Текст книги "Об интеллекте"

Возможным станет общее использование компонентов, как сейчас общедоступны программные продукты. Разумная машина определенного дизайна может быть перепрограммирована набором новых связей с тем, чтобы генерировать новое поведение (вот, например, если бы я смог загрузить новый набор связей в ваш мозг, моментально превратив вас из человека, разговаривающего на английском, в человека, знающего только французский, или из профессора политологии в музыковеда). Люди получили бы возможность «переключаться» и осуществлять новые наработки на основе чужого опыта. Допустим, что я разработал и внедрил в жизнь суперсистему зрительного восприятия, а другой человек разработал и обучил систему с превосходными способностями слухового восприятия. При надлежащем дизайне мы смогли бы объединить обе системы без необходимости повторного обучения с самого начала. Такого рода объединение экспертных знаний не представляется возможным для человека – у каждого из нас свой путь. Бизнес создания разумных машин смог бы развиваться по аналогии с компьютерной индустрией, в таком случае перепрограммирование разумных машин не слишком отличалось бы от разработок новых версий видеоигр или инсталляции новой программы.

Сенсорные системы

Люди познают мир посредством органов чувств. Ощущения, которые мы испытываем, обусловлены генами, строением наших тел и соединениями под корой головного мозга. Мы не можем изменить их. Иногда мы используем технологические достижения, позволяющие сделать наши ощущения более острыми. Например, приборы ночного видения, радары и космические телескопы представляют собой устройства, оптимизирующие передачу данных, но не обеспечивающие нам новых способов восприятия. Они конвертируют информацию, недоступную для нас в ее первозданном виде, в визуальные или звуковые сигналы, поддающиеся нашему восприятию. И все равно, в том, что мы можем взглянуть на экран радара и идентифицировать изображение, заслуга невероятной гибкости нашего мозга.

Многие виды животных обладают поразительными ощущениями, совершенно несвойственными человеку. В качестве примеров можно привести эхолокатор у дельфинов и летающих мышей, способность пчел видеть поляризованное и ультрафиолетовое излучения, восприятие электрического поля некоторыми видами рыб.

Разумные машины смогли бы воспринимать мир посредством всех видов ощущений, существующих в природе, а также изобретенных человеком. Данные об окружающей среде, получаемые с помощью гидролокатора, радара и приборов ультрафиолетового видения, являются очевидными примерами несвойственных человеку ощущений, которые мы, возможно, хотели бы воссоздать в разумной машине. И это всего лишь начало.

Намного более интересными являются способы восприятия, которые нам неизвестны и чужды. Как мы уже выяснили, алгоритм коры головного мозга в первую очередь сосредоточен на поиске сигналов внешнего мира. У него нет никаких приоритетов относительно физических истоков этих сигналов. Если входные сигналы не носят произвольный характер и обладают определенным богатством, а также статистической структурой, разумная машина будет формировать систему воспоминаний о них и прогнозы на их основе. Не существует причин, по которым входные сигналы должны иметь аналогию с физическими ощущениями или вообще иметь что-либо общее с реальным миром. Я полагаю, что именно в сфере экзотических ощущений скрыты перспективы революционного применения разумных машин.

