Наука | Научпоп

Многим людям кажется, что счёт лет от Рождества Христова появился вместе с христианством и вместе с ним же распространился по нашей планете.

Но нет, это не так.

Ранние христиане продолжали пользоваться теми же календарями, что и окружавшие их язычники. Лишь гораздо позднее, когда христианство окрепло и выросло до государственной религии Римской Империи, христиане решили уйти от прежнего "языческого" варианта счёта лет и создать свою новую систему летоисчисления. И первой такой попыткой стало создание календаря от Сотворения Мира А точнее календарей.

В ту пору христианская церковь представляла собой так называемую пентархию - существовали пять основных епископских престолов - в Александрии, Антиохии, Иерусалиме, Константинополе и Риме. И застрельщиками выступила Александрия, где и был сделан первый расчёт.

Александрийские монахи Панодор и Анниан взяли Библию и посчитали а сколько поколений людей согласно этой книге уже сменилось на Земле, при этом были приняты определённые допуски по среднему сроку жизни каждого из описанных поколений.... На основании всего этого они насчитали, что Иисус Христос явился на грешную землю в 5500 году от Сотворения Мира.

В Константинополе и Антиохии с этим расчётом в общем согласились, но с небольшими поправками. Типа, вы там в Александрии молодцы, хорошее дело сделали - но тут и тут вот немного в своих допущениях ошиблись. Антиохийский календарь отличался примерно на 7 лет от Александрийского, Константинопольский - на 15. В Риме же - поскольку в отличие от восточных церквей там опирались на Библию в формате т.н. "вульгаты", а не на "семикнижие" (септугианту) - получили результат сильно отличающийся от того, что насчитали на Востоке - почти на тысячелетие.

Несмотря на этот разнобой, именно в это время на нашей планете начинают повсеместно появляться летописи, где датировка лет идёт "от Сотворения Мира".

Новое летоисчисление, хоть и прижилось, имело ряд проблем - умные люди не переставали влезать в систему расчёта и делать свои собственные коррекции. Так возникли так называемые десятеричная эра, одиннадцатиричная эра и многие другие. Данные из разных городов и из разных источников продолжали не совпадать. Ситуация выглядела примерно как "проехали мы 10 крупных городов - а в каждом из них сейчас свой собственный год от Сотворения Мира".

Этот бардак на Востоке закончился, когда дело в свои руки взяло государство. Ромейская империя (ех Восточная Римская Империя) просто утвердила в VIII веке на государственном уровне свою, столичную, константинопольскую версию. И с тех пор трогать её руками было запрещено.

Дальше, вплоть до падения Константинополя, летоисчисление это оставалось неизменным. Собственно, поэтому в науке это летоисчисление принято называть Константинопольской или Византийской Эрой.

Книжным людям, конечно, никто не указ - и ещё некоторое время составлялись летописи, составленные по другим системам летоисчисления. Но в итоге, как показывают архивные источники, лет через сто сдались и "книжники". И хотя бы по этому вопросу наступает стабильность.

В Римской же епархии такой сильной власти не нашлось. Насколько мы можем судить по сохранившимся текстам, там чуть ли не каждый христианский писатель первым делом "придумывал свою собственную систему летоисчисления": самостоятельно анализировал Библию и собственноручно высчитывал какой сейчас должен быть год от Сотворения Мира. В итоге на этой территории в один и тот же год могли быть написаны книги, в которых разница в оценке "какой сейчас год от Сотворения Мира" достигала более 2500 лет. Это было, мягко говоря, неудобно. А у "центра" сил на наведение порядка не находилось.

В итоге, когда монах Дионисий, наконец, предложил: "А может не от Сотворения Мира считать, а от Рождения Христа", эта его идея в юрисдикции Римской епархии была принята на ура.

