Текст лекции
Уровни анализа вычислительной теории Марра
Сегодня мы подробно поговорим о том, что я подразумеваю под идеей уровня анализа вычислительной теории Марра. Это способ задавать вопросы о разуме и мозге, и мы обсудим это на примере цветового зрения.
Мы спустимся и проведем демонстрацию, а затем вернемся и поговорим о цветовом зрении: как мы думаем о нем на уровне вычислительной теории и почему это важно для понимания разума и мозга.
Во второй половине мы начнем сессию, которая перейдет на следующее занятие, посвященную методам, которые мы можем использовать в когнитивной нейронауке для понимания человеческого мозга. Мы проиллюстрируем их на примере восприятия лиц и поговорим о вычислительной теории, свете, а также о том, что можно узнать из поведенческих исследований и с помощью функциональной МРТ.
Как мозг порождает разум?
Самая большая тема этого курса, главный вопрос, который мы пытаемся понять, — как мозг порождает разум. Именно ради этого существует когнитивная наука. На прошлых лекциях вы узнали о физической основе мозга, о том, как он выглядит. Теперь задача в том, как объяснить, как этот физический объект порождает разум.
Первая проблема: что вообще такое разум? Я изобразил его в виде аморфного облака, потому что совершенно не очевидно, как думать о разуме. Возможно ли вообще иметь науку о разуме?
Наша область когнитивной науки разработала структуру для того, как мы можем думать о разуме. Это даже не теория, а мета-структура: разум — это набор вычислений, которые извлекают репрезентации.
Что такое ментальная репрезентация?
Вы можете думать о репрезентации в вашем разуме как о чем угодно, от перцепта (например, «я вижу движение» или «я вижу цвет») до мысли (например, «почему Нэнси объясняет такие элементарные вещи?»). Какие бы мысли ни проносились у вас в голове, это ментальные репрезентации.
Идея о том, что ментальные процессы — это вычисления, а ментальное содержание — это репрезентации, подразумевает, что в идеале, если бы мы действительно понимали разум, мы могли бы написать код, чтобы делать все, что делает разум. Это сложная задача. В основном мы пока не можем этого сделать, но это цель.
Вычислительная теория Дэвида Марра
Первый шаг к созданию точной вычислительной теории — подумать о том, что вычисляется и почему. Это суть большой идеи Дэвида Марра.
Пример: зрение
Вы начинаете с внешнего мира, который посылает свет в ваши глаза. Затем происходит какая-то магия, и вы знаете, на что смотрите. Что там происходит? Какой код принимает это как входные данные и выдает это как выходные?
Возьмем случай визуального движения. Предположим, вы видите, как кто-то прыгает на пляже. Какие выходные данные вы могли бы получить?
- Вы можете видеть наличие движения
- Вы можете видеть присутствие человека
- Вы можете определить, что кто-то прыгает
- Вы можете сделать вывод о здоровье или настроении человека
Существует огромный диапазон информации, которую мы извлекаем даже из такого простого атрибута, как движение. Код, который работает между входом и выходом, будет совершенно разным для каждой из этих вещей. Именно так нужно думать о разуме: каковы входные данные? Каковы выходные данные?
Цитата Марра
«Пытаться понять восприятие, изучая только нейроны, — это все равно что пытаться понять полет птицы, изучая перья. Это просто невозможно. Чтобы понять полет птицы, нужно понимать аэродинамику. Только тогда можно осмыслить структуру перьев и форму крыльев. Точно так же нельзя понять, почему нейроны в зрительной системе ведут себя так, как они ведут, просто изучая их анатомию и физиологию. Вы должны понять проблему, которая решается.»
«Природа вычислений, лежащих в основе восприятия, зависит больше от вычислительных проблем, которые должны быть решены, чем от конкретного оборудования, на котором реализованы их решения.»
Марр был провидцем с инженерным образованием. Его подход сейчас пронизывает всю область когнитивной науки: люди применяют инженерный подход к пониманию разума и мозга.
