Чтение онлайн

Потенциалы действия происходят спонтанно с более или менее регулярными интервалами: нервные клетки никогда не бывают в состоянии покоя. Они активны, даже когда мы спим. Но схема и частота разрядов существенно зависит от реакций в синапсах. Электрический сигнал, который приходит в синапс от вышестоящей клетки, высвобождает нейромедиаторы в пространство между этой клеткой и нижестоящей. Молекулы медиаторов свободно перемещаются в данном пространстве и связываются с рецепторами на выпускающей стороне мембраны, заставляя ее, в свою очередь, позволить потоку заряженных ионов проникнуть в клетку и спровоцировать еще один потенциал действия. Раздражение, которое один нейрон передает другому, может быть тормозным, то есть предотвращать потенциал действия в соседней клетке, или возбуждающим.

Каждая клетка может получить раздражение из многочисленных источников, число которых достигает 20 000, поэтому нейронный лес очень напоминает непроходимые джунгли. По приблизительным оценкам, только во внешней мантии головного мозга, или в коре, возможно образование порядка 1 000 000 000 связей. Если бы мы могли аккуратно разложить все содержимое мозга, мы бы увидели, что на одну сторону приходят все «входящие звонки» внутренних и внешних ощущений, а с другой выходят сигналы и команды мускулам и железам организма. В середине находится клубок живых проводков, погруженный в сложный и постоянно меняющийся раствор химических веществ. Он объединяет и распределяет все сообщения, которые идут от одной стороны нейронной сети к другой, проходя путь по множеству извилистых каналов с ответвлениями в разные стороны.

Электрические связи между нейронами постоянно изменяются вследствие приобретения жизненного опыта. Клетки, которые изначально были «чужими» и практически «не слышали» друг друга, могут наладить очень тесное общение, и если раньше им приходилось «кричать», чтобы привлечь внимание соседней клетки, то теперь достаточно «сказать шепотом». Один из способов увидеть, как приобретенный опыт влияет на постоянный поток нейронной информации, – посмотреть, как физически растут дендриты. Было отмечено, что у животных, жизнь которых разнообразна и полна внешних раздражителей, нейроны гораздо более «кустистые», чем у тех, кто живет скучно и однообразно. Общее количество синапсов может увеличиваться. А еще может усиливаться синаптическая передача между нейронами, но это уже совсем другой процесс, который называется «долговременная потенциация» (LTP) [23] . Когда нейромедиаторы высвобождаются в синаптический канал между вышестоящим (активным) и нижестоящим (временно неактивным) нейронами, в мембране нижестоящей клетки открываются поры, чтобы впустить заряженные ионы. Однако другие участки, так называемые НМДА-рецепторы, сначала сжаты плотнее и открываются только в том случае, если будут подвергнуты довольно сильной и продолжительной стимуляции. Но если они однажды открываются, то дальше их уже не придется столь долго «убеждать». Некоторое время после того, как поры НДМА были подвергнуты сильной стимуляции, они смогут ответить и на более слабый сигнал. Это один из основных механизмов мозга, благодаря которому возможно обучение {129} .

Рис. 8. Традиционное изображение нейрона (публикуется с разрешения журнала Scientific American)

Одним из первых исследователей мозга был Дональд Хебб. В своей основной книге «Организация поведения», изданной в 1949 году, он писал: «Если аксон клетки А находится достаточно близко, чтобы возбудить клетку B, и неоднократно или постоянно принимает участие в ее возбуждении, то наблюдается некоторый процесс роста или метаболических изменений в одной или обеих клетках, ведущий к увеличению эффективности А как одной из клеток, возбуждающих В» {130} . Или, если говорить о таких клетках менее формально, они «вместе поют, вместе растут».