В какой-то мере это было революционным подходом - ведь появлялись "отрицательные года" - года до Рождества Христова. Достаточно мозголомная вещь для того времени. Но этот недостаток полностью компенсировался появлением единого бесспорного календаря хотя бы на промежутке "от Р.Х. и далее".

Среди современных историков достаточно большую популярность в последнее время получила гипотеза о том, что первое христианство на Руси, скорее всего, появилось не из Константинополя, а из Рима - притом с достаточно большой вероятностью от миссионеров из так называемой Кельтской Церкви. Но особо значимых культурных следов это первое христианство не оставило. Ибо в ту пору оно на Руси представляло собой низовое, не элитарное явление - не массовое и достаточно слабораспространённое.

Когда же христианство было выбрано в качестве государственной религии, Русь уже была очень крепко завязана на Константинополь - и поэтому наиболее разумным выбором стало включение государства именно в византийскую орбиту. С заимствованием оттуда многих общественных институтов, правил, знаний, умений, практик. Заимствован был и календарь. Но не один в один, а по методике уже ранее христианизированных Константинополем славян.

Дело в том, что поскольку славянам привычнее было считать в качестве начала года наступление весны, а всё остальное им казалось полной ересью и глупостью, все славянские епархии переводились на византийский календарь "от Сотворения Мира" с небольшим смещением - с поправкой на другую дату наступления нового года.

Впрочем, тут нужно сказать о том, что и в самом Константинополе в ту пору по этому вопросу был бардак. Там боролись одновременно три традиции - четыре разных подхода к назначению первого дня года:

* 1 сентября - эта традиция стала официальной государственной в VI веке, но даже это не отменило сразу же две другие традиции

* 1 января - это древнеримская традиция, которая сохранялась даже при императорском дворе, хотя казалось бы именно там приняты были указы о 1 сентября

* 25 марта - многие византийские хронисты и особенно церковные писатели отталкивались именно от этой даты. Они считали, что Благая Весть должна была быть принесена в тот же день года, когда когда-то возник мир. Ну и что логично миру начинаться с весны, а не с зимы или осени.

* 1 марта - самый редкий вариант, происходит из древнеримского республиканского календаря Нумы Помпилия

Получалось, что в самой Византии на момент христианизации славян ещё была путаница а какой сейчас год - уже новый или ещё старый. И есть хроники, где одно и то же событие датировано двумя смежными годами - потому что, блин, один хронист считает что уже с апреля новый год начался, а у другого он начнётся только с сентября.

Впрочем, здесь тоже с течением времени календарь устаканился. Сначала в Константинополе окончательно победила официальная версия, что каждый год должен начинаться с 1 сентября. А затем, при очередных церковных реформах (при Иване III Грозном), эта же версия закрепилась и на Руси.

Но, поскольку Константинополь, как мы знаем, пал, земли некогда Ромейской империи на Балканском полуострове перешли под контроль османов, а ВКЛ самоустранилась с исторической арены, так получилось, что ко временам взошествия у нас на престол Петра Великого, Россия оставалась единственным государством, где продолжало на государственном уровне использоваться то самое константинопольское летоисчисление. Собственно, кроме Руси это летоисчисление в ту пору продолжали использовать лишь ряд православных церквей - в основном на территории Османской Империи.

Жёсткой необходимости у Руси менять календарь и летоисчисление не было - можно было сохранять прежнее состояние в этом вопросе и рассматривать себя как преемника Константинополя - место, где сохраняются старые ромейские традиции. Но, как и по многим другим подобным вопросам, Пётр I решил, что для России полезнее будет войти в единое культурно-информационное пространство христианской Европы. И единый с европейскими католическими державами календарь стал одним из маркеров и символов этого процесса.

Наша же православная церковь, как часто случается, в некоторой мере выступила хранителем традиций и использует летоисчисление "от Сотворения Мира", как одно из, до сих пор.

Собственно, в реальной жизни, за пределами интернета, чаще всего сейчас можно увидеть даты по этому летоисчислению именно на церковных памятниках.

