Раскрыты алгоритмы работы зрительной коры, когда глаза обманывают мозг

Распознавание визуальных стимулов основано на поиске консенсуса двумя уровнями зрительной обработки в коре головного мозга. Тонкости этого процесса изучили на мышах нейробиологи из Кембриджского университета и Университетского колледжа Лондона (UCL). Статья с результатами вышла в журнале Nature Neuroscience.

Наше зрение не столь совершенно, и условия зрительного восприятия не всегда благоприятны — темно, один объект пересекается с другим, тени искажают картину и т. п. Мозгу приходится изрядно потрудиться, чтобы по невнятному изображению, полученному от глаз, восстановить реальность. Чтобы понятны были масштабы — эта работа требует от живых нейросетей больших вычислительных ресурсов, чем игра в шахматы.

Интерпретация мозгом видеоданных — процесс сложный, многоэтапный. Из прежних исследований известно, что они проходят как минимум три уровня обработки. Как выяснили в новом эксперименте, два из них — первичная зрительная кора (V1) и латеромедиальная зрительная область (LM) — словно всегда спорят друг с другом, чтобы в конечном итоге прийти к консенсусу.

Исследователи научили мышей различать два зрительных паттерна, наклоненных под противоположными углами. Потом прямо во время выполнения задания выключали один из участков — V1 или LM — и записывали активность другого.

На основе этих записей они построили искусственную нейросеть, воспроизводящую цепь V1—LM. По ее работе поняли, что происходит в мозге, когда глаза его обманывают. V1 и LM стремятся к консенсусу, при этом их активность сохраняется довольно долго — до 400 мс. В большинстве случаев одна область «перетягивает одеяло» в свою пользу.

Если же консенсуса достичь не удается, активность обеих областей быстро угасает. По мнению ученых, в этом случае включается тормозящий механизм, защищающий мозг от перегрузки.

Экспериментаторы изучали зрительную кору, но полагают, что по такому принципу работает весь неокортекс, говорит нейробиолог Митра Джавадзаде из UCL, ведущий автор исследования.

«Например, когда то, что мы видим, противоречит тому, что мы слышим, вполне возможно, что используется те же механизмы, чтобы примирить эти два сигнала» — объясняет она.

Если так, динамическое построение консенсуса может лучше объяснить работу мозга в целом — во всяком случае, в части единой интерпретации мира. Эти же принципы можно применить в построении систем искусственного интеллекта с улучшенной обработкой противоречивой или  взаимоисключающей информации.

«В работе отдельных блоков мозга мы уже неплохо разбираемся. Осталось понять эти связи и взаимодействия, которые делают его единым целым — и настолько мощным», — заключила Джавадзаде.