Текст книги "Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет"

В 1979 году Джеффри с Джеймсом Андерсоном, психологом из Брауновского университета, организовали семинар по параллельным моделям ассоциативной памяти[77]77
  Hinton G., Anderson J. A. Parallel Models of Associative Memory, Erlbaum (1981).


[Закрыть] в Ла-Хойя. Большинство участников семинара встречали друг друга впервые. Я был постдокторантом[78]78
  Временная (на 2–4 года) позиция кандидата или доктора наук, который занимается научно-исследовательской деятельностью. – Прим. ред.


[Закрыть] в Гарвардской медицинской школе, занимался нейробиологией и написал всего несколько узкоспециализированных статей о нейронных сетях, опубликованные в малоизвестных журналах. Именно поэтому я был удивлен, когда меня позвали на встречу. Джеффри потом сказал мне, что они с Дэвидом Марром (рис. 4.2) проверяли меня. Марр был видной фигурой в нейросетевом моделировании и главным идеологом лаборатории искусственного интеллекта в МТИ. Я впервые встретил Марра на небольшом собрании в Джексон-Хоул[79]79
  Горнолыжный курорт в штате Вайоминг, США. – Прим. ред.


[Закрыть] в 1976 году. У нас были схожие интересы, и он пригласил меня прочитать лекцию в МТИ.

Рис. 4.2. Слева направо: Томазо Поджио, Дэвид Марр и Фрэнсис Крик во время прогулки в Калифорнии в 1974 году. Фрэнсис любил вести со своими гостями длинные дискуссии на различные научные темы

Марр получил степень бакалавра по математике и докторскую степень по физиологии в Кембридже. Его научным руководителем был Джайлз Бриндли – физиолог, специализировавшийся на изучении сетчатки и цветового зрения, а также известный своими работами по музыковедению и лечению эректильной дисфункции. Он прославился тем, что во время лекции на заседании Американской ассоциации урологов в Лас-Вегасе спустил штаны, чтобы продемонстрировать эффективность эрекции, вызванной применением химических препаратов. Докторская диссертация Марра была посвящена нейронной модели обучения в мозжечке – части мозга, ответственной за координацию движений. Он также разработал нейросетевые модели гиппокампа и коры головного мозга, и его выкладки оказались очень дальновидными[80]80
  Sejnowski T. J. David Marr: A Pioneer in Computational Neuroscience Vaina, L. (Ed.), In: Selected Papers of David Marr, Boston, MA: Birkhäuser, 297–301, 1991 58.


[Закрыть]. Когда я впервые встретил Марра в Джексон-Хоул, он уже перешел в МТИ и работал над зрительным восприятием. Марр был харизматичной личностью, привлекавшей талантливых студентов. Он начал с сетчатки, в которой свет преобразуется в электрические сигналы, и спросил, как сигналы в сетчатке кодируют особенности объектов и как зрительная кора представляет поверхности и границы объектов. Это называется восходящей стратегией. Например, вместе с Томазо Поджио он разработал гениальную нейросетевую модель стереозрения[81]81
  Marr D., Poggio T. (1976), Cooperative computation of stereo disparity. Science 194: 283–287.


[Закрыть], использующую рекуррентную сетевую модель с обратными связями для определения глубины объекта по небольшим боковым смещениям точечных изображений на двух глазах в стереограммах со случайными точками[82]82
  Julesz Béla (1971). Foundations of Cyclopean Perception. Chicago: The University of Chicago Press.


[Закрыть]. Бинокулярное восприятие глубины – основа стереограмм Magic Eye[83]83
  «Magic Eye» – автостереограммы со скрытой трехмерной структурой, создающей узор, который можно увидеть, расширяя глаза. Кристофер Тайлер создал первые черно-белые автостереограммы в 1979 году. – Прим. авт.


[Закрыть].

Марр умер от лейкемии в 1980 году в возрасте 35 лет. Книга «Зрение», над которой он работал в последние годы жизни, была опубликована после его смерти в 1982 году[84]84
  Марр Д. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов / Изд-во «Радио и связь». М., 1987.


