Читать книгу Kui näeme, siis teame. Mida nägemise neurobioloogia räägib meile meie mõtlemise kohta - Richard Masland - Страница 5

Pirnid ei ole viiulid,

aktid ega pudelid.

Nad ei meenuta midagi muud.

Nad on kollakad vormid,

koosnevad kõveratest,

laienevad altpoolt.

Neil on punased põsed.

– Wallace Stevens

Vaatame neid kolme nägu. Ehkki pildid on kergelt udused ja kontrastsus kehv, teeme neil vahet. Parempoolsel pildil oleval naisel on kergelt ümaram nägu, vasakul oleval poisil on kandilisem lõug. Kui see oleks teie poeg või tütar, sõber või ema, siis tunneksite te ta ära hämmastavalt laias olukordade valikus. Te tunneksite ta ära tavalistes rõivastes, ilma meigita. Te tunneksite ta ära nii otsevaates kui ka nurga alt. Te tunneksite ta ära nii eredas valguses kui ka hämaras, lähedalt ja kaugelt, rõõmsana või kurvana, naervana või vaikivana.

Aga kuidas te ta kõigis neis eri olukordades ära tunnete? Kujutis, mis teie võrkkestale langeb, on iga kord füüsiliselt erinev. Teie aju kohaneb iga versiooniga: suurem või väiksem, eredam või hämaram, naerev või sünge. Nägude permutatsioonid, mis võetakse vastu teie võrkkestale langevate füüsiliste stiimulitena, on peaaegu lõputud. Ometigi tunnete te tuttavad näod kohe ära, pingutuseta. Ja te ei erista mitte ainult neid kolme, vaid sadu või tuhandeid nägusid. Kuidas aju, mis on ju kõigest füüsiline masin nagu iga teinegi, selle ülesandega nii hästi toime tuleb?

Abiks on üks lihtsam näide. Kujutlege, et peate koostama arvutiprogrammi, mis tunneb ära tähe A. Moodsad arvutid suudavad seda ju vaevata, eks? Aga võrreldes ajuga teevad nad sohki. Kohe räägime sellest lähemalt.

Lahendus näib ilmselge: kusagil arvutis (või teie ajus) peab olema tähe A kaart või šabloon. Arvuti (või aju) võrdleb lihtsalt A-d šablooniga ja vastendab neid. Aga mis siis, kui tuvastatava A suurus erineb šablooni suurusest? Arvuti (või aju) peab järeldama, et tegu ei ole sama tähega.

Aga miks mitte lasta arvutil analüüsida tervet hulka eri suuruses šabloone? See kõrvaldaks probleemi:

Pole kahtlustki, et see töötaks. Kuid oletame, et testitav A on nüüd natuke viltu: Nad ei kattu, ükskõik kui täpselt on arvuti suuruse ära arvanud.

Hästi, laseme siis arvutil võrrelda kõikvõimalike suurustega ja eri nurkade all olevat A-d. Kui arvuti on üsna kiire, siis see võib isegi aidata. Aga lõpuks on meil liiga palju variante: joone paksus, värvus, kirjalaad ja nii edasi. Ja siis tuleks korrutada kõik need variandid üksteisega. Arvuti peab analüüsima kõiki võimalikke suurusi korda kõiki võimalikke nurki korda kõiki võimalikke kirjalaade korda kõiki võimalikke värvusi ja nii edasi. Analüüsitavate kombinatsioonide arv muutub väga-väga suureks, ebapraktiliselt suureks. Kogu see jama ühe kirjatähe pärast!

Nägude puhul on variantide hulk peaaegu piiramatu. Nägu võib olla naeratav või pahane, hämaras või eredalt näha, eestvaates või nurga all. Ning aju komponendid ehk neuronid ja sünapsid on arvutitega võrreldes väga aeglased. Neuronil kulub inimese ajus umbes tuhandik sekundit, et edastada kõige algelisem signaal üle sünapsi ühte kaasneuronitest. Selle aja jooksul teeb üsna kiire tänapäevane arvuti umbkaudu miljon toimingut. See üleinimlik kiirus ongi põhjus, miks ma ütlesin, et arvutid teevad sohki – nad teevad midagi, mida tavaline märg bioloogia ei suudaks iial teha. Ütleme, et arvutil kulub ühe võrdluse tegemiseks sada toimingut. Seega võib arvuti teha sada tuhat võrdlust ajaga, mis ajul kulub, et edastada üle sünapsi üksainus närviimpulss. Ja siia hulka pole arvestatud aega, mis kulub signaalil mööda neuroneid ühendavaid närvikiude liikumiseks. Kui me teeksime võrdlusi samamoodi nagu arvutid, siis kuluks teie vaesel vanal ajul mitu minutit, enne kui ka kõige tuttavama näo ära tunnete. Teisisõnu ei ole paljude oletuste tegemine aju puhul arvestatav võimalus.

Toome teise näite, mis pärineb teisest meelest – kuulmisest.¹ See on probleem, mida nimetatakse segmentatsiooniks. Kui mina ütlen teile, et koer on sinine, siis te kuulete neid sõnu harilikult nii, nagu nad on siin lehel kirjas. Aga tavalises suusõnalises tekstis ei ole sõnade vahel pause. Tegelikus akustikas (kui te just kunstlike sõnavahedega ei kõnele) ei ole selles lauses helide „koer“, „on“ ja „sinine“ vahel pause. Tajutavas reaalsuses on see lause üks pikk helide jada. Et sellest sotti saada, jagab meie aju selle pika helide jada sõnadeks, mida me teame, sest oleme eluaeg inglise keelt rääkinud (või mis iganes keelt me kõneleme).

Taas kord on üsna võimatu aru saada, kuidas aju saab kasutada šablooni ja sobitada sellega sõnu. Kui palju sõnu see šabloon peaks sisaldama? Kindlasti palju rohkem kui sõnastikus. Ja isegi siis, kui ei arvesta eri aktsente, rääkimiskiirust, taustamüra ja muud säärast. Seega ei kasuta aju selle helijärgnevuse mõistmiseks šablooni.

Kogu see suur müsteerium, see toiming, mida me palju kordi päevas mängulise kergusega teeme, on tinginud objektide tuvastamise probleemi esilekerkimise. Me vaatleme seda kui taju kogemust, aga samas on see mälu probleem: objektide tuvastamine tähendab praeguse stiimuli vastendamist minevikus nähtud objektiga meie mälus. Selle mehhanismi mõistmine on silmapaistev tehniline väljakutse – sensoorse neurobioloogia Džomolungma.