Резюмирую:

1. Летоисчисление "От сотворения мира" не дохристианское. Оно возникло на основе анализа Библии.

2. Это летоисчисление было разработано в Ромейской Империи (экс Восточной Римской Империи), когда христианство стало там государственной религией.

3. Это летоисчисление было основным в Константинополе вплоть до самого его падения. Поэтому в науке его принято именовать либо Константинопольской эрой, либо Византийской эрой.

4. Это летоисчисление было перенято Русью из Константинополя - как из передового на тот момент культурного цивилизационного центра. Но как и для всех славянских церквей была сделана корректировка на привычную для славян дату начала года - начало года было смещено на дату начала весны.

5. После падения Константинополя, это летоисчисление осталось в ходу только у сербов, болгар, молдаван, прочих небольших балканских народов и у нас. Поскольку же все эти сербы и болгары тогда "были никто и звать их было никак", то по сути мы были единственными, кто использовал этот счёт лет - что было не очень удобно. Поэтому Пётр I в процессе своих реформ и сделал изменения в этой сфере.

6. Современные альтернативные историки любят мистифицировать этот календарь, приписывая ему дохристианские славянские корни. Иногда даже удлиняя его название до "От Сотворения Мира в Звёздном Храме". Но это новодельное наименование. Ни в каких источниках раньше XX века формулировка "в Звёздном Храме" не встречается. Ну и вообще история появления этого летоисчисления у славян достаточно прозаична - это заимствование из Константинополя, шедшее в одном пакете с местной версией христианства.

7. Первая версия календаря пришедшего на Русь похоже предусматривала, что каждый год начинается с 1 марта. При Иване III произошёл сдвиг этой даты на 1 сентября. А при Петре I дата сдвинулась на 1 января.

8. Сейчас этот календарь в качестве одного из рабочих продолжает использоваться в ряде православных церквей, включая Русскую Православную Церковь.

9.То, что сейчас по этому летоисчислению идёт 7533 год вовсе не обозначает, что такова длительность истории русских или славян. Наши предки сильно удивились бы такой нынешней трактовке этого летоисчисления, продвигаемой альтисториками.

Автор - Алексей Письменюк

Статья написана для паблика CatSciense. А ещё у нас есть телега.

Подписывайтесь, чтобы не пропустить новые посты!

Купец, костры и злые духи

С вечной мерзлотой — почвами, которые промерзают на сотни метров вглубь и не оттаивают даже летом, — российские исследователи сталкивались задолго до купца Шергина. Впервые внимание на нее обратили первопроходцы Сибири. Правда, детально изучать льдистый слой никто не собирался — не было возможностей, да и задачи такой не стояло.

Федор Шергин прибыл в Якутск в 1827 году в качестве управляющего местной Русско-Американской компании.

Федор Шергин жил в Верхнем Качуге, в Иркутской области. Он видел, как местные крестьяне пробивались вглубь сквозь промерзшую почву и добывали из скважин хорошую чистую воду. То же самое он захотел сделать в Якутске.

Розалия Иванова, Директор Музея истории изучения вечной мерзлоты в Якутске

Ни сам купец, ни кто-либо еще на свете тогда не знал, что толщина вечной мерзлоты под Иркутской областью достигает 100 метров, а под Якутском — от 200 и больше: как пять панельных девятиэтажек, поставленных одна на другую!

Сколько Федор Шергин ни копал вглубь, «колодец» оставался наполнен лишь оледенелой почвой. Казалось, что предприятие обречено на провал, но вдруг началась череда невероятных случайностей.

Слухи об удивительном колодце дошли до Фердинанда Врангеля — знаменитого ученого-полярника, исследователя Сибири и Аляски. В 1829 году Врангель прибыл в Якутск и уговорил Шергина продолжить работу в научных целях, а все расходы взяла на себя Русско-Американская торговая компания.