[Закрыть]. По иронии, несмотря на восходящий подход Марра, который подразумевает начало исследования зрения с сетчатки и затем моделирование каждого последующего этапа визуальной обработки, его книга больше известна тем, что она пропагандирует нисходящую стратегию: начало исследования с вычислительного анализа задачи, затем построение алгоритма для ее решения и, наконец, реализация алгоритма в аппаратном обеспечении. Это может быть хорошим способом объяснить вещи после того, как вы определили их, однако с помощью такого принципа невозможно исследовать работу мозга. Труден первый шаг – определение задачи, которую решает мозг. Наша интуиция часто вводит нас в заблуждение, особенно когда дело доходит до зрения; мы исключительно хорошо видим, но мозг скрывает от нас нюансы. Позже мы рассмотрим, как был достигнут прогресс в понимании видения, работающего изнутри, с применением алгоритмов обучения.

Фрэнсис Крик присоединился к семинару в Ла-Хойя в 1979 году. После того как в 1953 году совместно с Джеймсом Уотсоном он открыл структуру ДНК, в 1977 году Крик перешел в Институт биологических исследований Солка и переключил внимание на неврологию. Он пригласил к себе в гости исследователей и вел с ними долгую дискуссию о неврологии, особенно о зрении. Дэвид Марр был среди них. В конце книги Марра есть показательная дискуссия в форме сократического диалога. Позже я узнал, что разговор в книге Марра возник из обсуждения с Криком. Когда я перешел в Институт Солка в 1989 году, я понял ценность таких бесед.

Джеффри – прапраправнук Джорджа Буля. В 1854 году Буль написал книгу «Исследование законов мышления», которая стала математической основой того, что теперь называется булевой алгеброй, или алгеброй логики (рис. 4.3). Буль – британский учитель-самоучка начала XIX века. У него было пять дочерей, некоторые из них – со способностями к математике. Взгляд Буля на то, как манипулировать логическими выражениями, лежит в основе цифровых вычислений и являлся естественной отправной точкой для молодых исследователей ИИ в 1950-х годах. Джеффри гордился тем, что у него была ручка Буля, которая передавалась в его семье из поколения в поколение.

Рис. 4.3. «Исследование законов мышления» Джорджа Буля. Книга известна изучением логики как основы мыслительной деятельности, но также касается вероятностей. Эти две области математики подтолкнули к использованию обработки символов и нейросетевому подходу к ИИ, соответственно

Готовясь к докладу, я однажды взял книгу Буля и обнаружил, что полное название – «Исследование законов мышления, на которых основаны математические теории логики и вероятностей» (рис. 4.3). Буль известен своими работами, посвященным логике, а не вероятностям. Теория вероятностей[85]85
  Теория вероятностей – раздел математики, изучающий закономерности случайных явлений. – Прим. ред.


[Закрыть] – основа современного машинного обучения, и она может объяснить неопределенности в реальном мире лучше, чем логика, которая описывает идеальный мир. Так что Буль – один из отцов машинного обучения. Ирония в том, что забытая сторона его работы расцвела спустя 250 лет при помощи его праправнука. Буль гордился бы им.

Когда я был аспирантом в Принстонском университете, мой подход к пониманию мозга состоял в написании уравнений для сетей нелинейно взаимодействующих нейронов и их анализе[86]86
  Sejnowski T. J. A Stochastic Model of Nonlinearly Interacting Neurons, Princeton University, Thesis, 1978.


[Закрыть]. Таким же путем физики на протяжении столетий объясняли природу гравитации, света, электричества, магнетизма и ядерных сил. Каждый день, перед тем как лечь спать, я молился богу физики: «Дорогой Бог, пусть уравнения будут линейными, шум – гауссовым, а переменные – разделяющимися». Это условия, которые приводят к аналитическим решениям; но сетевые уравнения были нелинейные, шум – негауссовым, а переменные – неразделяющимися, поэтому не позволяли сделать однозначные выводы. Более того, моделирование на компьютере уравнений для больших сетей в то время было невероятно медленным. Еще более обескураженный, я понятия не имел, были ли у меня правильные уравнения.

Обучаясь в Принстонском университете, я обнаружил, что нейробиологи достигли невероятного прогресса. Нейробиология – сравнительно молодая наука, она была основана 45 лет назад. До этого исследования в области мозга проводились другими науками: биологией, психологией, анатомией, физиологией, фармакологией, неврологией, психиатрией, биоинженерией и многими другими. Во время первой встречи Общества нейробиологии в 1971 году Вернон Маунткасл лично приветствовал каждого у дверей[87]87
  Sejnowski T. J. Vernon Mountcastle: Father of Neuroscience, Proceedings of the National Academy of Sciences U.S.A., 112, 6523–6524, 2015.


