Дэвид Марр (невролог)

Дэвид С. Марр
Рожденный	( 1945-01-19 ) 19 января 1945 г. Вудфорд, Лондон , Великобритания
Умер	17 ноября 1980 г. (1980-11-17) (35 лет) Кембридж, Массачусетс , США
Альма-матер	Тринити-колледж, Кембридж
Награды	Премия IJCAI в области компьютеров и мысли
Научная карьера
Поля	Вычислительная нейробиология Искусственный интеллект Психология
Учреждения	Массачусетский технологический институт
Диссертация	Общая теория коры головного мозга   (1972)
Докторантура	Джайлз Бриндли
Докторанты	Шимон Ульман Эрик Гримсон Джон М. Холлербах

Дэвид Кортни Марр (19 января 1945 - 17 ноября 1980) был британским нейробиологом и физиологом . Марр интегрировал результаты психологии , искусственного интеллекта и нейрофизиологии в новые модели обработки изображений . Его работа оказала большое влияние на вычислительную нейробиологию и привела к возрождению интереса к этой дисциплине.

Биография

Родился в Вудфорде , Эссекс, и получил образование в школе регби ; он был принят в Тринити-колледж в Кембридже 1 октября 1963 года (получив открытую стипендию и выставку Лиза Ноулза по регби).

В 1966 году он был награжден стипендией Куттса Троттера и в том же году получил степень бакалавра математики. Он был избран научным сотрудником Тринити-колледжа в Кембридже в 1968 году. Его докторская диссертация, курируемая Джайлсом Бриндли , была представлена ​​в 1969 году и в ней описывалась его модель функции мозжечка, основанная главным образом на анатомических и физиологических данных, полученных из книги Дж. К. Экклс . Его интерес переключился с общей теории мозга на обработку изображений. Впоследствии он работал в Массачусетском технологическом институте , где в 1977 году занял должность преподавателя на факультете психологии, а в 1980 году стал штатным профессором. Марр предположил, что понимание работы мозга требует понимания проблем, с которыми он сталкивается. и решения, которые он находит. Он подчеркнул необходимость избегать общетеоретических дебатов и вместо этого сосредоточиться на понимании конкретных проблем.

Марр умер от лейкемии в Кембридже, штат Массачусетс , в возрасте 35 лет. Его выводы собраны в книге «Видение: вычислительное исследование человеческого представления и обработки визуальной информации» , завершенной преимущественно летом 1979 года и опубликованной в 1982 г. после его смерти и переиздан в 2010 г. издательством MIT Press. Эта книга сыграла ключевую роль в зарождении и быстром развитии области вычислительной нейробиологии . Он был женат на Люсии М. Вайне с факультета биомедицинской инженерии и неврологии Бостонского университета.

В его честь названы различные академические награды и премии. Премия Марра , одна из самых престижных наград в области компьютерного зрения , Медаль Дэвида Марра, присуждаемая каждые два года Ассоциацией прикладного зрения Великобритании, а Общество когнитивных наук также вручает премию Марра за лучшую студенческую работу на своей ежегодной конференции.

Работа

Теории мозжечка, гиппокампа и неокортекса

Марр наиболее известен своими работами по зрению, но прежде чем приступить к работе над этой темой, он опубликовал три основополагающие статьи, предлагающие вычислительные теории мозжечка (в 1969 году), неокортекса (в 1970 году) и гиппокампа (в 1971 году). В каждой из этих статей были представлены важные новые идеи, которые продолжают влиять на современное теоретическое мышление.

Теория мозжечка ​ было мотивировано двумя уникальными особенностями анатомии мозжечка: (1) мозжечок содержит огромное количество крошечных гранулярных клеток , каждая из которых получает лишь несколько входных сигналов от «мшистых волокон»; (2) Каждая клетка Пуркинье в коре мозжечка получает десятки тысяч входных сигналов от «параллельных волокон», но только один входной сигнал от одного «лазающего волокна», которое, однако, чрезвычайно сильное. Марр предположил, что гранулярные клетки кодируют комбинации входных сигналов мшистых волокон и что лазящие волокна несут «обучающий» сигнал, который инструктирует их клетки-мишени Пуркинье изменить силу синаптических связей параллельных волокон.

