человек
кисть |
Рис. 3.16. Описание сложного объекта с помощью иерархии «обобщенных цилиндров» (по: Магг, 1982).
универсальной, основанной на геометрии декомпозиции предметов остается открытым. Скорее всего такая декомпозиция может быть только результатом развернутого во времени обучения, позволяющего постепенно выявить компоненты предмета, которые обладают наибольшей автономной вариабильностью и, таким образом, заслуживают статуса «частей».
С помощью компьютерной графики и других, например акустических и тактильных, средств предъявления новой информации и обратной связи о собственных движениях, у наблюдателя можно создать живую иллюзию взаимодействия с динамическим предметным окружением — виртуальную реальность {virtual reality, VR)25. Кроме таких полностью искусственных моделей среды и объектов на практике (в частности, в устройствах отображения информации) широко используется промежуточная форма представления среды, расширенная реальность {augmented reality, AR). В этом случае восприятие реального окружения совмещается с элементами искусственного окружения, созданного средствами компьютерной графики, что дает возможность воспринимать скрытые характеристики объектов, такие как внутреннее устройство автомобильного двигателя, положение анатомических структур во время эндоскопической операции, детальный рельеф местности в тумане и т.д. (см. 9.2.3).
219
Последней разновидностью является так называемая расширенная виртуальность (augmented virtuality, AV), которая представляет собой искусственное окружение для реальных объектов и, например, используется для проведения VR-видеоконференций с обсуждением и проверкой реальных технических изделий (Величковский, 2003).
Все эти сенсорные технологии разрабатываются при участии психологов. Они начинают оказывать заметное влияние и на сами психологические исследования, прежде всего психологию восприятия. В частности, системы виртуальной реальности используются для создания условий экспериментов, которые, с одной стороны, экологически валидны, а с другой, позволяют контролировать независимые переменные (как, например, в исследованиях восприятия опасных ситуаций и реагирования на них при поездках по виртуальному городу — см. 3.4.2). Наряду с этим вкладом в методологию эксперимента, компьютерная графика может служить источником аналогий для теоретических представлений о восприятии. При создании виртуального окружения сначала строится схематическая (или «проволочная») модель среды, которая затем «облачается» участками различных текстур. Можно предположить, что восприятие решает обратную задачу, а именно задачу перехода от информационно богатого внешнего окружения к обедненной схематической модели среды. Понятно, что на ранних этапах микрогенеза важную рель должны играть не только контуры, но и в особенности текстуры.
Именно при обработке текстур, выделении границ объектов и контуров обнаруживается особая компетентность разрабатываемых в ней-роинформатике коннекционистских моделей (см. 2.3.3). На рис. 3.17 показаны примеры того, как самоорганизующаяся нейронная сеть справляется с соответствующими тестовыми заданиями. В первом случае (А) сеть различает участки достаточно похожих текстур. Во втором (Б) — выделяет и подчеркивает контурные компоненты сложного изображения. Методы параллельной обработки используются также при распознавании пластических трансформаций биологических объектов, таких как движения губ при речи и мимика эмоций. Значительный практический интерес представляет собой и обратная задача — продуцирование правдоподобной мимики и эмоционального выражения лица виртуальных персонажей (аватаров). Соответствующие технологии необходимы для создания антропоморфных интерфейсов, например, систем «видимой речи», позволяющих глухим людям пользоваться для общения обычным телефоном с соответствующей компьютерной приставкой (см. 7.4.3 и 9.4.2).
