Представьте: вы стоите перед грудой спелых дынек в овощном магазине или на рынке. Вы хватаете одну, относите на весы и забираете домой, мечтая о том, как нарежете ее и скушаете — совершенно без каких-либо усилий. А теперь ответьте на вопрос: откуда вы знаете, какую дыню брать, не разобрав целую кучу? Вопрос непростой, да?

Чтобы ответить на этот вопрос, нейрофизиологи обратились за подсказками в сферу… компьютерных игр. Подобно тому, как лучшие компьютерные игры работают на движках, имитирующих физику мира, возможно, мы и сами имеем подобные нейронные сети, которые позволяют нам элегантно ориентироваться в реальном мире. Вместо того чтобы обрабатывать каждую деталь, игровые движки предлагают ярлыки для имитации действий в игровом пространстве таким образом, чтобы все это выглядело приятно и не было лишено смысла, а игрок мог реагировать на лету. Мозг может работать подобным образом.

В работе, опубликованной в академическом журнале Труды Национальной академии наук (PNAS), группа из Университета Джона Хопкинса в сотрудничестве с Гарвардским и Массачусетским университетами, представила первое описание того, что может быть отдельным симулятором физики, размещенным в нашем мозге.

Руки на стол

Допустим, вам нужно внезапно увернуться от срикошетившего мяча, от ветки дерева или же свернуть с дороги, увидев на ней корову. Давайте замедлим эти реакции: вы видите объект — цвет, форму, материал, тень — осознаете свое положение и движение в трехмерном пространстве, планируете дальнейшие действия, затем позволяете своему телу совершить точное движение, которое позволит избежать столкновения. Очевидно, в вашей голове протекают нехилые параллельные процессы.

«Я вижу в понимании физической сцены весьма интегративный процесс, в котором разные источники информации из разных областей мозга работают сообща», говорит ведущий автор работы доктор Джейсон Фишер.

Другими словами, вряд ли у мозга будет отдельный кусок ткани, посвященный исключительно физическому моделированию, который ожидает в состоянии покоя до возникновения чрезвычайных ситуаций. Найти такой регион вряд ли удастся.

Вместо этого авторы работы задаются более осмысленным вопросом: могут ли на фоне постоянно протекающих расчетов в головном мозге проявляться отдельные области, активность которых особенно возрастает, когда мозг сталкивается с физическим миром?

Чтобы отделить мешающий фон, ученые тщательно спланировали четыре эксперимента, каждый из которых базируется на предыдущем.



В первом испытании двенадцать участников лежали в машине фМРТ и наблюдали видео, как башенки из желтых и синих блоков стремительно накладывались друг на друга, готовые опрокинуться в любой момент. Добровольцы должны были предсказать, когда блоки начнут падать или когда желтых или синих блоков станет больше. В отличие от первой задачи, для которой нужно было применить так называемую физическую интуицию, вторая задача опиралась только на цвет, выступающий в качестве контроля.

После первых тестов ученые сузили диапазон своих поисков до одиннадцати областей мозга, которые показывали более сильную активность, когда добровольцы предсказывали падение башен, в отличие от попыток угадать цвет.

Однако являются ли эти «области интереса» характерными для физической интуиции или для моделирования будущих событий в целом?



И в этом должен помочь второй эксперимент. Добровольцы просмотрели видеоклипы двух взаимодействующих мячей, физически — например, сталкиваясь между собой — или социально — когда один догонял другой, будто играют двое детей. Через несколько секунд один из мячей исчезал и добровольцы должны были угадать, куда он движется дальше. Очевидно, для этого необходимо моделирование. Но вот нюанс: хотя последний сценарий также требует прогнозирования, он в значительной степени опирается на социальные предположения, а не на физику.

