Далтон пробігся пальцями по клавішах:

— Ось типове зображення мозку під час функціональної томографії. Оранжевим позначено зони з підвищеною активністю нейронів.

Я кинув погляд на інтерактивну дошку. У центрі розгорнувся сірий зріз мозку з яскравими та дуже чіткими — піксельними — плямами в потиличній частині. Пікселі у плямах відрізнялися різними відтінками — від світло- оранжевого до майже коричневого.

Повернувшись назад до Далтона, я невпевнено проказав:

— Як саме система того професора навчалася?

— Зараз поясню. Джек Ґеллент не мав шолома, подібного до нашого, йому доводилося заштовхувати піддослідного (наче в якийсь тубус) до велетенської МРТ-труби. Утім, працював за аналогічним принципом. Він вмикав магніторезонансний томограф, показував піддослідному прості геометричні зображення, наприклад, смужки з різними кутами нахилу, та фіксував зміни активності нейронів у ділянці мозку, що відповідає за первинний аналіз зорової інформації. Метод функціональної томографії не дає змогу отримати доступ до окремих нейронів. По суті, апарат фіксує усереднену активність багатьох тисяч клітин у межах певного мінімального об’єму. Через це Ґеллент розбив мозок піддослідного на тисячі уявних вокселів. Воксель — це як піксель, лише для об’ємних картинок. Подібно до того як ми формуємо двовимірне зображення з маленьких кольорових квадратиків-пікселів, 3D-модель можна представити у вигляді набору крихітних кубиків-вокселів. Із цим усе гаразд — уявляєте?

— Ну… — я повільно підняв і опустив плечі.

Доктор Далтон поклацав по клавіатурі й вивів на дошку наступне зображення.

— Це 3D-модель мозку у вигляді набору вокселів. На малюнку вокселі не мають кольорів, але під час досліду вони, як і пікселі, стають кольоровими, причому колір відповідає рівню усередненої активності нервових клітин, що ніби як утиснені у воксель. Фактично, воксель — це мінімальний, замкнений у крихітному кубі об’єм мозку, зміну активності якого може сприйняти томограф.

— Тепер о’кей.

— Чудово! Спочатку Джек Ґеллент демонстрував піддослідному серію паралельних вертикальних рисок. Потім — діагональних, помалу змінюючи кут їхнього нахилу. Потому — горизонтальних. Томограф фіксував зміну активності вокселей у зоровій зоні кори. Звісно, нам, ученим, хотілося б, щоби зміна активності нейронів у певному вокселі відповідала конкретному куту нахилу рисок, на які дивиться піддослідний, але це було не так. Виявилось, що свідомість може сприймати один і той самий візуальний образ через різні групи нейронів. Важливими були комбінації або візерунки активності вокселей. Саме їх Ґеллент застосував для машинного навчання своєї програми. Він провів безліч дослідів за різних кутів нахилу рисок, примусив програму аналізувати візерунки, утворені з активних вокселів, і зрештою отримав комп’ютерну модель, у якій різним кутам нахилу рисок відповідали різні візерунки активації вокселів. Модель була реверсивною, тобто уможливлювала зворотну операцію — тепер, зафіксувавши візерунок активних нейронів, Джек Ґеллент міг угадати кут нахилу рисок, які споглядає його піддослідний.