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

Этот список можно продолжать и продолжать: вентральная часть зрительной коры превосходно умеет представлять зрительные линии и формы, зона Брока кодирует синтаксические деревья¹⁶⁵ и так далее. Каждой области свойственна своя предпочтительная динамика, которой она остается верна. Каждая проецирует на мир свое собственное пространство гипотез: одна пытается отобразить поступающие данные на прямой линии, другая – на карте, третья – на дереве… Эти пространства гипотез предшествуют научению и в определенном смысле делают его возможным. Мы, конечно, можем усваивать новые факты, но им нужно найти свою нейрональную нишу, пространство репрезентации, адаптированное под их естественную организацию.

Попробуем применить эту идею к наиболее фундаментальным областям научения в школе: арифметике и чтению.

Математика и рециклинг системы, отвечающей за чувство числа

Начнем с математики. Как я уже объяснял в своей книге The Number Sense (букв. «Чувство числа»)¹⁶⁶, в настоящее время установлено, что математика (как, впрочем, и многие другие аспекты научения) не отпечатывается в мозге, подобно печати на расплавленном воске. Напротив, математика «втискивается» в предсуществующую, врожденную репрезентацию численных величин, которую она затем расширяет и уточняет.

Как у людей, так и у обезьян теменная и префронтальная кора содержат нейронную сеть, репрезентирующую числа. До любого формального обучения эта система уже включает клетки, чувствительные к приблизительному количеству объектов в заданном множестве¹⁶⁷. Что делает научение? У животных, обученных сравнивать величины, в лобной доле увеличивается количество числовых нейронов¹⁶⁸. Более того, когда они учатся полагаться на арабские цифры, а не на простое восприятие приближенных множеств, часть нейронов начинает избирательно реагировать на эти символы¹⁶⁹. Подобная (частичная) трансформация сети с целью интеграции такого культурного изобретения, как цифровые символы, является прекрасным примером нейронного рециклинга.

Но вернемся к людям. Когда мы учимся выполнять базовые арифметические действия (сложение и вычитание), мы перепрофилируем не только эту область, но и заднюю теменную кору. Поскольку изначально эта зона отвечает за перемещение взгляда и внимания, ее можно использовать и для перемещения в пространстве чисел: сложение активирует те же самые нейронные сети, которые сдвигают внимание вправо, в направлении больших чисел, а вычитание возбуждает сети, которые сдвигают внимание влево¹⁷⁰. У всех нас в голове имеется своего рода числовая прямая, ментальная карта числовой оси – по ней мы и перемещаемся, выполняя вычисления.

Недавно моя научно-исследовательская группа осуществила более строгую проверку гипотезы рециклинга. Вместе с Мари Амальрик, молодым математиком и когнитивистом, мы решили выяснить, используются ли те же самые сети теменной доли для репрезентации наиболее абстрактных понятий в математике¹⁷¹. Для участия в эксперименте были приглашены пятнадцать профессиональных математиков. Во время сканирования мозга им предъявляли сложные математические выражения, включая формулы типа ∫s ∇ × F ● dS, а также утверждения вроде «Любая квадратная матрица эквивалентна перестановочной матрице». Как мы и предполагали, эти высокоуровневые математические объекты активировали ту же самую нейронную сеть, которую задействует младенец, когда видит один, два или три объекта¹⁷², а ребенок постарше – когда учится считать (см. цветную иллюстрацию 12)¹⁷³. Все математические объекты, от топосов Гротендика до комплексных многообразий, или функциональных пространств, уходят своими корнями в рекомбинацию базовых нейронных сетей, присутствующих с детства. Все мы, на любом этапе культурного конструирования математики, от учеников начальной школы до лауреатов Филдсовской премии, постоянно совершенствуем нейронный код этой специфической системы мозга.

Разумеется, ее организация подчинена жестким наследственным ограничениям, налагаемым универсальной генетической природой, которая делает человека человеком. Хотя научение позволяет этой системе приспосабливаться к новым концепциям, ее общая архитектура остается одинаковой у всех нас, независимо от опыта. Мои коллеги и я убедились в этом, изучая организацию мозга математиков, чей сенсорный опыт с детства отличался от опыта большинства других людей. Я говорю о слепых математиках¹⁷⁴. Как ни странно, многие слепые люди становятся блестящими математиками. Пожалуй, самый известный из них – Николас Сондерсон (1682–1739), который ослеп в восемь лет и оказался настолько гениален, что в конце концов занял должность Исаака Ньютона в Кембриджском университете.