Как мы видим то, что видим - Демидов Вячеслав Евгеньевич (читать книги бесплатно полностью без регистрации сокращений txt) 📗
Рис. 39. С помощью полей, выделяющих границы между перепадами яркостей, и «просеивания» картинки сквозь «сита» НКТ мы за время между саккадическими скачками видим то, что видим
Действительно, когда микроэлектрод, с помощью которого отводят сигналы нейронов, опускается сюда, в НКТ, исследователь видит круглые поля с «он»- и «офф»-центром и противоположно действующей периферией. Такие же, как на выходе ганглиозных клеток. Повторение? Нет, природа такими вещами не занимается...
– Опыты были довольно хитрыми, но главное не в методике, а в результате, – сказал мне в Лаборатории доктор биологических наук Никита Филиппович Подвигин. – А он таков: мы доказали, что переданный по зрительному нерву в НКТ «экран» из круглых «он»- и «офф»-полей превращается там в пульсирующий. Идут эти пульсации с частотой саккадических подергиваний глазного яблока.
Вот как это происходит (на картинке изображена условная интерпретация процесса, результат которого – предстающий взору слон). Сразу же после скачка диаметр каждого поля весьма велик. Потом они начинают уменьшаться, и через 0,04 – 0,07 секунды стягиваются в маленькие точки. Площадь поля сокращается иногда в 250 раз. «Булавочные головки» существуют еще несколько сотых долей секунды и вдруг очень быстро возрастают в диаметре, увеличиваются, увеличиваются, пока границы их не станут расплывчатыми, неопределенно большими. И зрение больше ничего не передает в высшие отделы мозга до следующего скачка.
Поля нейронов НКТ, так же как поля ганглиозных клеток сетчатки, способны выделять контуры или во всяком случае границы между светлыми и темными участками изображения. Следовательно, в первый момент после саккады «экран» НКТ способен передать в высшие отделы только очень грубые сведения, пригодные для опознания самых общих очертаний этих границ.
Потом только, по мере стягивания полей, в образе «прорезаются» детали, которые становятся все более мелкими. А когда из картинки извлечен максимум сведений, восприятие прекращается потому, что поля распадаются, расплываются до следующего саккадического движения. В промежутке между скачками, судя по всему, зрительная кора перерабатывает данные, полученные из НКТ. А затем – новый круг анализа.
Цикличность восприятия вполне аналогична цикличности работы любого компьютера. Чтобы принять новую информацию, старая вычищается из кратковременной памяти при очередном скачке, свежие данные не путаются с предыдущими. Во время скачка смотреть не нужно, чтобы изображение не дергалось, вот глаз и слепнет. Честное слово, не перестаешь восхищаться фантастической продуманностью (если только это слово можно отнести к природе) схемы действия зрительного аппарата!
Чрезвычайно важная подробность: степень стягивания полей «экрана» НКТ зависит от освещенности сетчатки, от общего потока света. При тусклой лампочке в коммунальном коридоре зрение принципиально не в состоянии различить мелкие детали обстановки: поля слишком крупны, и пыль на полу вроде бы и не существует. А если ввернуть поярче?
Часовщики и радиомонтажники стараются доставить себе на стол лампу посильнее. Работник дорожной полиции скажет, что хорошо освещенные дороги – это снижение аварийности. Главный инженер подтвердит: да, в хорошо освещенном цеху реже несчастные случаи. Яркий свет способствует росту производительности труда: «пульсирующие поля» стягиваются сильнее, а раз четче зрение, увереннее действует рука.
Благодаря полям НКТ в зрительную кору поступает изображение, как бы просеянное через множество сит: в одном задерживаются только крупные «камни» – большие фрагменты картинки, в следующем помельче и так далее, пока не дойдет до самого мелкого «песка». Что из этого следует? О, весьма многое! Но чтобы это ясно увидеть, займемся ненадолго одной задачей.
