Этими птицами интересовался еще Беррес Фредерик Скиннер, гарвардский бихевиорист, известный в первую очередь работами по так называемому оперантному научению (learning by doing). Помимо экспериментов по выработке ритуального поведения у сизарей во время Второй мировой войны Скиннер также занимался созданием необычной системы наведения для ВМС США – проектом «Голубь». Три птицы, помещенные в головную часть управляемого боеприпаса, должны были визуально контролировать следование к цели и при необходимости корректировать траекторию полета, ударяя клювом по специальному экрану. Рули снаряда отклонялись только при большинстве «голосов», то есть как минимум две птицы должны были дать команду на корректировку курса. Скиннер полагал, что точность выведения на цель с такой системой может достигать плюс-минус 6 метров (неслыханная для тех времен цифра). Военные посчитали идею эксцентричной, но выделили на исследования 250 тысяч долларов. В итоге программу свернули в октябре 1944 года, затем возобновили в 1948-м, окончательно отказавшись от нее лишь в 1953-м, когда была убедительно доказана надежность электронных систем наведения.

Неудивительно, что наработками Скиннера решили воспользоваться и в медицинских целях. В ноябре 2015 года в журнале PLOS ONE была опубликована любопытная статья патолога Ричарда Левенсона из Калифорнийского университета, психолога Эдварда Вассермана из Университета Айовы и примкнувших к ним исследователей. Они попробовали использовать голубей для диагностики. Пока что только одной патологии – рака молочной железы.

Птицу помещали в модифицированный «ящик Скиннера», где ей, чтобы получить еду, нужно было выполнить определенное действие. В данном случае – клюнуть сенсорный экран, на котором демонстрировались фотографии гистологических препаратов. Если сизарь правильно «ставил диагноз», то есть клевал левую или правую сторону экрана, кормушка открывалась, если неправильно – он оставался голодным. Таким образом птицы научились отличать норму от патологии за несколько часов. Через месяц тренировок они уже в 80 процентах случаев давали верный ответ. А если 16 подопытных голубей использовали в качестве нейросети: объединяли все «диагнозы» и выбирали самый частый ответ, то цифра доходила до 99.

Птицы справились и с усложненной задачей: они уверенно находили изменения в тканях, даже если изображения препаратов делали монохромными, выровненными по яркости, контрастности и насыщенности, с разными степенями компрессии. Мало того, голуби научились разбираться и в маммограммах – черно-белых рентгеновских изображениях молочных желез, в которых они лучше всего находили участки обызвествления (кальцификаты).

В пользу птиц, как и в случае с собаками и крысами, сыграло сразу несколько факторов: дешевизна, скорость и точность. Люди, оценивая гистологические препараты и маммограммы, допускают больше ошибок и тратят на ту же работу гораздо больше времени. Компьютеризированные системы анализа сложных изображений обходятся почти без ошибок, но стоят десятки, а иногда и сотни тысяч долларов. Понятно, что заменить опытного гистолога или мощное программное обеспечение голуби вряд ли смогут, но удачно дополнить – вполне. Тем более что планы у Левенсона и Вассермана грандиозные: они хотят научить сизарей отличать доброкачественные опухоли молочной железы от злокачественных, а затем перейти и к другим разновидностям и локализациям онкопатологии.

Как мы только что убедились, диагностика с привлечением животных слегка выбивается за рамки привычного подхода к разработке и оценке медицинских методик. Да, ученые не знают всех тонкостей собачьего обоняния или голубиного зрения, да, Клифф не расскажет, какие маркерные вещества клостридий он вынюхал.