Например, вообразите сенсорную систему, покрывающую планету. Представьте себе сенсоры, расположенные на расстоянии каждых пятидесяти миль по всем континентам. Эти сенсоры имитировали бы клетки сетчатки глаза. Каждое мгновение два смежных сенсора погоды имели бы высокую корреляцию активности, подобно высокой корреляции двух смежных клеток сетчатки. Существуют крупные погодные явления – например, штормы и фронтальные циклоны, – которые передвигаются в пространстве и меняются со временем точно так же, как и все объекты, которые меняются и перемещаются. Привязав этот сенсорный ряд к системе памяти, работающей по принципу коры головного мозга, мы бы обучили указанную систему прогнозировать погоду, подобно тому, как люди учатся распознавать объекты окружающей среды и прогнозировать траекторию их передвижения. Такая система предсказывала бы погодные условия на ближайшее время, а также формировала бы долгосрочные метеопрогнозы. Разместив сенсоры рядом друг с другом в какой-то области, мы бы создали своеобразный эквивалент ямки глаза, которая позволяла бы нашей системе понимать и прогнозировать микроклимат. Наш «погодный мозг» размышлял и понимал бы глобальные погодные системы точно так же, как мы с вами понимаем объекты и людей. Метеорологи пытаются создать нечто подобное в наши дни. На основе данных, собранных в разных частях Земли, используя сверхмощные компьютеры, ученые симулируют текущие погодные условия и прогнозируют будущие. Однако данный подход фундаментально отличается от принципов работы разумных машин. Он больше сродни компьютеру, играющему в шахматы, а разумная система, сконструированная по принципам работы неокортекса, скорее, напоминает человека, играющего в шахматы. Она делает это вдумчиво и с пониманием. Разумная машина-"синоптик" учла бы те сигналы, которых человек распознать не может. Она смогла бы распознать множество новых погодных феноменов (скажем, такое погодное явление, как ураганы Эль-Ниньйо было открыто лишь в шестидесятых годах XX века). Она бы прогнозировала появление торнадо и муссонов намного точнее, чем человек. Человеку не под силу сохранять в памяти и анализировать множество метеоданных искусственный интеллект компьютера-"синоптика", напротив, был бы способен ощущать и воспринимать погодные условия непосредственно.

Другие распространенные большие сенсорные системы могли бы дать нам возможность создать разумные машины, понимающие и прогнозирующие миграцию животных, демографические изменения и распространение инфекционных болезней. Представьте себе сенсоры, размещенные в сети электрического тока некой страны. Разумная машина, присоединенная к этим сенсорам, наблюдала бы за спадами и подъемами потребления электроэнергии точно так же, как мы с вами наблюдаем большее или меньшее количество транспортных средств на трассе или потоки передвижения пассажиров в аэропорту. Посредством повторных наблюдений люди учатся прогнозировать подобные сигналы. (Можете спросить у тех, кто каждый день ездит на работу на автомобиле или охранника в аэропорту.) Точно так же наша разумная система сможет прогнозировать повышенное напряжение или опасные ситуации, которые могут вызвать сбои в подаче электричества, лучше, чем человек. Мы могли бы сочетать погодные и демографические сенсоры, чтобы спрогнозировать вспышки политического недовольства, голода или болезней. Подобно гениальному дипломату, разумные машины могли бы сглаживать конфликты и уменьшать человеческие страдания. Вы можете подумать: для того чтобы предвидеть сигналы, включающие человеческое поведение, разумным машинам непременно нужны эмоции. Я так не считаю. Мы не рождены с заданной культурой, заданными ценностями и заданной религией, мы приобрели их в процессе жизненного опыта, иными словами – обучились им. Точно так же, как я могу изучить мотивацию людей с ценностями, отличающимися от моих, разумные машины могут понять человеческие мотивы и эмоции, сами таковыми не обладая.

Мы могли бы создать сверхтонкие ощущения. Теоретически возможно иметь сенсоры, регистрирующие сигналы клеток или больших молекул. Например, перед нынешними биологами стоит серьезная задача – разобраться, как можно спрогнозировать форму молекулы протеина, зная последовательность аминокислот, формирующих протеин. Способность прогнозировать расщепление и взаимодействие протеинов ускорила бы развитие медицины и разработку многих лекарственных препаратов. Инженеры и ученые создали трехмерные визуальные модели протеинов с тем, чтобы прогнозировать, как эти сложные молекулы будут себя вести. Но, как бы мы ни старались, на сегодняшний день эта задача слишком сложна. С другой стороны, машина, обладающая суперинтеллектом и набором ощущений, специально настроенных на данную проблему, могла бы ответить на поставленный вопрос. Быть может, эта идея представляется вам чересчур надуманной, но ведь нас бы не удивило, если бы человек смог решить такую проблему. Возможно, наша неспособность разрешить проблему связана в первую очередь с несоответствием масштабов человеческих ощущений и изучаемого физического явления. Разумные же машины смогут обладать выборочными ощущениями и памятью большей емкости, чем человеческая, которая позволит им решать задачи, людям неподвластные.