Розалия Иванова, Директор Музея истории изучения вечной мерзлоты в Якутске

Старатели «шли пожогом», то есть разводили над шахтой костры, чтобы земля хоть немного оттаяла, а потом копали вручную. В итоге за первый год удалось продвинуться почти на 13 метров, во второй — только на 6. В среднем осваивали по 10 метров в год. Так что неудивительно, что строительство шахты заняло 10 лет!

Местные жители к шахте относились с опаской. Считалось, что на ее дне обитают абасы — якутские злые духи. На деле же все обстояло куда проще: из-за того что наверху постоянно жгли костры, в глубине колодца скапливался углекислый газ, который действительно мог усыпить или даже убить неосторожного старателя. Благо такого за все время работ не случалось ни разу.

Александр Дьяконов, Историк-краевед, хранитель шахты Шергина

От Якутска до Аляски, от XIX века до наших дней

Со временем интерес к работе Шергина проявило мировое научное сообщество.

Вскоре после Врангеля Якутск посетил немецкий путешественник Георг Адольф Эрман. Он в те годы совершал кругосветное путешествие, чтобы проверить теорию Гаусса о строении магнитного поля Земли. Одной из важнейших составляющих этой работы было исследование горных пород и измерение их температуры — так что шахта Шергина тут пришлась как нельзя лучше.

Розалия Иванова, Директор Музея истории изучения вечной мерзлоты в Якутске

Посещал ее и Александр Миддендорф, основоположник мерзлотоведения, который путем измерения температуры на разных уровнях выяснил, из чего состоит вечная мерзлота, какой она бывает и как меняется. Впоследствии труды Миддендорфа — в том числе написанные на основе данных, полученных из шахты, — использовались при освоении Аляски и Канады, отметила историк.

Сегодня шахта Шергина — одна из достопримечательностей Якутска.

Существует легенда, что на дне шахты покоятся десятки фотоаппаратов и телефонов, которые наши гости случайно туда уронили. Проверить это, увы, нет возможности — в последний раз люди спускались вниз в 2010-х, а сейчас это делать запрещено по соображениям безопасности.

Александр Дьяконов, Историк-краевед, хранитель шахты Шергина

Шахта не утратила значения для науки по сей день. Ученые продолжают замерять с ее помощью температуру вечной мерзлоты, чтобы понять, как на ней сказываются изменения климата и деятельность человека. Только теперь для этого используются электронные термометры, отправляющие данные на серверы якутского Института мерзлотоведения.

Недавнее исследование, опубликованное в журнале Communications Psychology, показало, что люди недооценивают диапазон движений собственных рук. В эксперименте участники оценивали, насколько далеко они могут согнуть запястье в разных направлениях (С), и оказалось, что они систематически занижали свой фактический диапазон движения руки (B). Это искажение восприятия может служить защитным механизмом, предотвращающим травмы. Потенциальная стоимость ошибки, превышающая наши возможности, в данной ситуации слишком высока.

Альтернативным объяснением результатов работы может быть то, что мониторинг/планирование движений и схема тела имеют общие нейронные субстраты, что приводит к искаженному образу диапазона движения тела. Ранее проведенное исследование показало, что наш мозг воспринимает наши руки неточно.

Примерно в одно время с Павловым свои опыты с животными проводил Эдвард Торндайк. Он наблюдал за курами, кошками и собаками, которых помещал в клетки, из которых можно было выбраться, лишь решив определённую задачу: нажать на рычаг, облизнуться или совершить определённую последовательность движений. Торндайк хотел узнать, научаются ли коты посредством имитации. Да, научаются, но не коты, а другие животные. Торндайку не повезло в этом смысле. Зато он обнаружил общий для всех позвоночных механизм обучения. Его кошки учились методом проб и ошибок. С помощью этого метода можно выработать весьма сложное поведение, которое базируется на усилении действий с положительной валентностью и ослаблении – с отрицательной. К обучению с подкреплением способны и рыбы, которые оттачивают свои действия в зависимости от результата. Эта способность и стала вторым эволюционным прорывом.

