Мозг – повелитель времени - Дин Буономано

В качестве аналогии представьте себе многоэтажный дом со светящимися окнами. Вы смотрите на окна дома и видите, где горит свет, а где нет. Теперь представьте себе, что люди в этом доме живут по странному расписанию. В одном окне свет зажигается на закате, в другом — через час после заката, в третьем свет зажигается на закате, потом выключается через час, а потом вновь зажигается через три часа. Если в доме 100 окон, с помощью двоичной цифровой системы можно записать состояние окон дома в каждый момент времени: 1 0 1 … на закате, 0 1 1 … через час после заката, и т. д. (в данном случае каждая цифра означает, включен свет (1) или выключен (0)).

Распределение включенных и выключенных окон описывает состояние дома в каждый момент времени (эквивалент активного состояния сети нейронов). Это состояние можно изобразить в виде точек на графике, на котором каждая ось соответствует одному окну. Проблема заключается в том, что нам в таком случае понадобится построить график с 100 осями. На рис. 6.4 показано, как бы мы описали состояние здания в разные моменты времени, если бы у нас было всего три измерения, соответствующих осям x, y и z. Хотя мы не можем изобразить такой график в 100-мерном пространстве, принцип был бы точно таким же. Соединяя точки, соответствующие каждому моменту времени, можно воссоздать траекторию здания — изменение состояния окон во времени. И хотя здание совсем не предназначено для того, чтобы служить в качестве часов, благодаря этой внутренней динамике (изменению рисунка освещенности окон) с его помощью можно определять время.

Рис. 6.4. Кодирование времени с помощью изменения освещенности окон здания. Состояние трех окон здания в каждый момент времени (таблица слева) можно представить в виде траектории в трехмерном пространстве (справа).

ЧАСЫ, РЕАГИРУЮЩИЕ НА СОБЫТИЯ

Теперь мы можем представить себе, каким образом изменение картины активации нейронов теоретически может служить в качестве часов. Однако важнейший вывод, который следует из теории Майкла Маука, заключается в том, что сеть из большого числа нейронов представляет собой не одни часы, а множество. Возможно, нам не сразу понятны преимущества использования одной и той же сети в качестве нескольких разных часов, однако такая стратегия создает основу для более мощного вычислительного аппарата.

Допустим, у вас на кухне есть таймер, который можно запрограммировать на определенное время, необходимое для приготовления яйца всмятку, варки макарон или выпечки пирога. Другая стратегия — купить три таймера, по одному для каждой задачи, и у каждого свой звонок. Да, эти три таймера будут занимать на кухонном столе много места, но у этой системы, специфической для каждого действия, есть важное преимущество: когда вы входите в кухню и слышите звонок, вы сразу знаете, нужно ли что-то снять с плиты или выключить духовку. Другими словами, часы, реагирующие на специфические события, одновременно закладывают в память информацию о текущих событиях.

Чтобы лучше понять преимущество наличия множества часов в одной сети нейронов, давайте представим себе новогоднюю елку с гирляндой из тысячи светодиодных ламп. Допустим, при каждом включении гирлянды лампочки начинают светиться по-другому, чем раньше. Вариантов может быть множество: лампочки могут поочередно мигать или исполнять сложный танец, как окна в гипотетическом многоэтажном доме из нашего предыдущего примера. Преимущество первого режима заключается в том, что его легко расшифровать: первая лампочка включается в момент времени t = 1, вторая — в момент времени t = 2 и т. д. Недостаток таков, что такой режим всего один, так что и таймер всего один. Напротив, сложный режим трудно расшифровать, зато один и тот же набор лампочек можно использовать для создания огромного множества таймеров.

Допустим, наша гирлянда имеет два переключателя: один у Элис, другой у Боба. Представим себе, что переключатель Элис активирует следующий режим включения лампочек с интервалом в 1 с (номера соответствуют положению каждой лампочки в цепи):