При наличии соответствующих ощущений и небольшом структурном изменении памяти коры головного мозга разумные машины будущего смогли бы жить и мыслить в виртуальном мире математики и физики. Многие математические проблемы, например, касаются поведения объектов в мире с более, чем тремя измерениями. Ученые, изучающие природу пространства, размышляют о Вселенной как сущности, имеющей десять и более измерений. Но даже с восприятием четырехмерного пространства у людей возникают немалые трудности. Возможно, разумная машина с соответствующими функциями сможет понять многомерные пространства, как вы и я понимаем трехмерное, и сможет спрогнозировать поведение находящихся в них объектов.

И наконец, мы смогли бы объединить несколько разумных систем в большую иерархию, подобно тому, как наша кора сочетает осязание, слуховое и зрительное восприятия в высших областях иерархии коры головного мозга. Такая система автоматически научилась бы моделировать и прогнозировать сигналы в популяциях разумных машин. С помощью средств коммуникации, таких как Интернет, разумные машины могли бы объединиться в сеть, охватывающую весь Земной шар. Большие иерархии способны регистрировать более глубокие сигналы и более сложные аналогии.

Цель изложенных мной размышлений состоит в том, чтобы показать, что существует очень много сфер, в которых мозгоподобные машины могли бы намного превзойти наши способности. Они смогли бы мыслить и обучатся в миллионы раз быстрее, чем мы с вами, запоминать огромные массивы подробной информации и улавливать практически сигналы. Они могут обладать ощущениями более чувствительными, чем наши, или ощущениями для восприятия очень специфических феноменов. Они без труда могут размышлять в терминах многомерных пространств. Ни одно из перечисленных любопытных свойств не зависит от внешнего сходства разумных машин с человеком, и эти машины также не требуют сложной робототехники.

Теперь, я надеюсь, вы понимаете, насколько тест Тьюринга, в котором между интеллектом и человеческим поведением ставился знак равенства, ограничил наше видение потенциальных возможностей разумных машин. Глубоко познав интеллект, мы сможем создавать разумные машины, которые будут представлять намного большую ценность, чем простое воспроизведение человеческого поведения. Наши разумные машины станут отличным инструментом, позволяющим значительно обогатить наши познания о Вселенной, наши способности и опыт.

* * * * *

Как много воды утечет прежде, чем мы достигнем такого уровня? Создадим ли мы по-настоящему разумные машины через пятьдесят, двадцать или пять лет? В мире высоких технологий любят повторять: кратковременные изменения длятся дольше, чем это предполагалось, а долгосрочные перемены происходят намного быстрее, чем прогнозировалось. Я много раз убеждался в справедливости этого высказывания. Кто-то поднимется во время конференции и скажет, что новая технология появится в каждом доме уже через четыре года. А потом окажется, что он ошибся. Четыре года проходят, восемь лет, все начинают думать, что этого уже никогда не произойдет. И вот как раз в тот момент, когда кажется, что сама идея зашла в тупик, она вдруг оживает и становится величайшей сенсацией. Скорее всего, что-то подобное произойдет и с индустрией разумных машин. Сначала прогресс будет малозаметным, но затем резко пойдет в гору.

На конференциях по нейробиологии я люблю задавать присутствующим вопрос: «Как вы думаете, сколько еще времени пройдет до тех пор, пока у нас появится рабочая теория коры головного мозга?» Некоторые слушатели (порядка 5%) отвечают: никогда, или она уже существует (интересный вариант ответа, учитывая профессию, благодаря которой они зарабатывают на жизнь). Еще примерно 5% считают, что понадобится порядка пяти-десяти лет. Половина оставшихся считает, что ждать остается от десяти до пятидесяти лет или отвечают: «Еще при нашей жизни». Остальные утверждают, что речь идет о пятидесяти-двухстах годах (или «не при нашей жизни»). Лично я оптимист. Мы долгие годы находились «в фазе затишья», поэтому многим кажется, что прогресс в теоретической нейробиологии и разработке разумных машин зашел в полный тупик. Если строить выводы на основе последних тридцати лет, то вполне естественно считать, что мы не очень близки ответу. Но я полагаю, что как раз сейчас мы находимся в поворотном пункте, и вскоре наша область знаний начнет развиваться стремительными темпами.