Первый алгоритм обучения с подкреплением под названием SNARC разработал пионер ИИ Марвин Минский. Его нейронная сеть искала выход из лабиринта, усиливая синапсы, активизированные перед успешным завершением задачи. Работало оно не так, чтобы очень, и тем хуже, чем длиннее лабиринт. Проблема здесь в том, что если для выхода из лабиринта или победы в партии нужно сделать несколько ходов, трудно сказать, какой из этих ходов стал решающим. Проблема приписывания заслуги в чистом виде. Минский пришёл к выводу, что необходима стратегия по приписыванию заслуги во времени. То есть мы имеем дело с временной проблемой приписывания заслуги. Очевидным решением будет подкреплять или ослаблять действия, непосредственно предшествующие победе или поражению. Так работал SNARC, и работал он не очень хорошо, поскольку даже в игре в шашки всё решает далеко не всегда последний ход. Можно подкреплять все ходы в партии, в надежде, что со временем ИИ разберётся, какие ходы были хорошие, а какие плохие. Но и это тоже не будет работать: слишком много вариантов, чтобы решить эту задачу за приемлемое время.

Проблема оставалось нерешённой десятилетиями, пока в 1984 году свой метод временных разниц (temporal difference learning, TD-learning) не предложил Ричард Саттон. Он предложил подкреплять не те ходы, которые приводят к победе, а те, которые повышают её вероятность (по мнению самой системы ИИ). Это позволяет учиться на ходу. Несмотря на интуитивность, эффективность метода не является очевидной. При нём критик зависит от исполнителя, а исполнитель – от критика. Однако по ходу времени они оба учатся, улучшая способности друг друга и приводя систему в состояние совершать весьма разумные решения.

Первым, кто встроил метод Саттона в свою систему был молодой физик Джеральд Тезауро, который учил компьютер играть в нарды. До этого его Neurogammon мог похвастаться лишь средним уровнем игры. Новая программа TD-Gammon училась не на примерах успешной игры людей-корифеев, а методом проб и ошибок, постигая всё своим опытом. И это заработало! TD-Gammon стала игроком мирового уровня. Сегодня метод временных разниц реализован не только в игровых автоматах, но и во многих других программах, включая системы автономного вождения.

Что это было? Лишь одна из удачных придумок или нечто основополагающее? Во втором случае можно надеяться найти нечто подобное и в живой природе. Коллеги Саттона во главе с Питером Даяном стали искать. Они знали, что в этой истории не обошлось без дофамина. Глубоко в мозгу всех позвоночных находится группа дофаминовых нейронов, стимуляция которых заставляет крысу забыть даже о пище. Алкоголь, кокаин, никотин – все работают посредством выброса дофамина. Было ясно, что дофамин обеспечивает подкрепление в обучении, но механизм этого процесса оставался под вопросом. Изначально думали, что этот гормон обеспечивает удовольствие, но мы знаем, что это не так.

Единственным путём добиться ясности было измерить активность дофаминовых нейронов. К восьмидесятым годам появились технические возможности для этого, чем и воспользовался немец Вольфрам Шульц. Он поил обезьян сладкой водой после демонстрации определённых картинок. Оказалось, что на первых порах дофамин выделяется в ответ на вознаграждение. Но в процессе научения дофаминовый скачок перемещается вперёд во времени, на момент демонстрации «сахарной» картинки. Если же после демонстрации уже выученной картинки сладкой воды не доставалось, наблюдался скачок активности дофаминовых нейронов в обратную сторону (при нормальных условиях они щёлкают два раза в секунду). Шульц не мог представить себе, что это значит, если это не сюрприз и не удовольствие.