[Закрыть]. Сегодня в обществе уже 40 000 членов, из которых 30 000 ежегодно приходят на встречу. Маунткасл был сотрудником Университета Джонса Хопкинса – там мы и встретились, когда я пришел туда на свою первую работу на факультет биофизики в 1982 году[88]88
  В Университете Хопкинса есть три отделения биофизики: на факультетах медицины и общественного здравоохранения и в Школе искусств и наук Кригера (я был на факультете биофизики Томаса Дженкинса в кампусе Homewood Школы искусств и наук). – Прим. авт.


[Закрыть]. Он был легендарным нейрофизиологом, открывшим кортикальный столбец. Я тесно сотрудничал с ним при создании Института разума и мозга[89]89
  (ориг.) Mind/Brain Institute.


[Закрыть], первого в своем роде.

Есть множество разных уровней исследования мозга (рис. 4.4), и важные открытия были сделаны на каждом из них. Интеграция полученных знаний – сложнейшая задача. Она напоминает детский стишок про Шалтая-Болтая:

 
Шалтай-Болтай
Сидел на стене.
Шалтай-Болтай
Свалился во сне.
Вся королевская конница,
Вся королевская рать
Не может Шалтая,
Не может Болтая,
Шалтая-Болтая,
Болтая-Шалтая,
Шалтая-Болтая собрать![90]90
  Перевод С. Я. Маршака. – Прим. ред.


[Закрыть]
 

Нейробиологи очень хорошо разбирают мозг по кусочкам, но собрать эти кусочки воедино – серьезная проблема, которая требует не упрощения, а синтеза, чего я и хочу добиться. Но в первую очередь нужно знать, что это за части, ведь в мозге их множество.

На семинаре для выпускников, который проводил Чарльз Гросс, психолог, изучавший в Принстонском университете зрительную систему обезьян, я был впечатлен прогрессом, достигнутым благодаря записи отдельных нейронов в зрительной коре Дэвидом Хьюбелом и Торстеном Визелем из Гарвардской медицинской школы, которые позже, в 1981 году, получили Нобелевскую премию по физиологии или медицине за новаторские исследования первичной зрительной коры. Их открытия, о которых пойдет речь в главе 5, лежат в основе глубокого обучения, что описано в главе 9. Если физика не сумела проложить дорогу к пониманию работы мозга, то, возможно, сумеет нейробиология.

Рис. 4.4. Уровни исследования в головном мозге. Слева: пространственная шкала колеблется от молекулярного уровня (снизу) до всей центральной нервной системы (вверху). Многое известно о каждом из уровней, но наименее изученным является сетевой уровень – небольшие группы взаимосвязанных нейронов. Это уровень, моделируемый искусственными нейронными сетями. Справа: изображения синапса (внизу), простой ячейки зрительной коры (посередине) и иерархии корковых областей в зрительной коре (вверху)

После защиты диссертации по физике в Принстонском университете в 1978 году я принял участие в десятидневном летнем курсе по экспериментальной нейробиологии в Вудсхоулской лаборатории биологии моря. В первый день я пришел в повседневной синей спортивной куртке и аккуратно отглаженных штанах цвета хаки. Стори Лэндис, один из преподавателей курса, отвела меня в сторону и купила мне мою первую пару джинсов. В то время Стори работала на факультете нейробиологии в Гарвардском университете, а вскоре стала руководителем Национального института неврологических заболеваний и инсультов в Национальном институте здоровья. Она до сих пор припоминает мне тот случай.

После летнего курса я остался на несколько недель сентября, чтобы завершить начатый проект. Он позволил получить потрясающие электронно-микроскопические изображения электрорецепции[91]91
  Электрорецепция – способность животных ощущать электрические сигналы окружающей среды. – Прим. ред.


[Закрыть] скатов[92]92
  Sejnowski T. J., Yodlowski M. L. A Freeze-Fracture Study of the Skate Electroreceptor, Journal of Neurocytology, 11, 897–912, 1982.


[Закрыть]. Скаты и акулы способны воспринимать очень слабые электрические поля; их рецепторы настолько чувствительные, что они могут обнаружить сигнал от 1,5-вольтовой батарейки у другого берега Атлантического океана. Скаты могут применять это шестое чувство для навигации, используя слабые электрические сигналы от своего движения через магнитное поле Земли, которое генерирует микровольтовые сигналы в их электрорецепторах.

