С изменением окраски пучка света, падавшего в глаз, менялись и биотоки сетчатки. Но не всегда. Иногда цвет менялся, а глаз лягушки на это не реагировал. Так удалось выяснить, что у лягушки только два типа цветочувствительных элементов — "голубые" и "красные" — и смесью этих двух цветов у нее можно вызвать ощущение любого цвета. Лягушка видит примерно так же, как и люди-дальтоники, у которых в сетчатке всего два типа цветоприемников. Но тем не менее цветовое зрение у лягушки есть.
Как и предполагали исследователи, оказалось, что при воздействии пучками разного цвета нервные волокна передают разные сигналы — одного вида при красном свете и другого при голубом. На красный свет волокна отвечали короткой серией импульсов, частота повторения которых заметно уменьшалась со временем, а при достаточной длительной экспозиции импульсы пропадали совсем. При облучении глаза синим светом частота импульсов, передаваемых нервным волокном, изменялась медленнее. Итак, различие в характере сигналов, возникающих при облучении глаза светом разного цвета, было установлено экспериментально.
И сразу же возникла идея о способе моделирования цветового зрения. При проведении опытов было замечено, что законы, по которым нарастает ток фотоэлемента при облучении его синим и красным светом, неодинаковы. (С помощью фотоэлемента экспериментаторы контролировали яркость света, которым облучали лягушку.)
Оказалось, что при облучении синим светом скорость нарастания тока фотоэлемента значительно больше, чем при облучении красным. И это наблюдение оказалось весьма полезным. В самом деле, ведь такой прибор можно использовать в качестве цветочувствительного органа, сигналы которого позволят определить, какой цвет он "видит". Для этого следует только подать снимаемые с него импульсы на некоторое устройство, которое могло бы разделять их по крутизне фронтов. Если проходит импульс с крутым фронтом, устройство "решает", что фотоэлемент освещается синим светом; если фронт растянут, значит, свет красный.
Такая модель была создана. И она безошибочно отличала красный свет от синего, но только в том случае, если энергетическая яркость обоих пучков оставалась постоянной. Если же яркость пучка синего света постепенно увеличивалась, то модель ошибалась и называла его красным. И с этим ничего нельзя было сделать: ведь для модели соответствующее такому изменению освещенности медленное нарастание тока фотоэлемента служит признаком именно красного цвета. Попутно выяснилось, что человеческий глаз тоже делает такого рода ошибки. Далее. При длительной экспозиции ток фотоэлемента в весьма короткое время достигает некоторой установившейся величины (время нарастания импульса), и только в этом интервале времени модель может определить, красный ли свет падает на нее или синий. По величине установившегося тока об этом судить нельзя. Но и здесь налицо аналогия с особенностью человеческого зрения. Ведь мы видим неподвижные предметы только благодаря непрерывному подергиванию глазных яблок — тремору. Был проделан такой опыт. Непосредственно к глазному яблоку прикреплялся с помощью присоски небольшой диапозитив. Естественно, что он двигался вместе с глазом и на сетчатку проектировалось его неподвижное изображение. И человек переставал видеть картинку, не говоря уже о ее расцветке.
Почему для зрительного восприятия неподвижных предметов нужен тремор? Фотохимическая теория зрения на этот счет не может дать никаких объяснений. А вот почему фотоэлемент (в котором не происходит химических реакций, но с помощью которого модель тем не менее различает цвета) выдает информацию о цвете только за время установления процесса, это ясно из предыдущего. Кстати, роль мышцы, двигающей глаз и таким образом делающей видимыми неподвижные предметы, может в модели с успехом исполнять, например, обтюратор кинопроекционного аппарата.
Итак, ученым удалось создать устройство, обладающее цветовым зрением, но эта функция моделируется без помощи каких бы то ни было фотохимических реакций. В приборе используется фотоэффект. На этом основании авторами исследования была выдвинута новая, фотоэлектрическая теория зрения. Однако ни старая — фотохимическая, ни новая — фотоэлектрическая теории не могут пока удовлетворительно объяснить ряда экспериментальных данных, касающихся устройства и функционирования органов зрения. Накопление фактов и обобщения делаются во многих лабораториях мира. Результаты не должны заставить себя ждать.
Цветоощущение — это лишь одна сторона проблемы зрения. Другой ее аспект, давно привлекший внимание ученых, — возможность моделирования узнавания, или, как говорят специалисты, работающие в этой области, опознавания образов.
Опознавание образа заключается в выборе одного образа из системы образов, накопленных и классифицированных по определенным признакам. Для человека — это выбор из системы образов, сложившихся в течение его жизни.
Проделаны эксперименты, однозначно подтверждающие первостепенную роль выбора в процессе опознавания. Подсчитано, что число образов типа "печь", "стул", "стол" и т. д. составляет у взрослого человека всего около 1000. Достаточно четкое изображение любого из этих предметов-образов будет с большой долей вероятности (или попросту — почти наверное) опознано человеком. Как нам это удается?