Теория неокортекса был в первую очередь мотивирован открытиями Дэвида Хьюбела и Торстена Визеля , которые обнаружили несколько типов «детекторов особенностей» в первичной зрительной области коры головного мозга. Обобщая это наблюдение, Марр предположил, что клетки неокортекса являются гибкими классификаторами, то есть они изучают статистическую структуру своих входных шаблонов и становятся чувствительными к часто повторяющимся комбинациям.

Теория гиппокампа (который Марр назвал «архикортексом») был мотивирован открытием Уильяма Сковилла и Бренды Милнер о том, что разрушение гиппокампа вызывает амнезию воспоминаний о новых или недавних событиях, но оставляет нетронутыми воспоминания о событиях, произошедших много лет назад. Марр назвал свою теорию «простой памятью»: основная идея заключалась в том, что гиппокамп может быстро формировать следы памяти простого типа за счет укрепления связей между нейронами. Примечательно, что статье Марра всего за два года предшествовала статья Тима Блисса и Терье Лёмо , в которой было представлено первое четкое сообщение о долгосрочной потенциации в гиппокампе, типе синаптической пластичности, очень похожем на то, что предположил Марр. (Документ Марра содержит сноску, в которой упоминается предварительный отчет об этом открытии. ) Детали теории Марра уже не имеют большой ценности из-за ошибок в его понимании анатомии гиппокампа, но основная концепция гиппокампа как системы временной памяти сохраняется в ряде современных теорий. В конце своей статьи Марр пообещал написать следующую статью о взаимоотношениях между гиппокампом и неокортексом, но такая статья так и не появилась.

Уровни анализа

См. Также: Уровень анализа § Трехуровневая гипотеза Марра.

Марр рассматривал зрение как систему обработки информации. Он выдвинул (совместно с Томазо Поджо ) идею о том, что системы обработки информации необходимо понимать на трех различных, взаимодополняющих уровнях анализа. Эта идея известна в когнитивной науке как трехуровневая гипотеза Марра:

• вычислительный уровень: что делает система (например: какие проблемы она решает или преодолевает) и, аналогично, почему она делает эти вещи
• алгоритмический уровень (иногда репрезентативный уровень): как система делает то, что она делает, в частности, какие представления она использует и какие процессы она использует для построения представлений и управления ими.
• имплементационный/физический уровень: как физически реализована система (в случае биологического зрения, какие нейронные структуры и нейронные активности реализуют зрительную систему)

Марр иллюстрирует свой трехсторонний анализ на примере устройства, функционирование которого хорошо известно: кассового аппарата.

На вычислительном уровне функционирование регистра можно объяснить с точки зрения арифметики и, в частности, с точки зрения теории сложения: на этом уровне имеют значение вычисляемая функция (сложение) и такие ее абстрактные свойства, как коммутативность или ассоциативность. Уровень представления и алгоритм определяют форму представлений и процессы, их разрабатывающие: «мы могли бы выбрать арабские цифры для представлений, а для алгоритма мы могли бы следовать обычным правилам добавления сначала младших цифр и «переноса», если сумма превышает 9". Наконец, уровень реализации связан с тем, как такие представления и процессы реализуются физически; например, цифры могут быть представлены как позиции на металлическом колесе или, альтернативно, как двоичные числа, закодированные электрическими состояниями цифровых схем. Примечательно, что Марр отметил, что наиболее важным уровнем проектирования эффективных систем является вычислительный.

Этапы видения

Марр описал зрение как переход от двумерного зрительного массива (на сетчатке) к трехмерному описанию мира на выходе. Его этапы видения включают в себя:

• первоначальный эскиз сцены, основанный на выделении признаков основных компонентов сцены, включая края, области и т. д. Обратите внимание на сходство концепции с карандашным наброском, быстро нарисованным художником по впечатлению.
• сцены 2,5D- эскиз , где учитываются текстуры и т. д. Обратите внимание на сходство концепции с этапом рисования, где художник выделяет или затеняет области сцены, чтобы придать глубину.
• , 3D-модель в которой сцена визуализируется в виде непрерывной трехмерной карты.