Однажды, когда я фотографировал в подвале студенческого общежития Loeb Hall, мне неожиданно позвонил Штефан Куффлер, основатель факультета нейробиологии в Гарвардской медицинской школе. Куффлер – легендарная персона в нейробиологии. Он предложил мне работать в его лаборатории, что изменило мою жизнь. Я переехал в Бостон сразу, как окончил аспирантский проект у Алана Гельперина по фиксированию метаболической активности в педальном ганглии Limax maximus, большого придорожного слизня[93]93
  Sejnowski T. J., Reingold S. C., Kelley D. B. Gelperin, A. Localization of [3H]-2-Deoxyglucose in Single Molluscan Neurones, Nature, 287, 449–451, 1980.


[Закрыть]. Я никогда больше не смогу съесть улитку, не думая о ее мозге. Алан отошел от нейроэтологии, цель которой – изучение нейронных основ поведения. Я узнал, что так называемая более простая нервная система беспозвоночных на самом деле более сложная, так как они выживают с гораздо меньшим количеством нейронов, каждый из которых узкоспециализированный.

В лаборатории Куффлера я изучал передачу сигнала в синапсе симпатического ганглия лягушки-быка – в 60 тысяч раз более медленную, чем быстрая миллисекундная синаптическая передача в коре ее мозга (рис. 4.5)[94]94
  Kuffler S. W., Sejnowski T. J. Peptidergic and Muscarinic Excitation At Amphibian Sympathetic Synapses, Journal of Physiology, 341, 257–278, 1983.


[Закрыть]. Это нейроны, которые формируют выход вегетативной нервной системы, регулирующей работу желез и внутренних органов. После стимуляции нерва, ведущего к синапсу, вы успеете сходить за кофе и вернуться до того, как синаптический вход в нейрон достигнет пика, что произойдет примерно за минуту, а затем ему потребуется десять минут, чтобы восстановиться. Синапсы – фундаментальный вычислительный элемент в мозге, и разнообразие типов синапсов говорит о многом. Этот опыт показал мне, что упрощение, возможно, не лучший путь к пониманию работы мозга.

Выяснить, как работает мозг, было не единственной задачей, а целым набором задач, давно решенных эволюцией и передающихся от вида к виду вверх по эволюционной лестнице. В нашем мозгу есть ионные каналы, которые впервые появились в бактериях миллиарды лет назад.

Рис. 4.5. Клетка симпатического ганглия лягушки-быка. Эти нейроны получают входные сигналы от спинного мозга и раздражают железы в коже лягушек. Они большие, их электрические сигналы легко регистрировать с помощью микроэлектрода (внизу), у них нет дендритов[95]95
  Разветвленный отросток нейрона, принимающий сигналы от других нейронов. – Прим. ред.


[Закрыть], и их можно электрически стимулировать нервом (вверху) или химическими веществами (верхняя пара микропипеток). Стимулирование нерва вызывает три различных синаптических сигнала со скоростью нервной реакции в несколько миллисекунд, как и в нервно-мышечном соединении, однако она проходит медленнее, достигает максимума через десять секунд и длится минуту. Самый поздний ответ на возбуждение выходит на пик через минуту и длится десять минут. Это иллюстрирует широкий диапазон временных масштабов, которые присутствуют даже в простейших нейронах

Итак, если физический подход оказался слишком простым, а биологический – слишком сложным, то где же искать оптимальный вариант? В отличие от физических факторов, у схем мозга и моделей нейронных сетей есть цель – решение жизненно важных вычислительных задач, таких как зрительное восприятие и перемещение. Безусловно, можно найти идеальную модель того, как работает нейрон, но это не скажет вам, какова его цель.

Нейроны участвуют в процессе обработки сигналов, несущих информацию, и именно вычисления были недостающим звеном в попытке понять природу. Я шел к этому 40 лет, осваивая новое направление – вычислительную нейробиологию.