Каждый светочувствительный элемент сетчатки человеческого глаза (палочки и колбочки) воспринимает проектируемое на нее хрусталиком изображение, образуя своеобразное мозаичное панно. Каждый элемент мозаики имеет определенный тон — от черного до белого. В самом деле, ведь палочки и колбочки расположены на некотором расстоянии друг от друга и реагируют на яркость только того участка объекта, который проектируется на каждую из них в отдельности. Поэтому падающее на сетчатку изображение имеет вид густо расположенных точек, отличающихся по яркости, а расстояние между ними соответствует расстоянию между светочувствительными элементами. Такое изображение очень похоже на обыкновенное газетное клише. В нем яркость отдельных элементов не изменяется хаотически, а в основном определяется распределением яркости по объекту. Весьма немногочисленные элементы изображения, соответствующие границе между разными по тону его участками, значительно отличаются по яркости от своих соседей.
Такие элементы образуют контурные линии, и именно с ними связана наибольшая часть информации. В этом легко убедиться, если вспомнить, например, как легко по шаржу, дающему очень неполное представление об оригинале, узнать человека.
При опознавании сложного образа не требуется его расчленение на все простейшие конфигурации, из которых состоит сам образ, хотя, если это потребуется, зрительная система может детально проанализировать изображение, подобно тому как это делается в передающих телевизионных трубках. (Такая аналогия, разумеется, весьма поверхностна. Речь идет о том, чтобы просмотреть изображение "все как есть".)
Однако такое подробное рассмотрение изображения было бы избыточным. Для опознания образа необходимо выделить в его изображении лишь главное, первостепенное, устранив избыточность, которую создают детали, имеющие малую информационную ценность.
Избыточность может быть устранена путем исключения многократно повторяющихся сигналов от "статичной", не меняющейся информации — ведь не видят же лягушки неподвижных предметов. Кроме того, информация об образе кодируется. Применительно к зрительной системе (как и к любой другой системе обработки информации) кодирование представляет собой наиболее экономный способ описания образа.
Таким образом, зрительная система не просто переносит в наш мозг информацию о распределении яркости на отдельных участках сетчатки, а уже с момента, когда на ней появляется изображение, выделяет его характерные элементы, признаки, "не обращая внимания" на те его участки, которые не несут информации об увиденном. Мозг получает эту информацию и удерживает ее — человек запоминает образ.
Дальнейшее как будто несложно. В нашей памяти хранятся признаки некоторого количества образов, накопленные в процессе "обучения", т. е. попросту за время, прошедшее с тех пор, когда мы в раннем детстве стали "опознавать" окружающие нас предметы. Мозг, воспринимающий какой-либо образ, сравнивает признаки последнего с соответствующими признаками, хранящимися в памяти, и в случае обнаружения их сходства решает, что именно видит человек.
Однако на самом деле, для того чтобы облегчить опознавание, мозг еще раз обрабатывает информацию, поступающую от зрительного анализатора, — человек формализует образ. Мозг продолжает работу, начатую органами зрения, — он выделяет из всех признаков, о которых в каждом случае сообщает глаз, лишь наиболее существенные, характерные для данного образа или группы образов. На основании этих сведений человек, видевший, например, овчарку и бульдога, с уверенностью скажет, что такса — собака, несмотря на то что животные этих трех пород несколько отличаются друг от друга по внешности. Или, скажем, для ребенка, видевшего лошадь только лежащей или стоящей, не составит труда опознать ее, если она будет бежать.
В умении человека отвлекаться от несущественного заложена основа нормальной деятельности его мозга. Ведь если бы зрительный анализатор человека был подобен телевизионной системе, не сортирующей передаваемую информацию по степени важности, то многообразие впечатлений внешнего мира быстро переполнило бы его мозг. В самом деле, зрительный нерв состоит примерно из 1 миллиона волокон. По ним с сетчатки в течение 0,1 сек поступает в мозг такое же количество сведений об элементах изображения, а за несколько минут эта цифра возрастет до десятков миллиардов и превысит общее число нейронов в коре больших полушарий. Таким образом, емкость всего мозга, а не только его зрительных отделов, была бы израсходована в течение нескольких минут.
Так в чем же состоит трудность моделирования процесса опознавания? Ведь уже теперь существуют машины с памятью огромной емкости, которые могли бы запомнить колоссальное количество признаков и сравнивать по ним образы, подлежащие опознаванию. Что же касается избыточности информации в образах, то конструктор мог бы, вероятно, придумать некое устройство, которое устраняло бы ее. Так и поступают, когда создается машина, которая должна решать какую-либо одну задачу или узкую совокупность задач. Однако наличие у машины большой памяти нисколько не может помочь при моделировании опознавания по той причине, что для работы любой вычислительной машины нужно составить программу, в которой задача опознавания была бы полностью формализована. Таким образом, едва ли не самую важную часть "работы по опознаванию" должен проделать в этом случае сам программист.