Три сценария из экспериментов Шульца

В первом сценарии дофамин генерируется сразу после получения неожиданной дозы сахара, во втором – непосредственно после предъявления «сахарной» картинки, а в третьем тоже, но когда обезьяна не получает сахар, она получает негативный скачок дофамина.

И вот здесь десятком лет спустя подключилась команда Даяна. Они выяснили, что дофаминовые скачки Шульца совпадали с TD-сигналами Саттона. Дофаминовые нейроны у обезьяны возбуждаются сигналами предсказания по той причине, что они приводят к увеличению ожидаемого вознаграждения. И наоборот, при отрицательной обратной связи. Совпадение было точным, вплоть до усиления сигналов у тех предсказаний, которые имеют более близкий временной горизонт.

Итак, дофамин – это сигнал не вознаграждения, но подкрепления. Таким образом обучение становится более эффективным, как выяснил Саттон. Эволюция приспособила этот нейромедиатор в качестве сигнала обучения. У позвоночных дофамин совмещает функции желания и подкрепления. Обучение с подкреплением привело к появлению таких знакомых психологических состояний, как расстройство и облегчение. Это есть даже у рыб, которые реагируют на прикосновение после включения света тем, что уплывают в другое место. Так они добиваются облегчения, то есть отсутствия наказания. Это работает и в другую сторону: мы расстраиваемся, когда не получаем ожидаемого вознаграждения. Нематода так не умеет. Как не знает она и счёта времени. В отличие от неё, обезьяна способна отсчитать пять секунд после демонстрации картинки. Что естественно: чувство времени необходимо при обучении с подкреплением.

Реализуется оно с помощью базальных ядер (ганглий), расположенных между корой и таламусом. Они связаны также со средним мозгом, что позволяет реагировать на действия животного и на внешнее окружение. В свою очередь их тормозные нейроны связаны с моторными центрами ствола мозга, модулируя их активацию. Без базальных ядер мы неспособны двигаться, что демонстрируют больные синдромом Паркинсона.

Исследователи определили, что базальные ганглии научаются повторять действия, которые максимизируют выпуск дофамина от дофаминовых нейронов. Почти излишним будет упомянуть, что эта структура мозга есть в наличии и у нас, и у рыб, и у других позвоночных, как есть и гипоталамус, который со своими валентными нейронами (сигналами добра и зла) был унаследован от билатерий. Он и наводняет базальные ядра дофамином, когда ему хорошо. Он говорит нам, когда выиграна шахматная партия, но не когда сделан удачный ход. TD-сигнал же реализуется посредством параллельных цепей внутри базальных ганглий, функции и образ действия которых ещё не до конца изучены. Там и делается предсказание и оценка перспективности сделанного хода.

Мозг позвоночных способен также распознавать образы. Такие важные и сложные вещи, как запах, звук, свет, можно и нужно анализировать более серьёзно, нежели просто определять превышение порога. Для того, чтобы различать разные запахи, нужны тысячи обонятельных нейронов самых разных типов, что можно найти уже у рыбы. Чем больше нейронов – тем больше комбинаций может составить их возбуждение, тем более сложный запах можно идентифицировать. Всё это имеет смысл, конечно, если запаху можно обучиться, а не кодировать его жёстким образом через эволюцию.

Распознать образ нелегко. Ведь перекрывающиеся образы могут задействовать общие группы нейронов. Кроме этого, необходимо отличать похожее от идентичного. В системах технического зрения стандартным подходом является использование нейронных сетей из нескольких слоёв, где путём настраивания весовых коэффициентов для связей между нейронами отдельных слоёв можно добиться соответствия сенсорного входа его интерпретации на выходе. Проблема в том, как найти это верное сочетание коэффициентов. Для этого нейронную сеть обучают. Стандартным методом обучения является демонстрация разных вариантов исходных данных параллельно с готовой их интерпретацией. Машине задают различные комбинации запахов яйца и всякий раз говорят, что это яйцо. Ей заранее сообщают правильный ответ. Она сверяет результат со своим выходом и корректирует, если нужно, свои коэффициенты, начиная с последнего уровня. Сигнал рассогласования проходит, таким образом, в сторону, противоположную ходу сигнала: так называемый метод обратного распространения ошибки (backpropagation).