Рис. 4.6. Мы с Джеффри Хинтоном обсуждаем сетевые модели зрения в Бостоне в 1980 году. Фотография сделана спустя год после знакомства на семинаре по параллельным моделям ассоциативной памяти в Ла-Хойя и за год до того, как я начал работать в лаборатории Университета Джонса Хопкинса в Балтиморе, а Хинтон основал свою исследовательскую группу в Университете Карнеги – Мелона в Питтсбурге

После аспирантуры в Калифорнийском университете в Сан-Диего Джеффри Хинтон вернулся в Англию, где начал исследования на факультете прикладной психологии в Кембридже. Однажды в 1981 году в два часа ночи ему позвонил некто, представившийся Чарльзом Смитом, президентом компании System Development Foundation[96]96
  System Development Corporation – компания некоммерческих программ в Санта-Монике, работающая по контракту с американской армией. Была основана в 1969 году для распределения доходов от продажи зданий в рамках программы грантов с 1980 по 1988 год. – Прим. авт.


[Закрыть]. Смит сказал, что его компания готова спонсировать рискованные исследования Хинтона, которые вряд ли увенчаются успехом, а самого Джеффри ему очень рекомендовали. Джеффри не верил, что все это не сон. Будучи хорошим другом[97]97
  Отсылка к английской пословице Не is a good friend that speaks well of us behind our backs. – Тот хороший друг, который о нас за глаза хорошее говорит. – Прим. ред.


[Закрыть], Джеффри сказал Смиту, что у моих исследований еще меньше шансов на удачное завершение.

Фонд действительно дал нам первые гранты, которые сильно продвинули исследования. Мы смогли себе позволить купить более быстрые компьютеры и платить зарплату студентам. До этого у Джеффри был компьютер Apple II, который он заменил Лисп-машиной[98]98
  Лисп-машина – продукт компании Symbolics, предназначенный для написания программ обработки символов ИИ. Тем не менее он был недостаточно хорош для обработки чисел, что было необходимо для моделирования нейронных сетей. – Прим. авт.


[Закрыть], когда перешел в университет Карнеги – Мелона. Когда я приступил к работе в Университете Джонса Хопкинса в Балтиморе, одно время у меня были компьютеры большей мощности, чем у всего факультета информатики[99]99
  Мне как участнику президентской программы «Молодой исследователь» предложили хорошую скидку от новой компьютерной компании Ridge, которая продавала компьютеры мощностью VAX-780, что в то время было очень хорошим вариантов для теоретических вычислений. – Прим. авт.


[Закрыть]. Я также купил первый модем, который связал Университет Хопкинса с компьютерной сетью ARPANET, предшественником Интернета, чтобы мы с Джеффри могли переписываться по электронной почте. Мы не могли мечтать о большем, чтобы начать нашу карьеру и исследовать новые направления (рис. 4.6).

Глава 5. Понимание зрительной системы

Одним из моих первых воспоминаний, еще до детского сада, были кусочки головоломки, которые нужно соединять по форме, цвету и смыслу. Мои родители удивляли своих друзей на вечеринках тем, как быстро их малыш собирает головоломки. Тогда я этого не знал, но мой мозг уже делал то, что умеет лучше всего, – решал задачи на распознавание образов. В науке много проблем, похожих на пазлы с недостающими частями и неясными намеками на то, как выглядит полная картина. Основная сложность – понять, как именно мозг решает задачи.

Клуб Гельмгольца был небольшой научной организацией, куда входили ученые из Калифорнийского университета в Сан-Диего, Калифорнийского технологического института[100]100
  Далее – Калтех.


[Закрыть], Университета Южной Калифорнии и Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, которые собирались каждый месяц в Калифорнийском университете в Ирвине[101]101
  Клуб Гельмгольца был создан Фрэнсисом Криком, Вилейануром Рамачандраном и Гордоном Шоу в 1980-х годах и продолжало свою деятельность на протяжении 20 лет. Более подробная история: Aicardi C. Of the Helmholtz Club, SouthCalifornian seedbed for visual and cognitive neuroscience, and its patron Francis Crick, Stud Hist Philos Biol Biomed Sci. 45, 1–11 (2014). – Прим. авт.