Можно приблизить момент, которого мы так ждем. Одна из целей данной книги – убедить вас в том, что при наличии соответствующих теоретических рамок мы сможем значительно продвинуться вперед в понимании коры головного мозга. Другими словами, при помощи запоминающе-прогностических рамок мы сможем разгадать особенности работы мозга и мышления. Эти знания нужны нам для создания разумных машин. Если мы попадем в точку, модель окажется корректной, и прогресс будет происходить очень быстро.

Я и не берусь давать точный прогноз, когда наступит эра разумных машин, тем не менее я полагаю, что если достаточно много людей посвятят себя решению этой проблемы сегодня, то, возможно, мы сможем создать полезные прототипы и симуляции коры головного мозга в пределах ближайших нескольких лет. Через десять лет, как я надеюсь, разумные машины станут одной из наиболее «горячих» тем в области науки и технологии. Мне не хотелось бы составлять более подробные прогнозы, поскольку я знаю, как трудно оценить время, требующееся для важных открытий. Так почему же я столь оптимистически настроен относительно теории мозга и создания разумных машин? Моя уверенность во многом обусловлена количеством времени, потраченным мною на изучение работы разума. Когда в 1979 году я впервые всерьез заинтересовался мозгом, я почувствовал, что эта головоломка может быть разгадана еще при моей жизни. Годами я наблюдал за неуклонным спадом в сфере разработки искусственного интеллекта, подъемами и падениями в области создания нейронных сетей, а также был свидетелем «Десятилетия мозга» в 1990-х годах. Я видел, как менялось отношение к теоретической биологии в целом и нейробиологии в частности. Я был свидетелем того, как понятия прогноза, иерархических представлений и фактора времени прочно укоренились в арсенале нейробиологов. Я отмечал изменения в своем понимании проблемы искусственного интеллекта и наблюдал соответствующие перемены у своих коллег. Гипотеза о роли прогнозирования в работе мозга увлекла меня еще восемнадцать лет назад, и с тех пор я постоянно проверял ее. Поскольку я был поглощен нейробиологией и сферой компьютерных наук на протяжении более двух десятилетий, возможно, мой мозг создал модель высшего порядка, которая описывает, как происходят технологические и научные изменения, и эта модель прогнозирует быстрые темпы развития. Как раз сейчас наступил поворотный момент.

Эпилог

Очень многие ученые исключают для себя возможность восхищения собственными открытиями, полагая, что этому помешает прагматичный ум и научное понимание проблемы. Но известный астроном Карл Саган как-то отметил, что понимание не умаляет изумления, вызванного открытием, как познание не лишает жизнь полноты красок, звуков, света. Я соглашаюсь с Саганом. Углубляя свои познания, осваивая свои роли, мы более комфортно чувствуем себя во Вселенной, а мир, в свою очередь, обретает еще больше красок и загадочности. Быть маленькой, но живой, разумной и творческой искоркой в бесконечном космосе намного интереснее, чем обитать на плоской ограниченной Земле в центре своего крошечного мирка. Понимание работы человеческого мозга нисколько не умаляет загадочности и гармоничности устройства мироздания, поразительной полноты нашей жизни, захватывающих дух перспектив будущего человечества. Нашему изумлению не будет предела, когда сможем применять эти знания на практике – не только для создания разумных машин, но и для понимания самих себя, и для углубления собственных знаний.

