Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока

Перед тем как прийти к этому выводу, американский психолог Лиза Фейгенсон провела целую серию экспериментов. Эти эксперименты показали, что всякий раз, когда дети воспринимают какое-либо событие как невозможное или невероятное, запускается механизм научения²⁸⁷. Например, когда младенцы видят, как некий предмет таинственно проходит сквозь стену, они смотрят на это немыслимое действо… и впоследствии лучше помнят звук, который он при этом издавал, или даже глагол, который взрослый использовал для описания происходящего («Смотри, я только что бликнул игрушку»). Если дать этот предмет малышу, он будет играть с ним гораздо дольше, чем с аналогичной игрушкой, которая законов физики не нарушала. Поведение ребенка – на первый взгляд игривое и несерьезное – в действительности показывает, что он активно пытается сообразить, что произошло. Подобно маленьким ученым, младенцы пытаются воспроизвести увиденное и ставят эксперименты. Например, если некий предмет только что прошел сквозь стену, они ударят по нему, чтобы проверить твердость; если он нарушает законы гравитации и таинственным образом висит в воздухе, они сбросят его со стола, чтобы проверить способность к левитации. Другими словами, именно характер наблюдаемого явления определяет, как впоследствии поступит ребенок, чтобы скорректировать свои гипотезы. В точности то же самое предсказывает и теория обратного распространения ошибки: каждое неожиданное событие приводит к соответствующей корректировке внутренней модели мира.

Все эти явления были зафиксированы у одиннадцатимесячных младенцев, но, вероятно, присутствуют и в более раннем возрасте. Научение путем коррекции ошибок широко распространено в животном мире, и есть все основания полагать, что сигналы ошибки управляют научением с рождения.

Мозг кишит сообщениями об ошибке

Сигналы ошибки играют столь фундаментальную роль в научении, что их передают практически все области мозга (см. цветную иллюстрацию 17)²⁸⁸. Рассмотрим элементарный пример: представьте, что вы слышите последовательность одинаковых нот, Ля Ля Ля Ля Ля. Каждая нота вызывает активность в слуховых областях вашего мозга, однако по мере того, как ноты повторяются, ответ постепенно затухает. Это называется «адаптацией». Адаптация – обманчиво простое явление, которое показывает, что ваш мозг учится предсказывать следующее событие. Внезапно ноты меняются: Ля Ля Ля Ля Ля-диез. Ваша первичная слуховая кора мгновенно демонстрирует выраженную реакцию удивления: в ответ на неожиданный звук возбуждаются не только те клетки, которые срабатывали прежде, но и дополнительные нейроны. Примечательно, что к адаптации ведет не только повторение: главное – предсказуемость нот. Например, если вы слышите чередующийся набор нот – допустим, Ля Си Ля Си Ля, – ваш мозг привыкает к этому чередованию, и активность в слуховых областях снова уменьшается. В этом случае реакцию удивления вызовет неожиданное повторение – скажем, Ля Си Ля Си Си²⁸⁹.

Слуховая кора, по-видимому, выполняет простые вычисления: она использует недавнее прошлое для предсказания будущего. Как только нота или группа нот повторяется, эта область приходит к выводу, что так будет продолжаться и впредь. Это важно, ибо помогает нам не обращать слишком много внимания на скучные, предсказуемые сигналы. Любой повторяющийся звук заглушается на входной стороне: точный прогноз подавляет соответствующую активность. Пока входной сенсорный сигнал совпадает с прогнозом, генерируемым мозгом, разница равна нулю, и сигнал ошибки не передается в области более высокого уровня. Таким образом, предсказание отключает входные сигналы – но только до тех пор, пока они предсказуемы. Любой звук, который не согласуется с ожиданиями мозга, наоборот, усиливается. В этом плане слуховая кора действует как фильтр: она передает в высшие уровни коры только удивительную и непредсказуемую информацию, которую не может объяснить сама.

Следовательно, любая входящая информация, которую не может объяснить та или иная область мозга, передается на следующий, более высокий уровень. Мы можем представить себе кору как массивную иерархию прогностических систем, каждая из которых пытается объяснить входящие сигналы и обменивается сообщениями об ошибках с другими отделами в надежде, что они добьются лучших результатов.