Очень важной особенностью долговременной потенциации является специфичность, или избирательность. Каждый нейрон получает импульс от огромного количества других клеток. Однако если благодаря LTP он начинает легче реагировать на определенную соседнюю клетку, он не становится ближе и более связанным с другими. Получается, существуют механизмы, которые обеспечивают развитие определенных путей между группами нейронов. У новорожденного младенца уже существуют определенные генетически рамки, которые задают общую структуру мозга. Однако многие связи остаются неустойчивыми. Мозг напоминает огромный лекционный зал в начале учебного года – там много студентов, они еще не знают друг друга, но предвкушают новые знакомства. Через несколько недель студенты становятся членами разных небольших групп: это спортивные секции, клубы по интересам, учебные группы и т. п. Точно так же каждый нейрон мозга принадлежит разным группам – кластерам, каждый из которых связан с другими так, что, если начать раздражение или стимуляцию одного нейрона или небольшого кластера, это воздействует на всех остальных. И одна из главных причин, почему они стараются объединиться в группы, состоит в том, что только так они могут действовать одновременно. Связи становятся более избирательными, и информация начинает поступать по более устоявшимся каналам через всю нейронную сеть.

Чтобы связать воедино знание о разуме и мозге и понять, как они работают, нужно говорить не об отдельных нервных клетках, а о кластерах или скоплениях нейронов. Как формируются кластеры клеток и как они работают, нужно разбирать на молекулярном уровне. Однако свойства больших скоплений нейронов нельзя понять, если свести все к биохимии. Точно так же, например, нельзя понять обязанности всех игроков хоккейной команды, даже если долго и упорно наблюдать за одним из игроков. И нельзя предугадать или объяснить, как отдельно взятый студент будет играть в хоккей, если однажды встретить, скажем, его в лаборатории или местном баре.

Существует немало информации о том, как работают кластеры нейронов, но ее трудно собрать. Очень слабо наши знания об индивидуальных клетках соотносятся с тем, что мы хотим знать про кластеры. Придется выйти за пределы доказанного и установленного наукой и на основе уже известных нам фактов построить собственные теории. Чтобы более широко представить, как работает мозг, нужно уметь делать допущения и иметь богатое воображение.

Предположим, вам показали несколько фотографий одного и того же человека – девушки по имени Джейн. Все фото отличаются друг от друга настроением, одеждой, в которую одета Джейн, компанией и ее занятиями. Однако некоторые черты девушки сохраняются на всех снимках: цвет глаз, форма носа, некая совокупность черт, которые жестко связаны между собой. Вряд ли у вас получится сказать, что это за черты и как именно они связаны у Джейн, но после того, как вы посмотрите на фотографию, вы без труда сможете ее узнать где угодно. Нейронные кластеры, соответствующие этим основным чертам и возникающие каждый раз, когда вы видите Джейн, всегда будут действовать совместно, и именно они будут связаны вместе сильнее всего. Это и будет сущность вашего представления о Джейн. Другие черты – легкая улыбка или страсть к шляпкам, – хоть и не такие важные, становятся тесно связанными с ее образом. Поэтому, когда нет никакой противоречащей информации, вы можете, думая о Джейн, «на автомате» воспроизвести эти основные черты {131} .

Есть немало других черт, связанных с Джейн, но при этом менее характерных и индивидуальных. Например, случай, когда она ела мороженое и вся перепачкалась, или ярко-красный костюм, надетый ею на свадьбу друзей. Эти воспоминания образуют, скажем так, нейронную «пелену». Клетки, из которых она состоит, немного активизируются, когда мы вспоминаем Джейн, однако, если этого не требуется в конкретной ситуации, активизация недостаточно сильна, чтобы клетки возбуждались сами по себе. Таким образом, получается, что целостное «нейронное» представление о Джейн не выражено достаточно четко. Ее «нейронный образ» складывается из неявно выраженных и неопределенных ассоциаций и черт, одни из которых прочно связаны между собой в функциональном центре, отвечающем за формирование нейронных кластеров. В то же время другие связаны менее жестко и могут формировать часть «нейронного образа» Джейн в определенных ситуациях, а могут и вовсе не участвовать в этом процессе. Часть этих черт, как базовых, так и побочных, можно распознать довольно четко и назвать словами – нос, улыбка. При этом другая часть образует некие связанные схемы, которые совсем непросто обозначить или даже выделить по отдельности.