Заканчивая эту книгу, я выражаю надежду на то, что она привлекла внимание кибернетиков и представителей других направлений научного мира к коре головного мозга, что они смогут применить на практике предложенные теоретические рамки и создать разумные машины. В свое время идея искусственного интеллекта была очень популярной – ей посвящались многочисленные публикации в журналах и книги, на ее основе составлялись бизнес-планы и в соответствии с ней координировались усилия предпринимателей. Открывались соответствующие научные кафедры и исследовательские институты. Точно так же и нейронные сети привлекли большое внимание, когда пребывали в зените своей славы в восьмидесятых годах XX столетия. Однако научные рамки, используемые в попытках разработки искусственного интеллекта и нейронных сетей, оказались непригодными для создания по-настоящему разумных машин.

Я предлагаю другой, гораздо более многообещающий путь, которому стоит последовать. Если вы, мой читатель, сейчас проходите обучение в университете или колледже и эта книга вдохновляет вас на то, чтобы поработать над созданием новой технологии и сконструировать разумную машину, – решайтесь. Основа предпринимательского успеха состоит в том, чтобы очертя голову первым бросится в область, когда еще никому не известно наверняка, окажется ли она успешной. Важно сделать это вовремя. Поспешите – и вам придется бороться. Задержавшись, вы рискуете дождаться момента, когда неопределенность спадет, – и будет слишком поздно. Я глубоко убежден, что именно сейчас настало время разработать и создать системы памяти, построенные по принципу функционирования коры головного мозга. Это очень многообещающая сфера как в научном, так и в коммерческом плане. Возможно, что фирмы-гиганты новой индустрии, основанной на воссозданных в силиконе иерархических системах человеческой памяти, появятся уже в ближайшие десять лет. Конечно, начало нового бизнеса такого масштаба сопряжено с большим финансовым и интеллектуальным риском, но я убежден, что этот шаг следует сделать. Я надеюсь, что вы присоединитесь ко мне и моим единомышленникам в попытке создания одной из наиболее выдающихся технологий, когда-либо существовавших на нашей планете.

Библиография

Большинство научных книг и журнальных статей включают обширные библиографии, которые не только помогают читателям глубже разобраться в теме, но и каталогизируют работы других авторов в этой области.

Адресовав эту книгу широкому кругу читателей, включая тех, у кого отсутствуют специальные знания нейробиологии, я отказался от академического стиля изложения материала. Аналогично, библиография призвана помочь тем, кто захочет углубить свои знания. Я не стал перечислять здесь все известные мне материалы, касающиеся разработок в области искусственного интеллекта и не упоминаю всех ученых, внесших значительный вклад в эту сферу науки. Вместо этого я привожу ссылки на книги и другие опубликованные материалы, которые пригодятся читателям, интересующимся человеческим мозгом. Лишь несколько ссылок адресованы специалистам в нейробиологии и смежных дисциплинах.

Много тематических обсуждений вы можете найти в Интернете, в частности, на Web-сайте, посвященном этой книге: www. Onintelligence. org.

К сожалению, вы сможете найти всего лишь несколько ссылок на исследования, в которых делаются попытки разработать единую теорию мозга. Как я упоминал в прологе, целостная теория о разуме и строении головного мозга пока не разработана.

История искусственного интеллекта и нейронные сети

Baumgartner, Peter, and Sabine Payr, eds. Speaking Minds: Interviews with Twenty Eminent Cognitive Scientists (Princeton, N. J.: Princeton University Press, 1995).

В этой книге приведены интервью с известными учеными, работающими в сфере искусственного интеллекта, нейронных сетей и когнитивной науки. Это интересный и доступно написанный обзор истории развития данной области науки и последних веяний в ней.

• Dreyfus, Hubert L. What Computers Still Can't Do: A Critique of Artificial Reason (Cambridge, Mass.: MIT Press, 1992).

Книга, содержащая ярую критику идеи искусственного интеллекта, впервые была опубликована под названием What Computers Can't Do, a впоследствии переиздана под другим названием. Это исторический обзор разработок в сфере искусственного интеллекта, написанный одним из самых жестких его критиков.

