Как работает мозг - стр. 7

Следующая проблема зрительного восприятия – это глубина. Наши глаза разбивают трехмерный мир на два двухмерных изображения на сетчатке глаз, а третье измерение должен воссоздать мозг. Однако в изображении на сетчатке нет никаких подсказок относительно того, насколько далеко от смотрящего расположен объект. Почтовая марка на вашей ладони оставит на сетчатке такое же квадратное изображение, как стул, стоящий у противоположной стены, или здание, расположенное за много километров от вас (первый рисунок на с. 17). Разделочная доска, если на нее смотреть фронтально, может давать такую же трапециевидную проекцию, как и фигуры неправильной формы, расположенные под углом (второй рисунок на с. 17).

Ближе вы можете познакомиться с этим явлением из области геометрии и с нейронным механизмом, который с ним работает, если посмотрите в течение нескольких секунд на электрическую лампочку или на фотоаппарат в момент вспышки: в результате на вашей сетчатке останется световое пятно. Теперь переведите взгляд на страницу книги; у вас перед глазами по-прежнему будет остаточное изображение лампочки шириной 3–5 см. Если вы посмотрите на стену, то остаточное изображение будет около метра в длину. А если посмотрите на небо, то это изображение будет размером с облако^>4

Наконец, как заставить модуль зрительного восприятия распознавать предметы, чтобы робот мог назвать их или вспомнить их назначение? Очевидным решением было бы построить для каждого объекта маску или шаблон, в точности повторяющий его форму. В таком случае при появлении объекта в поле зрения его проекция на сетчатке идеально совпадала бы с шаблоном. Шаблону присваивается метка с именем данной формы – в нашем случае это метка «Р», – и каждый раз, когда проекция совпадает с шаблоном, система выдает ее имя^>5:

Увы, это простое устройство допускает ошибки в обоих возможных случаях. С одной стороны, оно видит букву Р там, где ее нет: например, реагирует на букву R (первый вариант слева на рисунке внизу). С другой стороны, оно не замечает букву Р там, где она есть: например, если она смещена, наклонена, неровно написана, расположена слишком далеко или слишком близко, либо написана слишком затейливым шрифтом:

Столько проблем с распознаванием одной простой и понятной буквы алфавита! А теперь попробуйте представить, как сложно сконструировать устройство, способное распознать рубашку или, скажем, лицо! Конечно, сейчас, после сорока лет исследований в области искусственного интеллекта, технологии распознавания формы значительно улучшились. Вероятно, и у вас есть программное обеспечение, которое может довольно сносно распознать отсканированную страницу и преобразовать ее в цифровой файл. И все же искусственные средства распознавания формы по-прежнему не могут конкурировать с теми, что существуют у нас в голове. Они созданы для среды, где все безупречно и легко узнаваемо, а не для нашего сумбурного, беспорядочного реального мира. Странные цифры, напечатанные в нижней части чека, специально придуманы таким образом, чтобы не иметь даже частичных наложений; специальное оборудование для печати располагает их так, чтобы обеспечить распознование по заданным шаблонам. Когда в подъездах вместо консьержек появятся первые устройства, распознающие лицо, они даже не будут пытаться разгадать хитросплетения света и тени на вашем лице; они будут сканировать четко очерченные контуры радужной оболочки или кровеносные сосуды сетчатки. А вот наш мозг регистрирует форму каждого знакомого нам лица (а также каждой буквы, животного, инструмента и т. д.) и каким-то образом устанавливает ее соответствие с изображением на сетчатке, даже если это изображение искажено любым из рассмотренных выше способов. В главе 4 мы рассмотрим, как мозгу удается добиться таких потрясающих результатов.