Филипп Уоррен Андерсон, американский физик, получивший Нобелевскую премию за работу над подобными явлениями, написал в ставшем знаменитым эссе под названием "Больше - это другое", что "поведение больших и сложных агрегатов элементарных частиц, оказывается, не может быть понято в терминах простой экстраполяции свойств нескольких частиц". Иными словами, коллективное действие множества мелких частиц, организованное только за счет их локальных взаимодействий, может привести к появлению функции, напрямую не возможной ни для одной из них в отдельности. Физики формализовали эти взаимодействия в виде уравнений и успешно использовали их для объяснения поведения металлов, газов и льда.
В конце 1970-х годов коллега Андерсона, Джон Дж. Хопфилд, увидел в этих математических моделях магнетизма структуру, схожую со структурой мозга. Хопфилд использовал это понимание, чтобы взять под математический контроль давнюю загадку: вопрос о том, как нейроны создают и сохраняют память.
* * *
Ричард Семон ошибался.
Немецкий биолог, работавший на рубеже двадцатого века, Земон написал две объемные книги о науке памяти. Они были наполнены подробным описанием результатов экспериментов, теорий и словарем для описания воздействия памяти на "органические ткани". Работа Сэмона была проницательной, честной и ясной - но в ней был один существенный недостаток. Подобно тому, как французский натуралист Жан-Батист Ламарк считал (в отличие от нашего современного понимания эволюции), что признаки, приобретенные животным при жизни, могут передаваться его потомству, Семон предположил, чтовоспоминания, приобретенные животным, могут передаваться по наследству. То есть он полагал, что выученные организмом реакции на окружающую среду будут возникать у потомства без обучения. В результате этой ошибочной интуиции большая часть ценной в других отношениях работы Семона была постепенно отброшена и забыта.
Ошибаться в вопросах памяти - не редкость. Философ Рене Декарт, например, считал, что воспоминания активируются маленькой железой, управляющей потоком "животных духов". Уникальность Сэмона заключается в том, что, несмотря на недостатки его работы, которые приговорили его к исторической безвестности, один из его вкладов оставался влиятельным достаточно долго, чтобы породить целый корпус исследований. Этот маленький артефакт его усилий - "энграмма" - слово, придуманное Семоном в книге "Мнема" в 1904 году и впоследствии заученное миллионами студентов, изучающих психологию и неврологию.
В то время, когда Семон писал свои работы, память только недавно стала объектом научного изучения, и большинство результатов касались исключительно навыков запоминания, а не биологии. Например, людей обучали запоминать пары бессмысленных слов (таких как "wsp" и "niq"), а затем проверяли их способность восстановить второе слово, когда им подсказывали первое. Этот тип памяти, известный как ассоциативная память, станет объектом исследований на десятилетия вперед. Но Семону было интересно не только поведение: он хотел узнать, какие изменения в физиологии животного могут поддерживать такую ассоциативную память.
Опираясь на скудные экспериментальные данные, он разделил процесс создания и восстановления воспоминаний на множество компонентов. Находя обычные слова слишкоми перегруженными, он создал новые термины для обозначения этих разделов работы. Слово, ставшее таким влиятельным, "энграмма", было определено как "устойчивое, хотя в основном латентное изменение в раздражительной субстанции, вызванное стимулом". Или, говоря проще, физические изменения в мозге, которые происходят при формировании воспоминаний. Другой термин, "экфория", был отнесен к "влияниям, которые пробуждают мнемический след или энграмму из ее латентного состояния в состояние проявленной активности". Это различие между энграммой и экфорией (или между процессами, которые закладывают память, и процессами, которые ее извлекают) было одним из многих концептуальных достижений, которые обеспечила работа Семона. Несмотря на то, что его имя и большая часть его языка исчезли из литературы, многие концептуальные идеи Сэмона были верны, и они составляют основу того, как моделируется память сегодня.