Работу человеческого мозга можно описать в «сетевых» терминах: для каждой задачи, будь то решение математического уравнения или же планирование рабочего дня, существует набор нейронных кластеров, объединённых нейронными шлейфами. Друг от друга их можно отличить с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), которая показывает, какие участки мозга в данный момент снабжаются кровью получше, а какие – похуже. Те, к которым идёт много крови, очевидно, потребляют много энергии, а значит, вовлечены в решение текущей задачи.
Со временем выяснилось, что нейронные сети работают не только тогда, когда у них есть конкретная задача, но и всё остальное время, и даже во сне или под общим наркозом, когда сознательная деятельность прекращается. Безусловно, такой фоновый шум уступает в интенсивности нейронным реакциям в момент собственно решения проблемы, но, тем не менее, странная активность всё же имеет место. Её можно сравнить с работой вхолостую двигателя автомобиля, который стоит на месте и просто сжигает бензин.
С одной стороны, так можно было бы объяснить, почему мозг потребляет столь много энергии (20% от общих энергетических расходов организма). С другой стороны, скептики полагают, что фоновая активность нейронных сетей есть просто методический артефакт, что мы просто неправильно интерпретируем результаты фМРТ, которая не даёт достаточного разрешения при сканировании мозга, и потому мы одним нейронным кластерам приписываем активность других, которые как раз работают над чем-то конкретным.
Решить, кто здесь прав, а кто нет, помогло бы прямое наблюдение за активностью нейронов, но для этого нужно внедриться прямо в человеческий мозг. Сугубо в исследовательских целях такого не сделаешь, но можно воспользоваться случаем и поэкспериментировать с больными эпилепсией, которым электроды в мозг вводят в медицинских целях – чтобы точно определить нейронный кластер, виновный в эпилептических припадках. И вот в течение нескольких дней Джозеф Парвизи (Josef Parvizi) и его коллеги из Стэнфорда наблюдали за «электродизированными» больными, пытаясь поймать активность так называемой «сети по умолчанию» или дефолтной сети. Так называют систему нервных узлов, которые работают в состоянии покоя и полной рассосредоточенности. Дефолтная сеть довольно велика и, судя по её активности, она потребляет больше энергии, чем другие нейронные системы. Некоторые полагают, что с ней связан феномен самосознания, что благодаря активности дефолтной сети рождается понимание, что ты – это ты, причём рождается оно в том числе и из индивидуальной памяти, когда человек вспоминает, к примеру, что он ел на завтрак. Если спросить в такой момент, сколько будет 32 умножить на 5, дефолтная сеть замолчит, и одновременно заработают другие центры, отвечающие за арифметику.
В эксперименте участвовали трое добровольцев (двое мужчин и одна женщина), у которых электроды стояли как раз в участках коры, входящих в структуру «сети по умолчанию». Кроме того, они были достаточно далеки друг от друга, то есть можно было зарегистрировать активность одной нейронной зоны, не боясь, что её сосед исказит нам картину. Поначалу человек должен был говорить о чём-то, что недавно случилось в его жизни и в чём он непосредственно принимал участие. Активность центров дефолтной сети, как и ожидалось, сильно возрастала. Затем работу нейронов регистрировали в момент полного отдыха, когда человек просто лежал с закрытыми глазами или спал. В статье в Neuron авторы пишут, что рисунок активности дефолтной сети в обоих случаях совпадал. То есть мозг прокручивал в себе автобиографическую память даже тогда, когда его о том не просили. Результаты прямого наблюдения за нейронами подтвердили и данные фМРТ.
Но, хотя и удалось подтвердить, что в бессознательном состоянии мозг способен работать так же, как будто перед ним стоят вполне конкретные задачи, мы пока не знаем, зачем это нужно. Велико искушение сказать, что, постоянно обращаясь к автобиографической памяти, мозговые центры тем самым анализируют личностный опыт, усиливают или ослабляют какие-то черты психологии и пытаются угадать, с чем мы можем столкнуться в будущем. Однако всё же не стоит слишком увлекаться такими рассуждениями, по крайней мере, до тех пор, пока здесь не будут проведены дополнительные исследования.
Источник: http://www.nkj.ru/news/26190/
Комментарии
Отправить комментарий