Выбрав те области мозга, которые преимущественно включались в эту игру физики, и сравнив результаты с первым экспериментом, ученые смогли уменьшить число кандидатов до пяти. Затем они проверили свои догадки третьим экспериментом, когда добровольцы пассивно наблюдали за видео с разного рода физико-центричными материалами: неподвижное лицо, падающая ваза, сталкивающиеся автомобили. При этом их активность мозга сканировалась фМРТ.

Результат: чем больше на видео было физически активного содержимого, тем больше активизировались эти пять регионов, даже когда добровольцы не пытались активно предсказать, что произойдет дальше.

Наконец, ученые задались вопросом: насколько эти области мозга подходят для физического моделирования? Как оказалось, не так уж и сильно: некоторые области активизировались, когда добровольцы сталкивались с трудными задачами по запоминанию информации, которые не имеют ничего общего с физикой.

Что же у них общего?

Возможно, это как-то связано с трудностям прогнозирования поведения окружающего нас мира. Предыдущие исследования показали, что сталкиваясь со сложными проблемами мозг обычно подключает серию взаимосвязанных областей, задавая им множество задач. Активация этой сети помогает решить сложные проблемы, например, такие как планирование следующего движения и использование новых сложных инструментов.

Все системы в действии

Имеет ли смысл говорить о «физическом движке», если эта область мозга также делает и другие вещи?

Ученые указывают на видеокарты (GPU) в качестве аналогии.

«Высоко параллельная архитектура GPU была изначально обусловлена требованиями графических ресурсоемких вычислительных приложений», объясняют авторы работы, «но с тех пор графические процессоры стали необходимы и для других приложений, вроде компьютерного зрения, глубокого обучения нейронных сетей, а также приблизительное физическое моделирование в режиме реального времени в компьютерных играх».

Графические процессоры активны в ходе выполнения всех этих задач, то есть это одновременно и физические движки, и графические, и движки компьютерного зрения и так далее. В некотором смысле сеть мозга определяется в этом исследовании как биологическая GPU — она поддерживает обработку физики, но встроена в более крупную сеть, ответственную за выполнение других сложных задач, таких как планирование действий.

Почему же тогда обработка физики и планирование так тесно связаны в мозге?

«Мы полагаем, что это связано с тем, что дети изучают физические модели мира, оттачивая свои моторные навыки, играют с объектами, чтобы узнать об их поведении. Кроме того, чтобы протянуть руку и схватить что-то в нужном месте с нужным количеством силы, необходимо физическое понимание в режиме реального времени», объясняет Фишер.

Этого рода понимание нарушается в ходе болезни под названием апраксия, когда люди имеют трудности при выполнении определенных движений из-за повреждения головного мозга.

«Многие случаи апраксии являются результатом повреждения одних и тех же областей головного мозга, которые мы определили как важные для движения», рассказал Фишер. Дальнейшие исследования должны проверить, нарушает ли временное отключение физического движка мозга обработку физической информации и не подает ли признаков апраксии. Если да, то сломанный физический движок, возможно, удастся починить.

Изучая, как области мозга, причастные к физическому движку, взаимодействуют между собой, мы даже могли бы построить роботов, в основе которых будет лежать совершенное понимание физики.

«В этом исследовании мы проверили лишь небольшое подмножество всех возможных типов обработки физики», пишут авторы. Например, будут ли наши мозги реагировать на взаимодействующие жидкости — две волны, сталкивающиеся между собой — так же, как на два сталкивающихся твердых объекта.

Если физический движок мозга действительно подобен игровому симулятору физики, он может быть специализированным для небольшого числа условий — жидкостей или твердых материалов, например. Следовательно, мы могли бы обнаружить больше типов физических движков, погребенных в наших гигантских нейронных сетях.

Возможно, нам удастся снабдить роботов многочисленными физическими движками, постоянно работающими как видеоигры. Если бы роботы могли быстро и эффективно моделировать результаты физических сценариев, как люди, они могли бы предчувствовать, что произойдет, до того, как это случится. Они могли бы взаимодействовать с окружающим миром не хуже людей.