• Anderson, James A., and Edward Rosenfeld, eds. Neurocomputing, Foundations of Research (Cambridge, Mass.: MIT Press, 1988).

Книга представляет собой крупную подборку важных материалов по нейронным сетям и теориям мозга. Исследования, упоминающиеся в этой книге, проводились в промежутке между 1890 и 1987 гг. и представлены в хронологическом порядке. Содержатся описания исследований таких ученых, как W. S. McCulloch и W. Pitts, Donald Hebb, Steve Grossberg, а также многих других. Каждый материал предваряет вступление авторов. Эта книга предоставляет вам уникальный шанс ознакомиться с множеством нейрологических исследований.

• Searle, J. R. «Minds, Brains, and Programs», The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3 (1980): pp. 417—424.

В книге представлена идея знаменитой «Китайской комнаты» и оспаривается такой сомнительный критерий наличия интеллекта, как умение производить подсчеты. Множество отчетов и дискуссий на эту тему можно найти в Интернете.

• Turing, A M. «Computing Machinery and Intelligence», Mind, vol. 59 (1950): pp. 433—60.

Представлен знаменитый тест Тьюринга, цель которого – определение наличия интеллекта. Как и в предыдущем случае, множество отчетов и дискуссий на эту тему можно найти в Интернете.

• Palm, Gиunther. Neural Assemblies: An Alternative Approach to Artificial Intelligence (New York: Springer Verlag, 1982).

Чтобы разобраться в работе мозга и том, как в нем сохраняются последовательности паттернов, следует изучить автоассоциативную память. Хотя на эту тему было написано немало книг, Neural Assemblies: An Alternative Approach to Artificial Intelligence, на мой взгляд, наиболее обстоятельная. Автор книги, Палм, – один из пионеров в сфере исследования мозга. Книгу нелегко найти и непросто читать, но она прекрасно раскрывает основы автоассоциативной памяти.

Неокортекс и общая нейрология

Тем, кто интересуется работой неокортекса и нейрологией в целом, рекомендую такие книги.

• Crick, Francis H. С. «Thinking about the Brain», Scientific American, vol. 241 (September 1979): pp. 181—188. Also available in The Brain: A Scientific American Book (San Francisco: W. H. Freeman, 1979).

Это работа, которая в свое время послужила для меня толчком к изучению головного мозга. Написанная четверть века назад, она и по сей день не потеряла актуальность.

• Koch, Christof. Quest for Consciousness: A Neurobiological Approach (Denver, Colo.: Roberts and Co., 2004).

В этой книге рассматривается феномен осознанности, но также затрагивается много смежных тем, таких как анатомия и физиология нервной системы. Если вы желаете получить из одного источника общее представление о нейробиологии и работе мозга, прочтите эту книгу.

• Mountcastle, Vernon В. Perceptual Neuroscience: The Cerebral Cortex (Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1998).

Замечательная книга, целиком посвященная коре полушарий головного мозга – неокортексу. Она хорошо и понятно написана и структурирована, так что прочтение доставит вам удовольствие. Лучший источник для получения базовых знаний о неокортексе.

• Kandel, Eric R., James H. Schwartz, Thomas M. Jessell, eds. Principles of Neural Science, 4th ed. (New York: McGraw-Hill, 2000).

Это настоящая энциклопедия в одном томе обо всем, что касается нервной системы. Она не подойдет в качестве легкого вечернего чтения, но советую приобрести ее для своей библиотеки. Подробно описаны все части нервной системы, включая нейроны, органы чувств и нейротрансмиттеры.

• Shepherd, Gordon M., ed. The Synaptic Organization of the Brain, 5th ed. (New York: Oxford University Press, 2004).

Я считаю эту книгу очень ценной, хоть предпочитаю более ранние издания, в которых был только один автор. В нее включен подробный обзор всего, что касается головного мозга, в том числе и синапсов. Я использую эту книгу в качестве справочника.