Цветовое зрение: вычислительная теория
Рассмотрим случай цветового зрения. Мы начинаем с цвета в мире, который посылает изображения на заднюю часть вашей сетчатки. Происходит какая-то магия, и мы получаем информацию.
Для чего мы используем цвет?
- Выбирать объекты
- Идентифицировать свойства (например, спелость бананов)
- Привносить вещи в наше осознание
- Вождение (светофоры)
- Оценка здоровья (цвет лица)
Большая часть вычислительной теории начинается со здравого смысла. Отсутствие чего-то помогает выявить, для чего мы это используем.
Проблема: некорректная задача
Мы хотим определить свойство объекта — его отражательную способность (R). Но все, что у нас есть, — это свет, исходящий от объекта к нашим глазам, — яркость (L).
Проблема в том, что свет, исходящий от объекта, зависит не только от объекта, но и от источника света (S). Уравнение выглядит так:
L = R × S
Наша задача: дано L, найти R. Это некорректная (недоопределенная) задача. У нас недостаточно информации, чтобы однозначно ее решить.
Другие примеры некорректных задач
- Восприятие формы: три разные формы поверхности могут отбрасывать одно и то же изображение на сетчатку. Это обратная оптика.
- Изучение значения слова: когда младенец слышит «гавагай» и видит кролика, слово может означать кролика, мех, уши или движение. Это недоопределенная задача.
Вывод
Чтобы вывести отражательную способность из яркости, мы должны привлечь другую информацию и делать предположения об источнике света. Многие выводы в восприятии и познании являются некорректными именно таким образом.
Уровни анализа Марра
1. Вычислительная теория
Что вычисляется и почему? Мы рассмотрели это на примере цветового зрения: отражательная способность объекта полезна для его характеристики и поиска. Какие сигналы доступны? Только L. Это проблема, потому что она некорректна. Каковы другие источники информации, которые мы могли бы использовать?
2. Алгоритм и репрезентация
Какой код вы бы написали для решения этой проблемы? Как система делает то, что она делает? Какие предположения, вычисления и репрезентации задействованы?
Один из способов узнать, как люди это делают, — психофизика: показывать людям что-то и спрашивать, что они видят.
Демонстрация: цвет машин
Я показал вам фотографии машин, и вы кричали их цвет. Все машины были одного и того же серого цвета, но вы видели их разными. Ваша зрительная система определила цвет падающего света (L) и использовала это для решения некорректной задачи нахождения цвета машины (R). Если изменить цвет источника света, воспринимаемый цвет машины радикально меняется.
Поведение и психофизика могут выявить предположения и трюки, которые мы используем для решения некорректных задач.
3. Аппаратная реализация
В случае мозга это нейроны и мозг. Есть работы, показывающие участки мозга, участвующие в цветовом зрении. У обезьян и людей есть области, особенно чувствительные к цвету. Можно вставлять электроды и записывать активность отдельных нейронов.
Восприятие лиц
Мы будем использовать случай восприятия лиц, чтобы подумать о типах вопросов и различных уровнях анализа.
Почему восприятие лиц?
Прозопагнозия
Джейкоб Ходес — человек с прозопагнозией (неспособностью распознавать лица). Он не может распознавать лица с детства. Его мама придумывала подсказки: «У Джонни странная прическа», «У Бобби такая-то особенность». Когда он уехал в колледж, он не мог найти новых друзей, потому что не мог их узнать.
Около 2% населения находятся в такой ситуации. Они не могут узнать членов семьи или людей, которых очень хорошо знают. Это не коррелирует с IQ или другими перцептивными способностями.
Распределение способностей
- Нижний конец: люди очень плохо распознают лица
- Верхний конец: супер-распознаватели — люди, настолько хорошие в распознавании лиц, что им приходится это скрывать в обществе. Некоторых из них наняли следственные службы Лондона.