Чтобы определить, как мозг формирует представление о мире в области слепого пятна сетчатки, нейробиологи создали детальный экспериментальный протокол. Это позволит строго проверить и сопоставить прогнозы, выдвигаемые тремя общепринятыми теориями сознания.
Проблема природы сознания по-прежнему представляет собой одну из самых трудных задач для современной науки. После многих лет исследований нейрофизиологи и философы не смогли выработать единую модель, способную объяснить субъективное восприятие. Предложено немало концепций, начиная от теории функциональных систем П. К. Анохина и заканчивая теорией глобального рабочего пространства, разработанной Бернардом Баарсом. Впрочем, большинство из этих гипотез сложно подтвердить на практике, поскольку они используют абстрактные понятия. Недостаток эмпирических данных позволяет одновременно существовать множеству противоречивых идей.
Для решения возникшей проблемы исследователи отобрали три актуальные теории и сконструировали ситуацию, в которой они приводят к противоречивым предсказаниям. Итоговые данные протокола опубликовали в журнале PLOS One.
В центре внимания оказались теория интегрированной информации (Институт нейробиологии (IIT) и две линии теории прогностической обработки – активный вывод (AI) и нейрорепрезентализм (NREP) – стали участниками дискуссии, развернувшейся вокруг слепого пятна. Это область сетчатки, лишенная фоторецепторов в связи с выходом зрительного нерва, и послужила площадкой для проверки различных концепций.
Выбор слепого пятна неслучаен. Наука до сих пор не имеет однозначного ответа, как именно мозг справляется с этой «дырой» в зрительном поле. Либо нейронные сети полностью компенсируют отсутствие данных, достраивая идеальную картинку, либо в восприятии пространства возникают искажения, которые человек просто не замечает. Разные теории сознания объясняют этот процесс по-разному.
Для оценки психофизических параметров авторами научной работы была разработана серия из трех задач, в каждой из которых принимают участие 32 испытуемых. С целью исключения влияния факторов восприятия исследователи использовали дихоптическую презентацию стимулов посредством цветных очков. Данный метод позволяет проецировать изображение на один глаз, в то время как другой глаз воспринимает лишь метку, расположенную в области слепого пятна. Высокоскоростной айтрекер контролирует точность фиксации взгляда: при отклонении от заданной точки более чем на два градуса система аннулирует попытку, предотвращая попадание изображения на чувствительную область сетчатки.
В процессе тестирования участникам будет предстоит оценить расстояние между двумя наборами точек, сопоставить размеры кругов и установить кривизну пути, по которому движется объект. Изображения будут демонстрироваться либо в области, совпадающей с незримым пятном, либо в зоне с нормальным зрением. Сопоставление полученных результатов даст возможность провести математический расчет степени искажения восприятия и точности оценок в каждом конкретном случае.
Цель эксперимента – выявить основные расхождения в структуре проверяемых теорий. Теория интегрированной информации (IIT) рассматривает сознание как результат причинно-следственных отношений, формирующихся в физической структуре нейронных связей. Учитывая, что в слепой зоне отсутствует зрительный входной сигнал от сетчатки, данная теория предполагает искажение восприятия пространства. В соответствии с IIT, расстояние, проходящее через слепую зону, будет казаться уменьшенным, а объекты – меньше.
Вместо этого, теории прогностической обработки, такие как AI и NREP, постулируют, что мозг функционирует как механизм предсказаний. Он формирует внутреннюю модель мира и непрерывно корректирует её, стремясь к уменьшению расхождений. Приверженцы этих концепций считают, что внутренние модели мозга эффективно компенсируют структурные особенности строения.
Согласно компьютерному моделированию, выполненному исследователями, это расхождение было подтверждено: разработанные модели искусственного интеллекта и NREP предсказывают, что пространственные искажения будут отсутствовать или будут незначительными. Вероятна лишь небольшая потеря в точности (увеличение «шума» в данных), но не систематическая ошибка, как это наблюдается при использовании IIT.
У разработанного протокола уже имеются заметные недостатки. Авторы исследования сами отметили, что анализ будущих результатов может быть более сложным, чем это показано в моделировании. Проверяемые теории позволяют прогнозировать только наличие эффекта (будет ли искажение), но не его конкретное значение. Это создает возможности для домыслов.
Существует также вероятность получения данных, не соответствующих ни одной из существующих моделей. К примеру, объекты в зоне слепого пятна могут восприниматься как увеличенные, а не уменьшенные, или искажения могут проявиться непредсказуемым образом.
Основной вопрос заключается в том, почему авторам не удалось провести эксперимент в рамках единой научной работы, вместо того чтобы разделить его на несколько публикаций. Тем не менее, мы ожидаем практической проверки предложенного протокола, хотя существует значительный риск, что при попытке обобщить результаты ученые столкнутся с новым частным случаем.