Подобное обучение с учителем является стандартным методом для систем технического зрения, распознавания речи и автономного вождения. Но биологический мозг работает не так. У него нет учителя, он учится сам.

Обонятельные нейроны рыбы соединяются с трёхслойной корой её мозга. Пирамидальные нейроны слоёв имеют сотни дендритов и получают сигналы от тысяч синапсов. Каждый обонятельный нейрон возбуждает сразу много нейронов коры, но далеко не все. Таким образом картина возбуждения коры для разных запахов будет разной, что обеспечивает возможность различения образа. При этом пирамидальные нейроны соединены и с самими собой, и с многочисленными соседними нейронами в слое. А мы уже знаем, что связи между нейронами усиливаются при синхронной активации. Подобная автоассоциация обеспечивает распознавание похожего образа. Это говорит нам о том, что биологический мозг не извлекает, подобно компьютеру, содержимое из адресованной ячейки памяти, а восстанавливает целый образ из фрагмента. Для него не страшно потерять адрес информации. Но зато можно случайно перезаписать память новым содержимым.

С проблемой катастрофического забывания впервые столкнулись исследователи в институте Джона Хопкинса в конце восьмидесятых. Они пытались научить свою нейронную сеть сложению. У них получилось заставить её прибавлять единицу. Потом – прибавлять двойку. Но при этом их сеть забывала сложение с единицей! В процессе обратного распространения ошибки переписывалась память, ответственная за решение более ранних задач. Как это решается? Да пока никак: приходится замораживать систему ИИ после окончания её обучения. Умный автомобиль учится раз и навсегда. Для нас же верна поговорка: век живи – век учись. Даже рыба справляется с катастрофическим забыванием. Она находит прореху в сети даже спустя год. Как это ей удаётся – мы достоверно не знаем.

А ведь есть ещё проблема инвариантности (неизменности). Мы узнаём образы с разных ракурсов, несмотря на то, что визуальная картинка может быть совершенно иной в каждом отдельном случае. Мы понимаем речь, сказанную разными голосами. Эту проблему изучали в том же институте ещё в пятидесятых годах. Учёные вживляли электроды в различные зоны мозга у кота, чтобы установить активацию участков коры при демонстрации разных картинок. Первой возбуждалась зона V1. Её нейроны оказались удивительно селективны в своём восприятии: они реагировали лишь на линии определённой ориентации в определённой области. Таким образом всё поле зрения оказалось картировано зоной V1. Эти распознанные линии и углы служат входной информацией для соседней зоны коры V2, затем наступает очередь участка V4, и последними возбуждаются нейроны зоны IT. При движении вверх по этой иерархии нейроны каждого уровня реагируют на всё более изощрённые визуальные стимулы: от линий через формы и объекты вплоть до конкретных лиц.

В конце семидесятых японец Кунихико Фукусима бился над проблемой распознавания визуальных образов с помощью нейронных сетей. У него плохо получалось: поверни картинку – и она уже не распознается. Ему были известны результаты вышеописанных исследований, и он решил применить иерархичность обработки и однородность на уровне каждой из зон для своего проекта. Так он изобрёл неокогнитрон – нейронную сеть свёрточного типа (CNN). В нём информация после распознавания на одном из уровней передаётся в сжатом виде на следующий, который отвечает уже за большую площадь распознаваемого образа. Линии и углы сливаются в более сложные формы. Всё, как у млекопитающих. И это работало! Правда, природа всё-таки работает несколько по-другому. Иерархичность у неё не столь чёткая. Она прекрасно распознаёт вращение предмета, в отличие от CNN. И обратного распространения ошибки у неё нет. А главное – она работает и у более простого мозга рыбы, которая тоже распознаёт образы. Как она это делает – никто пока не догадался.

