Введение

Дэвид Дж. Хигер (род. 1961) — американский нейробиолог, психолог, специалист в области компьютерных наук, аналитик данных и предприниматель. Он является профессором Нью-Йоркского университета, главным научным сотрудником Statespace Labs, а также главным научным сотрудником и сооснователем Epistemic AI.

Исследования

Академические исследования Хигера охватывают широкий спектр дисциплин, включая инженерию, психологию и нейробиологию. В областях психологии восприятия, системной нейробиологии, когнитивной нейробиологии и вычислительной нейробиологии Хигер разработал вычислительные теории нейронной обработки в зрительной системе и провел психофизические (психология восприятия) и нейроимиджинговые (функциональная магнитно-резонансная томография, фМРТ) эксперименты, посвященные человеческому зрению. Его основной вклад в вычислительную нейронауку – теория нейронной обработки, известная как модель нормализации. Его экспериментальные исследования внесли вклад в наше понимание топографической организации зрительной коры (ретинотопии), зрительного осознания, обнаружения/различения визуальных образов, восприятия визуального движения, стереопсиса (восприятия глубины), внимания, рабочей памяти, контроля движений глаз и рук, нейронной обработки сложных аудиовизуальных и эмоциональных переживаний (фильмов, музыки, повествования), аномальной визуальной обработки при дислексии и нейрофизиологических особенностей аутизма. В области обработки изображений, компьютерного зрения и компьютерной графики Хигер работал над оценкой движения и регистрацией изображений, волновыми представлениями изображений, анизотропной диффузией (шумоподавлением с сохранением границ), метриками качества изображения (для оценки алгоритмов сжатия изображений) и анализом/синтезом текстур. Текущие исследования Хигера сосредоточены на разработке и тестировании единой теории функционирования коры головного мозга. Нейронауке необходима общая теория работы мозга, подобная уравнениям Максвелла для физики. Существуют веские доказательства того, что мозг опирается на набор канонических нейронных схем, выполняющих набор канонических нейронных вычислений, повторяя их в различных областях мозга и модальностях для применения операций одного типа. Однако нам не хватает теоретической основы для понимания того, как эти канонические вычисления могут поддерживать широкий спектр когнитивных процессов и функций мозга. Хигер разработал класс моделей цепей, называемых осцилляторными рекуррентными вентильными нейронными интеграторными цепями (ORGaNIC), которые воспроизводят многие ключевые нейрофизиологические и когнитивно-перцептивные явления, включая сенсорную обработку и внимание в зрительной коре, рабочую память в префронтальной и теменной коре, а также премоторную активность и контроль движений в моторной коре. Теория предлагает единую основу для динамики нейронной активности и воспроизводит многие ключевые нейрофизиологические и когнитивно-перцептивные явления (включая нормализацию, осцилляторную активность, устойчивую активность в период задержки, последовательную активность и распространяющиеся волны активности), измеренные с помощью широкого спектра методологий (включая внутриклеточные записи колебаний мембранного потенциала, частоту срабатывания отдельных нейронов, оптогенетические манипуляции, локальные полевые потенциалы, нейровизуализацию и поведенческие показатели).

Образование и карьера

Хигер получил степень бакалавра математики, а также степень магистра и доктора философии в области компьютерных наук — все в Университете Пенсильвании. До прихода в Нью-Йоркский университет он был постдокторантом в MIT, научным сотрудником в Исследовательском центре NASA Ames и адъюнкт-профессором в Стэнфорде.

Личная жизнь

Его отец, Алан Дж. Хигер, — американский физик, удостоенный Нобелевской премии по химии в 2000 году.

Награды

1987 Премия Дэвида Марра в области компьютерного зрения. 1994 Исследовательская стипендия Альфреда П. Слоана в области нейронаук. 2002 Премия Троланда по психологии от Национальной академии наук. 2006 Премия Маргарет и Германа Сокол для преподавателей естественных наук от Нью-Йоркского университета. 2013 Избран членом Национальной академии наук.