2.5D-эскиз связан со стереопсисом , оптическим потоком и параллаксом движения . Эскиз 2,5D показывает, что в действительности мы не видим все, что нас окружает, а создаем трехмерное представление нашей среды, ориентированное на зрителя. 2.5D Sketch — это так называемый метод визуализации данных паралинейного рисования , который часто называют общим термином «аксонометрический» или « изометрический » рисунок и часто используют современные архитекторы и дизайнеры.

Трехэтапная схема Марра плохо отражает центральную стадию визуальной обработки: зрительное внимание . Более поздняя альтернативная концепция предполагает, что видение состоит из следующих трех этапов: кодирование, выбор и декодирование. Кодирование предназначено для выборки и представления визуальных входных данных (например, для представления визуальных входных данных в виде нейронной активности сетчатки). Отбор, или отбор внимания , заключается в выборе крошечной части входной информации для дальнейшей обработки, например, путем перемещения взгляда на объект или визуальное местоположение, чтобы лучше обрабатывать зрительные сигналы в этом месте. Декодирование заключается в выводе или распознавании выбранных входных сигналов, например, в распознавании объекта в центре взгляда как чьего-то лица.

См. также

• Высокий и низкий уровень (описание)
• Премия Марра
• Уровень анализа

Публикации

• (1969) «Теория коры мозжечка». Дж. Физиол. , 202: 437–470.
• (1970) «Теория неокортекса головного мозга». Труды Лондонского королевского общества B , 176:161–234.
• (1971) «Простая память: теория архикортекса». Фил. Пер. Роял Соц. Лондон , 262:23–81.
• (1974) «Вычисление освещенности сетчаткой приматов». Исследования зрения , 14:1377–1388.
• (1975) «Подходы к обработке биологической информации». Наука , 190:875–876.
• (1976) «Ранняя обработка зрительной информации». Фил. Пер. Р. Сок. Лонд. Б , 275:483–524.
• (1976) «Совместное вычисление стереодиспаратности». Наука , 194:283–287. (совместно с Томазо Поджо)
• (Март 1976 г.) «Искусственный интеллект: личный взгляд». Технический отчет AIM 355, Лаборатория искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, Кембридж, Массачусетс.
• (1977) «Искусственный интеллект: личный взгляд». Искусственный интеллект 9 (1), 37–48.
• (1977) «От понимания вычислений к пониманию нейронных цепей». Нейронауки Рез. Прог. Бык. , 15: 470–488. (совместно с Томазо Поджо)
• (1978) «Представление и распознавание пространственной организации трехмерных форм». Труды Лондонского королевского общества B , 200:269–294. (совместно с ХК Нисихарой)
• (1979) «Вычислительная теория стереозрения человека». Труды Лондонского королевского общества B , 204:301–328. (совместно с Томазо Поджо)
• (1980) «Теория обнаружения краев». Учеб. Р. Сок. Лонд. Б , 207:187–217. (совместно с Э. Хилдрет)
• (1981) «Искусственный интеллект: личный взгляд». В изд. Дж. Хаугеланда, Mind Design , глава 4, стр. 129–142. MIT Press, Кембридж, Массачусетс.
• (1982) «Представление и распознавание движений фигур». Труды Лондонского королевского общества B , 214:501–524. (совместно с Л.М. Вайной)
• (1982) Видение: вычислительное исследование человеческого представления и обработки визуальной информации. Сан-Франциско: WH Freeman and Company. ISBN   0-7167-1284-9 . (В 2010 году издательство Массачусетского технологического института переиздало книгу с предисловием Шимона Ульмана и послесловием Томазо Поджо под ISBN   9780262514620. )

Дальнейшее чтение

• Вайна, Л.М., изд. (1990). От сетчатки к неокортексу: избранные статьи Дэвида Марра . Бостон, Массачусетс: Биркхаузер.
• Вайна, Люсия М.; Пассингем, Ричард Э., ред. (2016). Вычислительные теории и их реализация в мозге: наследие Дэвида Марра . Издательство Оксфордского университета. doi : 10.1093/acprof:oso/9780198749783.001.0001 . ISBN  978-0-19-874978-3 .

Внешние ссылки

• Обширная онлайн-биография