Эволюция органов чувств ускорила эволюцию зон обработки информации, и наоборот. Они постепенно усложнялись с течением времени. Результатом стала кора, чудесным образом решающая задачу распознавания образов. Также не случайной стала параллельная эволюция обучения. Работала положительная обратная связь: чем способнее мозг научаться, тем большую пользу он может извлечь из новой информации.

На волне успеха TD-Gammon Саттона исследователям удалось добиться экспертного уровня в таких «неразрешимых» к тому моменту видеоиграх, как Pinball, Star Gunner или Robotank- Но была игрушка фирмы Атари, которая по-прежнему оставалась непокорённой: Montezuma’s Revenge. Там нужно найти выход, попадая из одной комнаты с препятствиями в другую. Найти решение удалось лишь в 2018 году. Чтобы успешно научиться методом проб и ошибок, надо ведь достаточно часто пробовать.

Более раннее поколение алгоритмов пыталось для этого действовать совершенно случайно в течение определённого процента времени. Но при большом количестве вариантов это не работает. Альтернативным способом стало придание системе любопытства, вознаграждая её за исследование новых мест и испробование новых вещей. Подобный алгоритм стал играть, подобно нам, обшаривая все закоулки в поисках плюшек. Как можно догадаться, оно заработало.

Эффективность алгоритма заставила задуматься и о любознательности как факторе обучения в мозге позвоночных. И действительно: научные данные говорят нам о том, что первые хордовые отличались от своих предков в том числе своим любопытством. Сюрприз даёт нам новую дозу дофамина. Любопытство может объяснить нам привлекательность азартных игр. Игрок знает, что вероятность выигрыша в рулетку у него 48%. Но это не удерживает его от участия. Так и крыса постоянно нажимает на рычаг в ожидании случайного вознаграждения. Так и мы скроллим Инстаграм в поисках чего-нибудь интересного.

Ещё одним отличием позвоночных от остального мира является их уникальная способность построить модель мира. Мы можем найти дорогу к щитку с выбившей пробкой, когда пропал свет. Так и рыба находит корм, ориентируясь по меткам, нанесённым на стены аквариума. В отличие от пчёл и муравьёв, которые неспособны решать пространственные задачи, а просто выучивают свой маршрут. Если посадить муравья, идущего с добычей обратно в муравейник, на выход из него, он начнёт свой цикл по новой, вместо того, чтобы просто развернуться, как это сделала бы рыба. Имеешь карту – должен уметь ориентироваться. Для этого эволюция предоставила в наше распоряжение вестибулярный аппарат, благодаря которому у нас кружится голова на каруселях. Визуальная и вестибулярная информация вместе с сигналом положения головы поступают в среднюю кору позвоночного (которая у нас стала гиппокампом). Там они смешиваются и преобразуются в пространственную карту. Действительно, рыбы с нарушенным гиппокампом перестают запоминать ориентиры. Они могут плыть к объекту или от него, но не могут найти выход из произвольного места лабиринта. То же самое случается с ящерицами и крысами.

Функция и структура гиппокампа достались нам от наших далёких позвоночных предков. Наш гиппокамп имеет нейроны местоположения, которые возбуждаются лишь при нахождении в определённом месте. Быть может, способность нашего мозга распознавать объекты, несмотря на их вращение, связана и с ориентированием в пространстве. Это ориентирование, несомненно, стало огромным преимуществом наших предков в ходе эволюции. Они могли запомнить, где спрятаться, как сбежать и где найти поесть. Также они смогли отличать себя от внешнего мира. В своей модели они представляли себя маленьким пешеходом, ищущим дорогу из пункта А в пункт Б. Но эта внутренняя модель стала основой для дальнейшей эволюции, для очередного прорыва.