• Koch, Christof, and Joel L. Davis, eds. Large-scale Neuronal Theories of the Brain (Cambridge, Mass.: MIT Press, 1994).

Как я не раз упоминал, попытки создания цельной теории головного мозга проводились считанные разы. В этой книге рассказывается обо всех научных изысканиях на эту тему, хотя ни одному из них нельзя дать название всей книги. Прочитав ее, вы узнаете об ученых, посвятивших свою жизнь изучению мозга, и о подходах, которых они придерживались на пути к достижению общей цели. Также в книге представлена модель «Память-предсказание».

• Braitenberg, Valentino, and Almut Schbz. Cortex: Statistics and Geometry of Neuronal Connectivity, 2nd ed. (New York: Springer Verlag, 1998).

В этой книге статистически описаны характеристики мозга мыши. Хоть подобное чтение не всем придется по душе, я считаю книгу весьма полезной. История развития неокортекса представлена в ней в цифрах.

Статьи на темы нейрологии

Здесь я перечислю статьи – первоисточники концепций, представленных мной в этой книге. Большинство из них доступны только в университетских библиотеках и в Интернете.

• Mountcastle, Vernon В. «An Organizing Principle for Cerebral Function: The Unit Model and the Distributed System», in Gerald M. Edelman and Vernon B. Mountcastle, eds., The Mindful Brain (Cambridge, Mass.: MIT Press, 1978).

Прочитав эту статью Маунткастла, я познакомился с его предположением о едином принципе работы неокортекса и о кортикальных колонках. Оба допущения вдохновили меня на работу над этой книгой.

• Creutzfeldt, Otto D. «Generality of the Functional Structure of the Neocortex», Naturwissenschaften, vol. 64 (1977): pp. 507—17.

Я прочел эту статью уже после окончания работа над книгой Об интеллекте. Как и в работах Маунткастла, в ней исследуется единый кортикальный алгоритм.

• Felleman, D. J., and D. С. Van Essen. «Distributed Hierarchical Processing in the Primate Cerebral Cortex», Cerebral Cortex, vol. 1 (January/February 1991): pp. 1—47.

Эта работа описывает иерархический механизм работы зрительной зоны неокортекса. Модель «Память-предсказание» основана на том, что не только зрительная зона, но и весь неокортекс функционирует по иерархическому принципу.

• Sherman, S.M., and R. W. Guillery. «The Role of the Thalamus in the Flow of Information to the Cortex», Philosophical Transactions of the Royal Society of London, vol. 357, no. 1428 (2002): pp. 1695—1708.

Обзор таламической организации и опровержение теории Шермана-Гиллери, согласно которой таламус служит передатчиком информации между разными отделами головного мозга. Я рассматриваю этот вопрос в главе 6, в разделе «Альтернативный путь вверх по иерархии».

• Rao, R. P., and D. H. Ballard. «Predictive Coding in the Visual Cortex: A Functional Interpretation of Some Extra-Classical Receptive-field Effects», Nature Neuroscience, vol. 2, no. 1 (1999): pp. 79—87.

Это отчет об одном из новых исследований функции предсказания и иерархического принципа. В нем представлена модель обратной связи в иерархически связанных зонах головного мозга, согласно которой нейроны высших зон постоянно предсказывают активность нейронов низших зон.

• Guillery, R. W. «Branching Thalamic Afferents Link Action and Perception» Journal of Neurophysiology, vol. 90 (2003): pp. 539—548.

• Young, M. P. «The Organization of Neural Systems in the Primate Cerebral Cortex», Proceedings of the Royal Society: Biological Sciences, vol. 252 (1993): pp. 13—18.

В двух этих отчетах представлены доказательства тесной взаимосвязи моторного поведения и сенсорного восприятия. Более того, они рассматриваются как части единого процесса. Гиллери утверждает, что все сенсорные кортикальные зоны принимают участие в формировании моторного поведения, а Янг доказывает, что моторные и соматосенсорные зоны связаны столь тесно, что их следует рассматривать как единую систему. Я кратко рассматриваю эти идеи в главе 6.