Говоря о некой идее «Джейн» как об огромном скоплении более или менее связанных между собой нейронов, нам совсем не обязательно склоняться к предположению, что в мозгу есть один-единственный «Джейн-нейрон», к которому присоединяются все остальные, или к тому, что множество, или «семья», нейронов находится в определенном месте мозга. Есть масса доказательств, подтверждающих существование нейронных «семей», это очень большие группы, и их члены широко рассредоточены по всему мозгу.

Даже если мы сконцентрируемся только на зрительных образах (а понятия, о которых я говорю, формируются всеми пятью чувствами), мы обнаружим, что есть несколько аспектов зрительного восприятия – цвет, размер, движения, пространственное расположение, – и все они обрабатываются в разных областях мозга. Согласно оценкам ученых, известно, что существует по крайней мере 30–40 отдельно расположенных областей мозга, где обрабатываются зрительные сигналы. А также, что разные системы нейронов между собой тесно связаны, даже, я бы сказал, спутаны. Добавьте сюда другие чувства, а также память, эмоции и способность планировать, и получится, что «Джейн-нейроны» находятся в каждом уголке мозга. Близость нейронов отражается в их функциях, им совсем не обязательно находиться рядом друг с другом, точно так же как в современном мире «быть ближе друг к другу» означает не географическое положение, а крепость отношений между людьми.

Еще до рождения человека нейроны его мозга связаны вместе в функциональные группы, которые действуют так, чтобы привлечь и удержать поток нейронного возбуждения. И в свою очередь эти центры возбуждения скрепляются вместе, как будто их один за другим нанизали на струну. Они образуют пути, по которым преимущественно и проходит нейронное возбуждение. Вследствие этого в мозгу развивается своеобразный рельеф. Чтобы лучше понять данную идею, можно представить, что такие понятия, как «Джейн», «кошка» или «студент», образуют некую «нейронную впадину», в которую, точно так же как вода стекает в долину по склонам, «стекается» возникшее поблизости нейронное возбуждение. Опыт сглаживает кочки и ямки в мозгу, образуя «пути наименьшего сопротивления», по которым (равно как и вдоль которых) течет поток нейронного возбуждения.

На дне этой «долины» собраны характеристики, по которым мы узнаём понятие, причем происходит этого независимо от того, знаем мы об этом или нет. По «склонам» располагаются базовые характеристики, а еще выше, по «краю», находятся случайные и необязательные ассоциации. Время и опыт обтачивают скопления нейронов и вырезают своеобразный объемный «мозговой ландшафт», где по оси вертикали отображается степень взаимосвязанности и взаимной чувствительности нейронов, связанных одним понятием. И чем глубже эта «впадина», тем больше связаны между собой нейроны и тем сильнее, скажем так, укореняются понятия об этой части реальности. Но эти «впадины» очень отличаются друг от друга размером, глубиной и крутизной склонов. «Долины» с крутыми склонами означают, что понятие довольно четко определено и «нанесено на карту» мозга и здесь будет очень мало неопределяющих, или неважных связей. Пологие склоны указывают на более широкий диапазон более свободных связей и понятий. Технически совершенно невозможно исследовать живой мозг и узнать, как в процессе познания и обучения образуются такие огромные скопления нейронов и как они распределяют функции между собой. Однако возможно написать компьютерные программы, которые воспроизводят свойства нейронов, и уже с их помощью можно исследовать путь познания, для которого достаточно небольшого количества искусственных нейронов. Выясняется, что так называемые нейронные сети удивительно «разумны». Например, они могут очень близко воспроизводить пути познания, которые мы обсудили в главах 2 и 3 , когда знания без какого-то осознанного понимания или объяснения того, что было изучено, превращаются в опыт.