Смотрите: на столе сотня фотографий, мужские и женские лица. Нужно их рассортировать. Две минуты, и задача решена. В левой стопке мужчины, в правой женщины. И теперь спросим себя: по какому критерию производилось деление? Какие приметы являются признаком женского лица и какие мужского? Основание для разбивки было, а способны мы дать ему определение? Нет, не сию минуту – завтра, через неделю?..
Искренне советую, не беритесь за это безнадежное дело. На нем споткнулись уже тысячи отменных специалистов по вычислительной технике. Оно и понятно. Потому что дать словесное определение обобщенному образу «мужчина», «женщина», «стул», «стол» и прочим такого же рода невозможно, ибо эти образы – зрительные абстракции. А с абстракциями нужно обходиться корректно. Кушать вишни и сливы мы можем, но не в состоянии есть абстрактный плод. Так что когда в наш век компьютеризации программисты попытались вбить в электронные мозги логические определения зрительных абстракций, фиаско выглядело вполне закономерным.
Несколько лучше обстоит дело со словесными описаниями конкретных человеческих лиц, но пользоваться такими определениями (и составлять их) умеют опять-таки не машины, а только люди. Еще в конце прошлого века французский криминалист Альфонс Бертильон, начальник Бюро судебной идентификации Парижской префектуры, разработал принципы «словесного портрета», к которому охотно прибегают и сегодня.
«Разрабатывая словесный портрет Янаки, я допросил большую группу свидетелей... Выяснил все его мельчайшие приметы и разработал словесный портрет, из которого явствовало, что Янаки имеет средний рост, телосложение полное, лицо овальное, лоб низкий и скошенный, брови дугообразные, сросшиеся, рыжеватые. Нос у него был длинный, с горбинкой и опущенным основанием, рот средний с толстыми губами, причем нижняя отвисала, а углы губ были опущены. Подбородок у Янаки тупой раздвоенный, слегка оттопыренные большие уши имели треугольную форму, чуть запухшие глаза были зеленоватыми, а волосы – рыжими», – вспоминал следователь уголовного розыска.
Не правда ли, как выпукло предстает перед нами образ человека в этих простых, точных профессиональных терминах! Пусть «точность» подобных определений далека от показаний измерительных приборов, вы прекрасно сможете нарисовать, если обладаете талантом художника, портрет Янаки. Конечно, длинный нос для одного лица станет вполне обыкновенным или даже коротким для другого, так что составление словесных портретов – искусство. В этом деле криминалисты тренируются, как тренируются геологи в распознавании своих индигово-синих, кошенильно-красных, томпаково-коричневых и медово-желтых минералов...
Как же, однако, быть, если свидетель не знает специальных терминов (а так чаще всего и случается), если видел преступника только мельком, в испуге, если сохранились лишь самые общие впечатления? В таком случае прибегают к портрету-роботу. В криминалистической компьютерной программе хранится сотни и тысячи разнообразнейших форм носов, ушей, бровей, глаз, бород, овалов лица, причесок... Из них «лепят» портрет, а свидетель подсказывает:
– Нет, лицо как будто шире... Нет, еще шире... Вот сейчас в самую точку. А волосы не такие длинные...
Конечно, нет уверенности, что робот будет во всех деталях похож на разыскиваемого, но путеводную нить он все-таки дает. И вот еще вопрос: может быть, наблюдая за изготовлением подобного портрета, удастся вскрыть критерии, которыми человек пользуется, узнавая лица?
Американский физиолог Леон Хармон провел серию экспериментов. Опытный художник-криминалист рисовал портрет «разыскиваемого» по указаниям хорошо знавших его «свидетелей». Затем художник сравнивал получившийся портрет с фотографией «беглеца» и записывал бросившиеся ему в глаза различия: «Губы должны быть чуть толще, уши прижатее, а овал лица – круглее...» Взяв портрет и словесную корректировку, новый художник-криминалист, до того не участвовавший в опыте, набрасывал еще один портрет-робот. А потом устраивался вернисаж.
К своему огромному удивлению, «свидетели» вдруг осознали, что созданный по их словам облик далек от реальности. Подавляющим большинством он был признан совершенно непохожим: язык еще раз доказал свою приблизительность, расплывчатость.
