В главе 1 я подчеркивал, что слова напоминают иерархические деревья, где листья – это буквы, а ветви – различные комбинации букв, извлекаемые нашей зрительной системой. Такая схема совпадает с анатомическим деревом, состоящим из миллионов нейронов «буквенной кассы» и их миллиардов взаимосвязей. Каждый из них вносит свой небольшой вклад в распознавание слов, начиная от детекторов линий и заканчивая нейронами, чувствительными к биграммам и морфемам. Нигде в этой корковой иерархии слово не представлено одним-единственным нейроном. На каждом уровне множество активных клеток репрезентирует набор признаков, которые в совокупности рисуют пуантилистский[261]
портрет письменного слова. Как и столетний дуб, нейронное дерево хорошо структурировано, но при этом оно гибкое и способно противостоять изменениям в естественной среде. Сдвиг слова на сетчатке подобен порыву ветра: он шевелит листья и мелкие сучки, но не затрагивает ствол и главные ветви. В результате нейронное дерево, представляющее слово, сохраняет стабильность при изменении размера, положения, формы и даже локального порядка составляющих его букв.Нейронное дерево, представленное на рис. 3.9, с его четкой иерархической структурой, вероятно, слишком упрощено и не отражает выраженную избыточность нашей нервной системы. Ради простоты я учитывал только возбуждающие связи. На самом деле некоторые нейроны не задействуют, а, наоборот, тормозят своих соседей, подавляя их активность. Ингибиторные связи могут играть важную роль в распознавании слов – например, сигнализировать об отсутствии определенной буквы во входной цепочке. Кроме того, я исходил из идеи, что каждый нейрон образует синапсы только с клетками следующего уровня. Однако в настоящей нервной системе существуют не только восходящие, но и так называемые латеральные (горизонтальные) связи, которые соединяют нейроны в
Наконец, мы не должны забывать, что зрительная кора содержит огромное количество «нисходящих» проекций, соединяющих конкретную область с
Сколько нейронов нужно для чтения
Может показаться, что иерархическая модель, которую я только что описал, ведет к резкому увеличению числа нейронов, необходимых для чтения. Если каждая стадия в нашей зрительной системе воспроизводит все возможные нейрональные комбинации на предыдущем этапе, количество требуемых нейронов должно выходить за все разумные пределы. К счастью, это не обязательно так.
Простые решения комбинаторной задачи, которую ставит моя модель, действительно существуют. С одной стороны, на каждом этапе обработки нейроны должны извлекать только те комбинации букв, которые встречаются часто и важны для чтения – то есть небольшое подмножество всех возможных сочетаний букв. На уровне биграмм, например, должны существовать специальные детекторы для пары EN, которая типична для английского языка, но едва ли зрительная система станет выделять нейроны для пар, которые никогда не встречаются, например QR или JB. Недавно фМРТ подтвердила эту гипотезу: чем выше употребляемость биграммы, тем сильнее активация «буквенной кассы»[263]
. Это объясняет, почему эта область интенсивнее реагирует на слова и правдоподобные псевдослова, такие как «enchible», чем на случайные цепочки согласных, например «zhgsieq»[264].