Методы нейроинформатики могут использоваться и в значительно более глобальном плане — для так называемого эволюционного моделирования механизмов восприятия. Для этого первоначально совершенно гомогенная нейронная сеть (то есть сеть с одинаковыми весовыми коэффициентами синаптических связей) начинает подвергаться много-220 кратному (десятки тысяч раз) воздействию разнообразных, возникаю-
Рис. 3.17. Примеры сенсорно-перцептивных задач, успешно решаемых нейронными сетями А. Дифференциация текстур; Б. Выделение контуров в составе сложного изображения
щих в различных участках «поля зрения» сети объектов. Успешность работы сети определяется ее способностью распознавать эти объекты. Такого рода идеализированные компьютерные эксперименты обычно демонстрируют любопытный эффект постепенной «модуляризации сети»: нейронная сеть начинает распадаться на две автономные подсистемы, одна из которых занимается преимущественно выделением параметров местоположения объектов, а другая — анализом их фигуративных характеристик, критических для собственно распознавания (Calabretta & Parisi, 2005).
Вырисовывающееся различение соответствует изложенным выше фактам об уровневой организации восприятия и прямо напоминает два гипотетических механизма построения движений, а именно уровни пространственного поля С и предметного действия D, описанные в 1947 году H.A. Бернштейном (см. 1.4.2). В современной нейропсихологии предположение о существовании в восприятии приматов и человека двух, филогенетически различных зрительных систем одним из пер-
221
вых высказал, в 1968 году, шотландский исследователь Колуин Тривар-зен (Trevarthen, 1968). Специализацией более древней системы, или так называемого «амбьентного зрения» (от фр. ambiance = окружение), по его мнению, является динамическая пространственная локализация. Вторая система, или «фокальное зрение», занимается идентификацией объектов. На основании экспериментов с перерезкой мозолистого тела (корпус коллозум), связывающего между собой полушария большого мозга, Триварзен и Сперри пришли к выводу, что первая система расположена преимущественно в субкортикальных структурах, тогда как вторая система находится в коре и поэтому зависит от сохранности межполушарных связей (Trevarthen & Sperry, 1973).
В последующем нейропсихологический поиск субстрата этих двух форм зрительной обработки надолго сместился в кору (отчасти потому, что процессы в коре проще наблюдать, чем в субкортикальных структурах). В этом контексте различают дорзальный (ведущий в заднетеменные зоны коры) и вентральный (нижние височные зоны) «потоки» зрительной информации, хотя постепенно накапливается все больше данных, подтверждающих мнение Бернштейна и Триварзена, что филогенетически более древний дорзальный поток {амбьентное зрение, или уровень С) включает и субкортикальные компоненты. Различие механизмов локализации и идентификации было установлено в последнее время также в слуховом восприятии (см. 4.1.2). Аналогичные взаимодействия выявляются и при выполнении мануальных движений: при схватывании предмета сначала задается общее направление и расстояние (локализация), и лишь затем осуществляется приспособление пальцев к его форме и размерам (идентификация). Мы более подробно остановимся на дискуссиях об уровневой организации восприятия в последнем разделе этой главы (см. 3.4.2) после рассмотрения взаимоотношений восприятия и семантики.
3.3.3 Роль предметности и семантический контекст
Недостаток большинства нейрофизиологических моделей распознавания состоит в том, что они односторонне подчеркивают геометрические признаки конфигурации, игнорируя предметный контекст. Предметность восприятия представляет собой не просто абстрактный философский или, например, идеологический принцип26, а фактор, оказываю-
26 По известному замечанию Курта Коффки, мы воспринимаем «предметы, а не промежутки между ними». Согласно Брентано и последующим феноменологическим направлениям философии и психологии, предметность и интенциональность (в смысле «интенцио-нальной направленности психических актов на предметы») лежат в основе феноменов сознания. В марксистской философии предметность восприятия («чувственного отражения») 222 выводилась из предметного характера внешней практической деятельности (см. 9.3.1).щий влияние на результаты конкретных исследований. Эксперименты с классификаций и идентификацией различных сенсорно-перцептивных признаков показывают, что нам значительно проще определять разные признаки одного и того же предмета (цвет, размер и форму), чем один и тот же признак (например цвет) такого же числа разных предметов (см. 4.1.3). Особенно поучительным является эффект превосходства объекта, обнаруженный Науми Уайсстейн и Чарльзом Харрисом (Weisstein & Harris, 1974).