри».
В 2018 году трое исследователей опубликовали вторую работу, в которой показали, что та же модель, что способна распознавать грани, может также воспроизводить общую картину активности импульсов коры, известную, как гамма-ритм (она похожа на последовательно зажигающий свои фонарики рой светлячков).
Сейчас специалисты изучают их третью работу, где объясняется, как зрительная кора воспринимает изменения контраста. В объяснении упоминается механизм, при помощи которого возбуждающие нейроны усиливают активность друг друга, что-то вроде роста возбуждения толпы на танцах. Такого рода процессы необходимы для того, чтобы зрительная кора могла создавать полноценные изображения на основе скудных входных данных.
Пока что Янг, Шепли и Чарикер работают над добавлением в модель чувствительности к направлению – что объяснит, как зрительная кора воссоздаёт направление движения объектов по полю зрения. После этого они примутся за объяснение того, как зрительная кора распознаёт временные последовательности в визуальных стимулах. К примеру, они хотят разобраться в том, почему мы воспринимаем вспышки мигающего светофора, но при этом не видим отдельных кадров при просмотре кинофильма.
После этого у них на руках будет простая модель активности, происходящей всего в одном из шести слоёв зрительной коры – в слое, в котором
«Думаю, им ещё многое предстоит сделать, но я не отрицаю, что они постарались на славу, — сказала Анжелуччи. – Это сложная работа и она требует времени».
Хотя их модели ещё далеко до раскрытия всей тайны зрения, это шаг в верном направлении – это первая модель, пытающаяся расшифровать зрение биологически правдоподобным способом.
«Люди изображали деятельность в этом направлении уже очень давно, — сказал Джонатан Виктор, нейробиолог из Корнельского университета. – То, что эти учёные смогли продемонстрировать это на примере своей модели, соответствующей биологии – это настоящий триумф».
Автор: Вячеслав Голованов