[Закрыть]. Герман фон Гельмгольц, физик и врач XIX века, разработал математическую теорию и экспериментальный подход к зрению, которые легли в основу современного понимания зрительного восприятия. Как секретарь клуба Гельмгольца я должен был найти оратора для выступления во второй половине дня перед 10–20 членами клуба и их гостями. Затем следовал еще один доклад члена клуба. Лекции проходили в режиме диалога с аудиторией, и для обсуждения отводилось достаточно времени. Данные встречи были важным событием в ученой среде, и один из гостей сказал мне, что его удивили вопросы: «Они действительно хотели знать ответы!» Это были мастер-классы, посвященные зрению[102]102
  «Я многому научился у всех, с кем сталкивался. Мне стыдно принимать идеи от людей… Мой самый интенсивный опыт – это Клуб Гельмгольца. Не знаю, слышали ли вы о нем. …Там было, может, человек двадцать. Я никогда не пропустил ни разу. Я находил, кто может меня подменить на занятии, если оно совпадало по времени со встречей в клубе. Но я бы ходил туда в любом случае, потому что это слишком важно, чтобы пропустить». Carver Mead. In: Anderson J. A., Rosenfeld E., editors. Talking nets: An oral history of neural networks. The MIT Press; Cambridge & London: 2000. Р. 238.


[Закрыть].

Зрение – наше самое сильное и самое изученное чувство. Обоняние у приматов давно атрофировалось по сравнению с обонянием у крыс и собак. Поскольку пара глаз у нас расположена спереди, у нас прекрасное бинокулярное восприятие глубины, и половина нашей зрительной коры – зрительная. Особый статус зрения отражает поговорка «Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать». Если бы собака могла говорить, она бы сказала: «Лучше один раз понюхать». Однако тот факт, что мы так хорошо видим, не дал нам прозреть огромную вычислительную сложность проблемы, которую решала природа в течение сотен миллионов лет эволюции, о чем говорилось в главе 2. Организация зрительной коры послужила примером для наиболее успешных сетей глубокого обучения.

За десятую долю секунды десять миллиардов нейронов в зрительной коре, работающие параллельно, могут идентифицировать чашку среди большого количества предметов, даже если вы никогда раньше не видели именно эту чашку. Она может быть в любом месте, любого размера и в любом положении по отношению к вам. Я, будучи аспирантом в Принстонском университете, был очарован зрительной системой и работал все лето в лаборатории Чарльза Гросса, который изучал нижневисочную кору у обезьян. Эта зона находится на одной из самых высоких ступеней в иерархии областей коры головного мозга (рис. 5.1), и Гросс обнаружил в ней нейроны, которые реагируют на сложные объекты, такие как лица и, что примечательно, ершики для унитаза[103]103
  Desimone R., Albright T. D., Gross C. G., Bruce C. Stimulus-selective properties of inferior temporal neurons in the macaque, J Neurosci. 4: 2051–2062. 1984. У многих исследователей в лаборатории Гросса были бороды, поэтому нейроны в зрительной коре, которые реагировали на ершики для туалета, так же реагировали на бороды. – Прим. авт.


[Закрыть].

Штефан Куффлер, с которым я работал на факультете нейробиологии в Гарвардской медицинской школе, обнаружил, как ганглиозные клетки в сетчатке кодируют визуальные сцены. Я работал там, когда Дэвид Хьюбел и Торстен Визель получили Нобелевскую премию по физиологии или медицине в 1981 году за фундаментальные открытия в области зрительной коры головного мозга. Штефан Куффлер, возможно, получил бы премию вместе с ними за исследования сетчатки, но он умер в 1980 году, а чтобы получить Нобелевскую премию, нужно быть живым. В конце концов я перебрался в Институт биологических исследований Солка, где Фрэнсис Крик сосредоточился на зрении, когда в 1977 году решил перейти от молекулярной генетики к мозгу. Его целью было найти минимально необходимый набор нейронов для зрительного восприятия. Мне выпала честь быть в компании величайших ученых моего времени, работающих в области зрения.

Рис. 5.1. Схема потока информации через зрительную систему макаки. Стрелки указывают схему передачи визуальной информации между зрительными зонами, начиная с сетчатки, с задержками в миллисекундах на каждом этапе ее обработки. Зрительное восприятие макаки схоже с нашим, и эти этапы у нас одинаковые. LGN: Латеральное коленчатое тело; V1: Первичная зрительная кора; V2: Вторичная зрительная кора; AIT и PIT: передние и задние части височных долей; PFC: префронтальная кора; PMC: премоторная кора; MC: моторная кора. [Thorpe, SJ, Fabre-Thorpe, M, Seeking Categories in the Brain, Science 291: 260–263 (2001)]