Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока - Станислас Деан Страница 38

● Во французском языке слово recyclage также означает освоение новой специальности или повышение квалификации, позволяющие человеку приспособиться к неожиданным изменениям в карьере. Именно это происходит с нашей корой, когда мы учимся читать или считать. Образование наделяет нашу кору новыми функциями, выходящими за рамки типичных способностей мозга приматов.

С помощью гипотезы нейронного рециклинга я хотел провести четкую грань между быстрым усвоением нового культурного навыка и многими другими ситуациями, когда биология в ходе медленного эволюционного процесса создает что-то новое из чего-то старого. На самом деле, в дарвиновском процессе эволюции путем естественного отбора повторное использование старых материалов – обычное явление. Генетическая рекомбинация может усовершенствовать древние органы и превратить их в элегантные, инновационные машины. Птичьи перья? Старые терморегуляторы, переделанные в аэродинамические щитки. Лапы рептилий и млекопитающих? Допотопные плавники. Эволюция ведет себя как ремесленник-самоучка, утверждает лауреат Нобелевской премии французский биолог Франсуа Жакоб (1920–2013): в ее мастерской легкие трансформируются в органы для плавания, челюсть рептилии становится внутренним ухом, а оскал голодных хищников превращается в загадочную улыбку Моны Лизы.

Мозг не исключение. Система, отвечающая за речь, например, могла появиться в процессе гоминизации за счет дублирования и перепрофилирования уже существовавших корковых связей¹⁵⁹. Но такие медленные генетические модификации не подпадают под мое определение нейронного рециклинга. Более подходящий термин – «экзаптация», неологизм, придуманный гарвардским эволюционистом Стивеном Джеем Гулдом (1941–2002) и йельским палеонтологом Элизабет Врба по аналогии со словом «адаптация». Старый механизм экзаптируется, когда получает иное применение в ходе дарвиновской эволюции. Поскольку в основе лежит распространение генов в популяции, на уровне вида экзаптация действует в течение десятков тысяч лет. Нейронный рециклинг, напротив, происходит в пределах отдельного мозга и в гораздо более короткие сроки, от нескольких дней до нескольких лет. Рециклинг нейронной сети означает переориентацию ее функций без генетической модификации, просто посредством научения и обучения.

Формулируя гипотезу нейронного рециклинга, я прежде всего стремился объяснить невероятный талант нашего вида выходить за пределы уготованной ему экологической ниши. И правда, люди обладают уникальным даром приобретать новые навыки, будь то чтение, письмо, счет, математика, пение, одевание, верховая езда или вождение автомобиля. Повышенная нейропластичность в сочетании с новыми алгоритмами символического научения наделила нас потрясающей способностью к адаптации. Однако человечество быстро придумало способ развить свои навыки еще больше – оно основало школу.

Подчеркивать уникальность человеческого вида не значит утверждать, что нейронный рециклинг не доступен другим животным. Благодаря новейшим технологиям ученые смогли подвергнуть гипотезу рециклинга серьезному испытанию: в течение нескольких недель они обучали обезьян новому навыку, одновременно отслеживая активность одних и тех же сотен нейронов. Эти исследования позволили уточнить простой, но важный вопрос: может ли научение привести к кардинальному изменению нейронного кода в заданной сети или оно, как предсказывает гипотеза рециклинга, только перепрофилирует ее?

В недавнем эксперименте с использованием интерфейса мозг—компьютер исследователи наблюдали, как обезьяна учится управлять собственным мозгом. Чтобы курсор двигался вправо, животное должно было активировать десять определенных нейронов; чтобы курсор двигался вверх – десять других клеток, и так далее¹⁶⁰. Примечательно, что эта процедура сработала: за несколько недель обезьяна научилась управлять активностью десяти произвольно выбранных нейронов, чтобы перемещать курсор по своему желанию. Однако – и это ключевой момент – обезьяна могла заставить курсор двигаться только в том случае, если необходимый паттерн активности не сильно отличался от паттерна активности, который ее кора спонтанно генерировала до обучения. Другими словами, новый навык должен был укладываться в уже существующий репертуар нейронной сети, которую обезьяна пыталась переобучить.

Чтобы оценить результаты этого эксперимента, необходимо понимать, что динамика нейронных связей ограниченна. Мозг не исследует все конфигурации активности, к которым может получить доступ. Теоретически в группе из ста нейронов активность может охватывать стомерное пространство, что в совокупности дает непостижимое количество состояний (если учесть, что каждый нейрон может быть включен или выключен, это число превышает 2¹⁰⁰, или более тысячи миллиардов миллиардов миллиардов). Однако в реальности активность наблюдается лишь в малой части этой огромной вселенной, обычно ограниченной примерно десятью измерениями. Следовательно, базовое правило можно сформулировать так: обезьяна может выучить новую задачу только в том случае, если то, что требуется от ее коры, «вписывается» в это изначальное пространство. Если, с другой стороны, мы попросим животное активировать комбинацию нейронов, которые никогда не срабатывали вместе, оно потерпит неудачу.

Заметьте, само усвоенное поведение может быть абсолютно новым – кто мог предвидеть, что однажды примату вздумается управлять курсором на мониторе компьютера? Тем не менее нейрональные состояния, которые делают это поведение возможным, должны вписываться в пространство доступных паттернов корковой активности. Этот результат подтверждает ключевое предсказание гипотезы нейронного рециклинга: приобретение нового навыка требует не радикального переписывания корковых сетей, как если бы они были «чистым листом», а лишь перепрофилирования их существующей организации.

Все больше исследований свидетельствуют о том, что каждая область мозга накладывает свой собственный набор ограничений на научение. В теменной коре нейронная активность обычно ограничивается одним измерением – прямой линией в многомерном пространстве¹⁶¹. Нейроны париетальной (теменной) зоны кодируют все поступающие данные по шкале «маленький—большой», а потому идеально подходят для кодирования величин. Их динамика может показаться чрезвычайно ограниченной, но то, что кажется недостатком, на самом деле оборачивается преимуществом, когда речь заходит о представлении таких величин, как размер, количество, площадь или любой другой параметр, который можно упорядочить от малого к большому. В некотором смысле эта часть коры может быть запрограммирована на кодирование величин; мы систематически задействуем ее всякий раз, когда манипулируем величинами вдоль линейной оси, от чисел до социального статуса (кто «выше» кого на социальной лестнице)¹⁶².

В качестве другого примера возьмем энторинальную кору, которая расположена в височной доле и содержит знаменитые нейроны решетки (мы уже говорили о них в главе 4). В энторинальной коре нейронный код двумерный: хотя в этой части мозга миллионы нейронов, их активность остается ограниченной плоскостью, или, говоря научным языком, двумерным многообразием в многомерном пространстве¹⁶³. Опять же, это свойство отнюдь не является недостатком: очевидно, оно идеально подходит для создания карты окружающей среды, как ее видно сверху. Сегодня мы знаем, что эта область содержит ментальный навигатор, с помощью которого крыса ориентируется в пространстве. Более того, недавние исследования показали, что эта же самая область «вспыхивает» каждый раз, когда нам нужно представить любые данные на двумерной карте¹⁶⁴. Например, в одном эксперименте птицы различались по двум параметрам: длине шеи и длине ног. Научившись репрезентировать это необычное «птичье пространство», испытуемые использовали энторинальную кору (наряду с несколькими другими областями), чтобы перемещаться по нему мысленно.